vllm2jev
Một tập lệnh nhẹ giúp chuyển đổi dịch vụ vLLM sang giao diện kiểu Jev, cho phép đưa ra quyết định Choice, Score và Noul thông qua logprobs.
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
Xếp theo GitHub Stars
Theo mức tăng Star và hoạt động cập nhật gần đây
Một tập lệnh nhẹ giúp chuyển đổi dịch vụ vLLM sang giao diện kiểu Jev, cho phép đưa ra quyết định Choice, Score và Noul thông qua logprobs.
Sử dụng mô hình Jev (System One) của TypeSafe AI để điều khiển trình duyệt ego lite: một bảng phần tử được lập chỉ mục đầu vào, một thao tác và mục tiêu đầu ra cho mỗi yêu cầu. Bao gồm các điểm chuẩn so sánh cho thấy nhanh hơn ~2 lần so với vòng lặp LLM từng bước.
Bản demo người kỹ thuật số 3D dựa trên mô hình quyết định TypeSafe Jev, với kiến trúc hai hệ thống, điều khiển ngôn ngữ tự nhiên và gọi công cụ.
Khung Python mã nguồn mở tích hợp công cụ xác suất Jev/System One của TypeSafe AI với hai pipeline LLM để nhận dạng loại trường CSV và làm sạch dữ liệu; thử nghiệm cho thấy kết luận phân loại của Jev và LLM nhất quán.
Công cụ phân tích kỹ thuật cổ phiếu A chạy trên TypeSafe Jev/System One, tích hợp AKShare/Tushare để đưa ra đánh giá mua/giữ/bán có thể truy vết.
Một phân tích sâu được phân loại bằng chứng về mô hình Jev của TypeSafe AI, bao gồm giao diện, xác minh, so sánh tái tạo và hướng dẫn thực địa, với công cụ thăm dò có thể chạy; song ngữ EN/中文.
Tích hợp TypeSafe Jev cung cấp thư viện quyết định cốt lõi, plugin DeepSeek Harness và máy chủ MCP; ngoại tuyến theo mặc định, kèm kiểm thử và xác minh API thực.
Một ví dụ tích hợp Jev tự động chơi Stardew Valley, bao gồm plugin dsh, CLI, mod SMAPI và nông trại mô phỏng chạy được.
Phòng thí nghiệm web 2048 nơi mỗi nước đi được điều khiển bởi mô hình quyết định Jev của TypeSafe AI, hiển thị xác suất, độ tin cậy, độ trễ và chi phí, không có phương án dự phòng heuristic.
jev-assist là kỹ năng của tác nhân lập trình sử dụng TypeSafe Jev/System One để xếp hạng tệp trong kho theo mức độ liên quan đến nhiệm vụ, phát hiện sai lệch quy ước và gắn cờ các diff rủi ro trước khi commit. Bao gồm thiết lập, xác thực và kết nối hook pre-commit.
Benchmark thực tế của TypeSafe Jev cho đội robot và phần cứng biên, với 300 lần gọi API đo được, phân tích chi phí và các tập lệnh có thể tái tạo.
Danh sách tuyển chọn do cộng đồng duy trì về các dự án, SDK, hướng dẫn, đánh giá và tài nguyên tiếng Trung liên quan đến Jev / TypeSafe System One, kèm danh mục song ngữ và hướng dẫn sử dụng.