Awesome ベンチマーク & 研究 Jev Projects

開いた 0.6B 並列決定、完全な確率分布、訓練パイプライン、重量、データセット、およびライブデモで Jev レプリカ。

テキストオプションの変更リストの中から選択する小さなモデルを訓練します。, 1つのパスでオプションごとの確率. Doom、チェス、Wikispeediaのデモが含まれています。

Apple Silicon:共有コンテキスト、直接候補のスコアリング、およびローカルビジュアルデモに関する教育Jevのような視覚推論実験。

校正能力(システムワンスタイルモデル)によるワンパス型の決定、Qwen3.5-2Bの微調整。

Vercel の eve に 100 個のモックツールが組み込まれたパーソナル・アシスタント・エージェントは、Jev が LLM とツールをピックするときにどれだけのステップを計測します。

小さなオープンな決定モデル: 状態 + 型の質問 -> 校正された確率. Jev/システム Qwen3.5の1つの再処理。

WebMCP ベンチマークはブラウザ・エージェント・インタフェースを比較し、Jev は評価された構成の 1 つに含まれています。

JevBench v1 - Jev クラスの型付き意思決定モデルのベンチマーク: スマート、安価、高速、信頼性が高く、オープン。

ローカルのジェムマ 3 4B を MLX 経由でスクーリングするワンパスオプションで、jevlike に触発され、Dom デモ。

アップルシリコン上の任意のMLXモデルのためのJevスタイルの並列制約決定. 1つのフォワードパスに、スキーマ検証済みのJSONを入力します。

これは、typesafe ai構造の出力を模倣するLMゲートウェイです。 インポスター・ジェフのように。

ModernBERT (151M) の非自動決定エンジン(RLCD)、TypeSafe AI Jevのベンチマークの監査、およびブラウザのWebGPUの運動場。

Mini-Jev: Jev-style typed-decision インターフェイスが凍った Qwen3-4B のように見えるもの - JSON を生成する代わりにオプションの文字のlogits を読みます。 事前登録実験、結果、指導ベンチ。

Qwenモデルを高速な意思決定モデルに変える Jev の再現, 同じ /v1/systemone スキーマ (選択, スコア, ノール) トレーニングなしと生成された回答テキストなし.

非公式な研究:Appleのシリコンラップトップ上の在庫1.5B-8Bモデルに関するJevスタイルの並列タイプされた決定。 ベンチマーク、リサーチノート、ハッギングフェイススペースデモ。

Jev対Gemini 3.8フラッシュ:1,000アプリのレビューをラベリングし、4.1×高速で7×安い。