THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Tin ra mắt, giải thích, demo và dự án cộng đồng về TypeSafe Jev được sắp xếp theo chủ đề. Mỗi mục đều liên kết về nguồn X gốc.
Tuyển chọn biên tập · Không đầy đủ · Cập nhật thủ công
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Tác giả hỏi liệu có ai dùng mô hình kiểu Jev cho hệ thống điều khiển động và muốn thử xem mô hình đó có thể cân bằng con lắc ngược không.
Tại hackathon "Rebuild With Jev" của PromptQL, nhóm đã dành 90 phút để tìm hiểu liệu Jev của TypeSafe AI có thể giám sát robot theo thời gian thực không, và giành chiến thắng.
Một bài đăng giới thiệu robot rác được điều khiển bởi Jev, được gọi là phiên bản Jev của vịt robot, kèm liên kết xác minh. Link
Automata Room thử nghiệm Jev làm người ra quyết định cho robot hình người Unitree G1, với nhiệm vụ mang 4 thùng hàng lần lượt đến giá lưu trữ rồi quay lại lối vào, càng ít và càng ngắn chuyến đi càng được điểm cao.
Jamieson Becker lưu ý mô hình #Jev đủ nhỏ và nhanh để chạy trên robot chiến trường, thậm chí chơi DOOM, gợi suy nghĩ về robot hoàn toàn tự hành trong đời thực.
Giới thiệu Trình mô phỏng drone Jev được tạo tại Jev Hackathon, sử dụng Jev để ra quyết định và xác định đầu vào điều khiển, bao gồm tự động chuyển đổi giữa chế độ chờ, cất cánh, bay bình thường, tránh chướng ngại vật và bắn hạ.
Tác giả muốn thử để Jev ra quyết định lái xe trong bối cảnh xu hướng hiện tại.
Một người dùng lưu ý rằng Jev đã vận hành 15 drone tự hành cùng lúc, nên việc lái một chiếc xe sẽ dễ dàng với nó.
Tác giả chia sẻ robot sinh học lai sử dụng Jev làm lớp quyết định giữa hệ thần kinh mô phỏng và chuyển động vật lý của robot.
Robert đã kết nối Jev với một robot lấy cảm hứng sinh học chạy bằng hệ thần kinh mô phỏng: hoạt động thần kinh được đưa vào Jev, Jev đưa ra quyết định nhanh, và quyết định đó được chuyển thành chuyển động vật lý.
Tác giả đã cấp cho Jev quyền truy cập vào một mô hình thế giới chưa phát hành và mô hình phân đoạn cục bộ để thử lái xe tự động dù không thể nhìn, kết quả giống Crazy Taxi nhưng hoạt động đáng ngạc nhiên.
Một nhà phát triển thử điều khiển cánh tay chỉ bằng JEV, không dùng dữ liệu huấn luyện trước, chính sách hay LLM, dùng hai lớp để phát hiện trạng thái động cơ và vật thể, và lưu ý JEV hiện chưa hỗ trợ đầu vào hình ảnh.