stuntdouble: Đánh giá proxy mờ cho Jev
Một proxy Node không phụ thuộc thư viện, chuyển tiếp yêu cầu đến TypeSafe Jev trong khi các mô hình cục bộ (Kev, Laya) đưa ra quyết định song song, đồng thời tạo báo cáo về việc bạn có thể hoán đổi hay không.
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 proxy Node không phụ thuộc thư viện, chuyển tiếp yêu cầu đến TypeSafe Jev trong khi các mô hình cục bộ (Kev, Laya) đưa ra quyết định song song, đồng thời tạo báo cáo về việc bạn có thể hoán đổi hay không.
Khung điều khiển tín hiệu giao thông dựa trên CityFlow, đánh giá các bộ điều khiển LLM tương thích TypeSafe Jev và OpenAI cùng với các đường cơ sở dựa trên quy tắc và học tăng cường qua cùng một quy trình mô phỏng.
Một CLI đọc nhật ký phiên tác nhân mã hóa cục bộ và chấm điểm chúng bằng Jev, mô hình System One của TypeSafe AI, tạo báo cáo HTML tương tác và bảng điều khiển đầu cuối.
Gọi mô hình Jev/System One của TypeSafe AI qua SDK chính thức, so sánh với mô hình LLM thay thế trên 24 quyết định vận hành, và lưu kết quả tái lập cùng báo cáo đánh giá.
Công cụ CLI/đánh giá cho TypeSafe Jev (System One): đo ngưỡng, hiệu chỉnh độ tin cậy và kiểm tra độ lệch trên dữ liệu của bạn, có thể dùng nhãn từ mô hình giáo viên LLM. Bao gồm trình mô phỏng demo không cần khóa và tích hợp trực tiếp với API Jev.
Một cuộc kiểm tra đã đăng ký trước về Jev của TypeSafe AI trên tiếng Tây Ban Nha — độ chính xác, hiệu chuẩn và chi phí token — cùng với CLI để chạy so sánh tương tự trên dữ liệu được gán nhãn của bạn.
Một giải pháp thay thế cục bộ mã nguồn mở cho mô hình Jev System One của TypeSafe, cung cấp các quyết định định kiểu với độ tin cậy đã hiệu chỉnh. Bao gồm điểm chuẩn đa hệ thống so với Jev và các mô hình cục bộ khác.
Ba thí nghiệm đo lường về ảo giác RAG: kiểm tra trích dẫn, Jev của TypeSafe và STAIR của IBM. Hơn 850 câu hỏi được chấm điểm, phản hồi thô được bao gồm.
Journey Evals là công cụ đánh giá điều khiển trình duyệt thực hoặc tác nhân LangGraph qua hành trình người dùng đã khai báo và xác minh kết quả bằng bằng chứng backend; sử dụng Jev của TypeSafe để thao tác và chọn phần tử.
Công cụ mã nguồn mở phân tích nội dung và đánh giá LLM, chấm điểm bài viết bằng phán đoán hiệu chuẩn từ TypeSafe Jev (System One) rồi đối chiếu với dữ liệu tương tác thực tế.
Mã và dữ liệu thô đằng sau Lunar Terminal: bot Robocode Tank Royale, GapFlap, proxy đo token và thử nghiệm ngẫu nhiên 327 quyết định về TypeSafe Jev.
Kỹ năng tác nhân cho Claude Code, Codex và Cursor, quét kho lưu trữ hoặc ý tưởng, kiểm tra mức độ phù hợp của Jev và các chế độ lỗi, ước tính chi phí/độ trễ, và chạy thử nghiệm trực tiếp với API TypeSafe.