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今日追加されたJevプロジェクト

bestjevに今日追加された11件のオープンソースJevプロジェクトを、検証済みGitHubリポジトリ、言語、スター、実装情報とともに紹介します。

最終更新
プロジェクトを投稿
heyjunpenn/awesome-jev のGitHubスター数の推移
プロジェクト言語収録日説明
  1. Phocinae/Phocinae-Largha-150M-v1

    Jev-likeモデル
    183Python

    別提供のローカル PyTorch ランタイムから、確率付きの Choice・Noul・2〜10 点の Score を返す、mmBERT ベースの公開バイリンガル 144.3M 判断モデル。

  2. MCG-NJU/VideoJev

    Jev-likeモデル
    170Python

    動画プレフィックスを複数の質問で共有し、テキストを生成せず候補を直接採点して時間区間と多肢選択回答を返す、公開 4B・35B-A3B 動画判断モデル。

  3. aifabrice/jev-rag

    アプリケーション
    11Python

    ローカル SQLite BM25 検索の候補を Jev の一括 Noul 証拠関連性判断で並べ替え、別モデルが回答するパイプライン。選んだテキストは外部プロバイダーへ送信される。

  4. machinefi/trio-spark

    デモ&遊び場
    5Python

    ホスト型 System One 互換サービス Trio-Spark 向けの公開クライアント、評価ツール、テキスト・画像・動画判断デモ。モデル重みと学習コードは非公開。

  5. shimo4228/jev-research-pipeline

    アプリケーション
    4Python

    未解決の研究課題に対し、新しい論文やリポジトリを Jev の型付き Noul・Score 判断で保持・レビュー・除外に振り分け、別モデルが日次ノートを書く試験的な研究モニター。

  6. call518/DeciFlow

    アプリケーション
    2Python

    Jev または Laya がイベントについて設定可能な型付き質問に答え、数値結果を検証し、任意の Python アクションへ渡すバッチ・ストリーミングログ分析アプリ。

  7. psygreg/agent-reflex

    エージェントツーリング
    2TypeScript

    Jev または互換 System One モデルでシェルの危険性、タスクの複雑さ、文脈の保持、ツール公開を判断するコーディングエージェント向けプラグイン。対応機能はホストごとに異なる。

  8. gopaljigaur/decide

    SDK & クライアント
    1Python

    Jev、OpenRouter、OpenAI Decisions、ローカルモデルで型付き Choice・Score・Noul 判断を使える Python クライアント。信頼度に基づくフォールバックと System One 互換サーバーを備える。

  9. ondata/vd-jev

    フレームワークと統合
    0Python

    テキスト列の各行を Jev または OpenRouter の判断モデルへ送り、型付きラベル、スコア、確率、信頼度を列として追加する VisiData プラグイン。

  10. pusucip25/local-decider

    エージェントツーリング
    0Python

    決定的ルールを先に適用し、未解決のツール操作を進めるか確認を求めるかを Jev またはローカル互換モデルで判断する実験的な実行前ゲート。

  11. raxITlabs/decision-models-as-guardrails

    ベンチマーク & 研究
    0Python

    型付き Noul 検査と固定 0.5 の遮断しきい値で Jev などの判断システムを比較し、採点契約と著者による実行結果を公開する再現可能なガードレールベンチマーク。

カタログについて

bestjevとは?

bestjevは、TypeSafe AIの型付き意思決定向けSystem Oneモデル「Jev」を中心とした、独立運営・コミュニティ管理のオープンソースプロジェクト集です。

各項目は元のリポジトリへリンクし、カテゴリー、主要言語、GitHubスターのスナップショット、ローカライズされた説明を記録しています。検証可能なJev SDK、エージェント、統合、アプリ、研究、ツールを探せます。

bestjevはTypeSafe AIとの提携関係になく、同社の承認を受けたものではありません。

Jevとは?

Jevは、ソフトウェアが直接利用できる判断のためのTypeSafe AI System Oneモデルです。自由形式の文章ではなく、状態と型付きの質問を受け取り、調整済み確率を含む構造化された回答を返します。

選択肢や評価基準が事前に分かっている、エージェントのルーティング、ツール呼び出しの検証、候補のランク付け、ポリシーチェックなどに適しています。

運用上の利点

アプリケーションはしきい値を設定し、不確実性を確認し、低信頼度のケースを人または大規模モデルに送れます。

CHOICE

選択肢を一つ選ぶ

既知の選択肢から選び、信頼度付きの確率を返します。

SCORE

基準で評価

順序付きスケール上で入力を評価し、分布全体を返します。

NOUL

真実性を推定

文が真である確率を0から1で返します。

このカタログはどのように検証されますか?

各項目は、上流リポジトリ、プロジェクトの文書、Jevの使用実績などの公開証拠と照合しています。スター数は特定日のスナップショットであり、品質ランキングではありません。

「Jevは、非構造化状態を入力し、型付き確率的判断を出力する、最前線の知性を持つ関数呼び出しと考えられます。」— TypeSafe AI、Jevの紹介

bestjevはどの情報源を使いますか?

参加・貢献

新しいプロジェクトを投稿するには?

Jevを利用する公開プロジェクトをご存じなら、リポジトリと検証に必要な根拠をお送りください。カタログへの掲載前に内容を確認します。

プロジェクトを投稿入力済みのGitHub Issueを開きます。
  1. 01

    リポジトリを共有

    公開GitHubリポジトリのURLと、プロジェクトの目的を簡潔に記載してください。

  2. 02

    Jevの利用箇所を提示

    コード、ドキュメント、デモなど、Jevの統合を確認できる公開情報へのリンクを添えてください。

  3. 03

    確認後に掲載

    根拠を確認して適切なカテゴリーを選び、承認されたプロジェクトを今後の更新で追加します。

bestjev の新機能2ステップ中1
ガイド動画:Showcase を見る

Showcase を見る

実際の Jev デモを用途別に閲覧し、コレクション全体を検索して、動画と元の投稿を確認できます。