JGalegoJGalego/Jevs-GarageJev's Garage
Гараж, повний маленьких експериментів для створення критичних систем з Jev/System One від TypeSafe AI, включаючи демо, інтеграцію SDK та живі контрактні тести.
110
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Проєкти Jev на GitHub.
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
750 projects
Найпопулярніші
За кількістю GitHub Stars
- 01
QuantDinger: ШІ-трейдингова система з інтеграцією Jev System OneOpenByteInc/QuantDinger12 тис.
- 02
Добірка ресурсів Jevyibie/awesome-jev1,4 тис.
- 03
Вивчаємо архітектуру агентівhardness1020/learn-agent-architecture972
- 04
Awesome Jev від TypeSafeAnil-matcha/awesome-jev-by-typesafe808
- 05
Підбірка інструментів для Jevv-modal/awesome-jev-tools670
Найшвидше зростають
За приростом Stars й активністю оновлень
- 01
AnyJev: перетворюйте будь-яку LLM на модель прийняття рішень у стилі Jevnokia-applied-research/AnyJev+3
- 02
- 03
Von - локальна модель прийняття рішень System Onewfzyx/von+2
- 04
Помічник відповідей WeChat (з оцінкою Jev)jev-chat/jev-chat-windows+2
- 05
Проєкти Awesome Jevlogicrw/awesome-jev-projects+2
15 projects
JGalegoJGalego/Jevs-Garage
DejaAI2DejaAI2/JevNextJevNext: модель прийняття рішень у стилі Jev на Qwen3
Навчальний проєкт, який реалізує endpoint прийняття рішень у стилі TypeSafe Jev/System One на основі Qwen3-0.6B з LoRA, а також сервер чату/генерації, сумісний з OpenAI, і оцінювання, сумісне з MiniJev. Це не виробниче ПЗ.
000MIT
imom39aimom39a/minesweeper-thinking-labЛабораторія мислення «Сапер»
Експерименти в «Сапері», що порівнюють TypeSafe Jev (System One), LLM, гібридні політики та детерміновані розв’язувачі, із задокументованими методами та записаними результатами.
000Apache-2.0
denikucherodenikuchero/jev-chess-labШаховий експеримент Jev
Шість записаних шахових експериментів з викликом TypeSafe Jev через OpenRouter: самостійна гра, тактичний фільтр, допомога Stockfish і цикл перегляду Jev, з повними трасами, повторами та записами витрат.
000GPL-3.0
ARCJ137442ARCJ137442/jev-2048Лабораторія Jev 2048
Веб-лабораторія 2048, де кожен хід керується моделлю прийняття рішень Jev від TypeSafe AI, з відображенням ймовірності, впевненості, затримки та вартості, без евристичного резервного варіанту.
510MIT
rythmn1111rythmn1111/doom-warDoom War: Laya проти Jev
Дві моделі System One б'ються в реальному deathmatch у Doom, використовуючи однаковий стан, однакові типізовані запитання та однаковий щит; Jev — це розміщений TypeSafe jev-1.13.
100MIT
damiensmith1damiensmith1/semantic-pubsub-jevsemantic-pubsub-jev
Експеримент із семантичною моделлю публікації/підписки на основі Jev System One від TypeSafe AI. Маршрутизує повідомлення за змістом; один пакетний запит паралельно оцінює всіх підписників. Вимірює стабільність, деградацію пакетів і чутливість до формулювання.
000MIT
BipinRajCBipinRajC/Jev-api-experimentsЕксперименти та дослідження API Jev
Репозиторій емпіричних експериментів і досліджень API для моделі Jev / System One від TypeSafe, який оцінює поведінку моделі через контрольовані тести та зберігає сирі дані.
000
izzuddin8803izzuddin8803/jev-showdownЕксперимент Jev у Pokémon Showdown: 40 боїв
Підключає TypeSafe Jev до Pokémon Showdown, записуючи 40 боїв і 940 рішень API з відтворюваними результатами, наборами даних та анотованими повторами. Незалежне дослідження, а не офіційний бенчмарк.
000
PasblinnPasblinn/jev-labjev-lab: лабораторія маршрутизації TypeSafe Jev
Відкрита лабораторія, яка використовує TypeSafe Jev (System One) перед Claude Code, з виміряними прихованими помилками, патчем і жорстким резервним механізмом з оповіщеннями.
100MIT
sosopopsosopop/jev_stockКаркас прогнозування акцій JEV
Експериментальний проєкт, який використовує TypeSafe JEV для прогнозування короткострокового напрямку гонконгських акцій, включаючи отримання даних, побудову стану, бектестування та генерацію звітів.
1222
jev-idsjev-ids/jev-idsJev IDS
Прототип виявлення вторгнень з використанням моделі Jev System One від TypeSafe, протестований на NSL-KDD у порівнянні з базовими моделями LLM та Random Forest.
300MIT