추천 Jev 프로젝트: 벤치 마크 & 연구

개방 0.6B 평행한 결정, 완전한 확률 분배, 훈련 파이프라인, 무게, dataset 및 살아있는 데모를 가진 Jev 복제.

텍스트 옵션의 변경 목록 중에서 선택할 수있는 작은 모델을 기차, 단일 패스의 옵션 당 하나의 확률. Doom, 체스와 Wikispeedia 데모를 포함합니다.

Codex 실행에서 활성화하면 Jev는 제공된 증거를 바탕으로 진단 테스트와 사고 해결 제출물을 검토합니다.

Jev 및 GEPA를 사용하여 인간의 피드백을 바탕으로 보정된 AI 기능을 구축하세요.

Tasksource는 수백 개의 분류 데이터 세트를 Jev 호환 유형의 질문, 답변 및 절차적 훈련 예시로 재구성합니다.

Apple Silicon의 교육 Jev-like 시각적 인 의도 실험 : 공유 컨텍스트, 직접 후보 득점 및 현지 시각 데모.

Convex에 관한 4지선다 문제에서 Jev Choice와 LLM 답변을 비교하는 벤치마크.

Qwen3.5-2B에서 미세 조정 된 확률 (System One Style model)과 하나의 패스 유형 결정.

Jev 모델 소개 및 실제 측정: Choice / Score / Noul을 사용하여 분류, 채점 및 라우팅을 위해 자연어를 유형화된 판단 및 확률로 변환합니다. CSV/Excel 가져오기, 원본 속도 재생 및 오프라인 보고를 포함하여 DeepSeek과 같은 모델과 댓글 표시, 속도 및 결과 비교를 지원합니다.

Vercel의 eve에 내장 된 개인 정당화 에이전트 100 모의 도구, Jev가 LLM을 versus 할 때 걸리는 많은 단계를 측정.

작은 열린 결정 모델 : 국가 + 유형 질문 -> 계산 확률. Jev / 시스템 Qwen3.5에서 1개의 재조절.

WebMCP 벤치 마크는 브라우저 시약 인터페이스를 비교하여 Jev가 평가 된 구성 중 하나로 포함되었습니다.

JevBench v1 - Jev급 유형의 의사 결정 모델에 대한 벤치마크: 스마트하고 저렴하며 빠르고 안정적이며 개방적입니다.

One-pass 옵션은 MLX를 통해 Apple Silicon의 Local Gemma 3 4B를 사용하여 Doom 데모와 함께 jevlike에서 영감을 얻었습니다.

스트리밍 데이터 선택, 품질 평가, 자동 LoRA 교육 및 지속 모델 평가를 위한 오픈 소스 Jev 기반 워크벤치입니다.

Apple Silicon의 MLX 모델에 대한 Jev-style 병렬 제약 결정. 입력, schema-valid JSON 한 전달 패스.

이 LLM 게이트웨이는 mimics typesafe ai 구조화 출력입니다. 감옥 Jev처럼.

자신의 레이블에 대해 Jev 질문을 보정합니다. 레이블이 지정된 예에 대한 기준을 조정하고, 보류 세트를 확인하고, 질문별로 평결을 얻습니다. 비공식.

현대BERT (151M)에 비 자동적인 결정 엔진은 불확실성 (RLCD), TypeSafe AI를 측정합니다 Jev 벤치 마크 감사 및 in-browser WebGPU 놀이터.

Mini-Jev: Jev-style typed-decision 인터페이스가 언 Qwen3-4B와 같이 보입니다. JSON 생성 대신 옵션 문자 로그를 읽습니다. Preregistered 실험, 결과, 교육 벤치.

TypeSafe의 Jev가 실제로 유지되는 시점과 고장나는 시점에 대한 독립적인 증거 기반 지도 — 리더보드가 아닌 실제 API 호출 영수증입니다. 中文为主的双语 repo。.

어떤 Qwen 모델을 빠른 결정 모델로 바꾸는 Jev의 재생산, 같은 /v1/systemone schema (Choice, Score, Noul) 훈련 및 생성 된 대답 텍스트를 제공.

Unofficial 학문: 애플 실리콘 노트북에 주식 1.5B-8B 모형에 Jev 작풍 평행한 유형의 결정. 벤치 마크, 연구 노트 및 Hugging Face Space 데모.

Jev vs Gemini 3.8 플래시 : 라벨링 1,000 앱 리뷰, 4.1 × 빠르고 7 × 저렴합니다.

Jev에 대한 대안을 엽니 다: 유형, 벤치 마크와 함께 하나의 전달 패스 (HF + vLLM)에서 개방 중량 LLM에서 측정 결정.

Jev 분류기의 신뢰도가 실제로 어느 정도 가치가 있는지 측정하고 실수로 인한 대가를 기준으로 인간 핸드오프 기준을 설정합니다.

Local bilingual probability decisions from context, 질문 및 후보 답변. TypeSafe Jev에서 영감을 얻은 독립적 인 연구 미리보기.

RAG에서 Jev 재순위 품질, 대기 시간 및 비용을 측정하기 위한 재현 가능한 벤치마크입니다.

TypeSafe와 호환되는 오픈 언어 모델에 대한 Batched Single-token 선택입니다.

TypeSafe의 Jev의 개방형 복제 : Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal)에서 한 전달 패스에 대한 측정 결정 결정.

텍스트 옵션의 가변 목록에 더 강한 원 패스 scorer : hashed n-gram 인코더, 라이벌 인식주의, 게이트 헤드, 온도 스케일링, 지브와에 대한 벤치 마크.

Type-safe One-decision-per-token 디코딩 엔진은 Jev에서 영감을 얻은 자동 LLM을 위한 엔진입니다.

유형 결정 모델에 대한 Probability-aware 평가 : 교정, 선택적 위험, 대기 시간 및 재현 가능한 벤치 마크.

Jev를 증발기로 사용합니다.

· Je:中中国文:、工作。 여행 정보 일반 언어 예제, 설명 및 비교를 가진 Jev 앱.

Jev 데모에 대한 원룩 개방형 모델 정책을 벤치마킹하는 브라우저-에이전트 비교입니다.

TypeSafe Jev 기회를 발견하는 에이전트 기술, 디자인 유형 질문, 그리고 최근 커뮤니티 실험에서 배울.

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Designal JEV-powered Framework는 구조화 된 시장 데이터의 단기 재고 가격 방향을 예측합니다.

신뢰 임계값을 추측: LLM 교사에 대한 Calibrate, 임계값 및 drift-check 타입의 결정 모델 (TypeSafe Jev).

CUDA LLM을 위한 JEV-inspired 평행한 결정. 하나의 컨텍스트, 많은 결정. vLLM API, 게임 시약 예제 및 재현 가능한 벤치 마크.

Eikos와 Jev에 동일한 시장 상태와 형식화된 질문을 주고 자산과 확률 예측을 비교하는 재현 가능한 모의 거래 아레나다.

TypeSafe에 영감을 주는 아이, 로컬 LLM 유형의 질문에 대한, 텍스트 대신 발음 확률을 얻을. 생성 또는 파싱 없이 구조화된 산출. MLX / 애플 실리콘.

38개 벤치마크의 형식화 결정 지수를 재현하는 키트로, 고정된 공개 소스 스위트, 재개 가능한 실행기, 공식 채점기, Jev 호환 HTTP 엔진을 제공한다.

LegalForecast-MTD 벤치 마크 알파 및 공식 평가 워크플로우.

한국 이해 및 의료 텍스트에 Jev의 초기 액세스 평가, 런타임 및 비용 증거와 함께.

출력 레이어가 Jev : n-gram 초안자, Noul chunk 검증, bits-per-token eval 인 단어 레벨 언어 모델.

Daf-jev : 작곡 가능 TypeSafe의 Jev (System One) 결정 API 용 Python 툴킷 - 질문 빌더, 신뢰 게이트, 증발기, 보정, CLI, MCP 서버, 에이전트 기술.

Jev, TypeSafe의 시스템을위한 쇼 및 독 기능 연구 1개의 결정 모형.

합성 지원 티켓 및 공개 분류 벤치마크에 대한 Jev 보정의 재현 가능한 평가.

TypeSafe는 Jev rerank beat embedding 검색? 등급을 매긴 relevance eval (9,831 쌍, 164 zh/en 쿼리) 에이전트 스킬 허브 카탈로그, 판사 관성 bias 측정.

Typed Jev 결정의 chatbot : 체계 One 확률에 대한 계층적 추측.

TypeSafe AI Jev (api.typesafe.ai)에 의해 구동되는 높은 처리량 합성 & pretraining dataset sifter. 스트림, 필터 및 점수 Parquet & JSONL 데이터 세트 1,500 + 행 / SEC 시스템 하나 유형 결정 (Choice, Score, Noul)을 사용하여.

TypeSafe의 Decision 하네스 Jev - 신뢰 게이트, 그림자 모드, 요리법 및 evals. Claude CLI 48.9s → 같은 행 필터 작업에 Jev 1.3s.

Jev-style 의사 결정 층의 현지 재활을 엽니 다.

DSPy 워크플로우에서 Jev/TypeSafe 결정을 위한 재현 가능한 교정 및 선택적 위험 벤치마크

독립적 인 Jev 1.13.0 행동 연구 : 보고서, 제어 된 신속한 실험, 원료 결과 및 오프라인 검증.

오픈 소스 Jev-style 시스템 1개의 결정 모형. Gemma 3 270M with scoring head — 빠른, 단일 전달 패스의 결정. 텍스트 생성 없음. TypeSafe.ai의 Jev에 영감을 주었습니다.

결정 모델은 전용 rerankers를 이길 수 있습니까? TypeSafe Jev vs Cohere Rerank 4 vs ZeroEntropy zerank-2 vs chat-model baseline : 14 datasets, 모든 raw API 응답, 모든 gap에 부트 스트랩 범위.

텍스트를 생성 할 수없는 모델에 내장 된 chatbot (TypeSafe AI 's Jev, 구동 autoregressively).

Banking77에 측정된 캘리브레이션 및 신뢰 기반 여정: 80.2% 정확도 500건 당 $0.103

기계 및 전기 공학에 적용되는 TypeSafe의 Jev (a System One model)의 8 최소 작업 예 : CAD / CAE / CAM 라우팅, FEM 결과 triage, DFM 심사, BOM 정렬, 복도 증거 추출. Zero 의존성.

Jev, TypeSafe의 시스템에 대한 블라인드 보안 벤치 마크 1개의 모형: 신속한 주입 및 취약한 부호 탐지, jevgo에 건축하는.

Reproducible Jev Ultrafast 연구browser eval 마구 + 분야 주 (QC'd 케이스, 스위트 러너, 보고서 생성기). 투자 자문

Backtest Jev (TypeSafe)는 NQ L10 주문 책 자료에 BUY/SELL/HOLD 상인으로.

Jev 확률 보정, 불확실성 및 예측 보존에 대한 재현 가능한 실험입니다.

관련 기사 TypeSafe Jev System One Primitives 및 Gemini를 사용하여 Monte Carlo Tree 검색.

모든 코딩 작업이 최고의 모델을 필요로하지 않습니다. Experimental Jev-powered model routing for Claude Code — V3 프로토 타입은 오늘 실행되며 작업 경계에서 V4 노선을 실행합니다.

Jev (TypeSafe) 탐험 실 : 감사, 라이브 데모 및 실행 가능한 코드 주장.

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Jev (TypeSafe) vs Claude Haiku 4.5 2 000 피싱 이메일 : 정확도, 보정, 대기 시간, 비용. Reproducible 벤치 마크.

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요청을 Jev와 로컬 의사결정 모델에 전달하고 일치도, 보정, 지연 시간, 비용 및 정책 수준 차이를 기록하는 드롭인 /v1/systemone 섀도 프록시입니다.

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일본 2026 일반 시험에 AI 벤치 마크 : Jev vs luna-none vs luna-low (정전 대시 보드).

Who&When Pro Agent-failure-attribution benchmark (text subset)에 강한 LLM에 대하여 벤치마킹 Jev (Typesafe.ai).

Benchmarking TypeSafe의 Jev 결정 모델은 RouterArena의 비용 효율적인 LLM 라우터로.

Openjev와 Experiments, 오픈 Jev-style 옵션 로그 러너, 로컬 모델.

PadFlow (land development SaaS)의 Typed-decision benchmark : schemas, anonymized labeled rows 및 TypeSafe Jev와 같은 신뢰할 수있는 모델에 대한 런너.

Typesafe AI 체스의 평가. 그것은 밖으로 회전으로, AI는 체스가 특히 공개 종료되지 않는 경우에도 정말 잘하지 않습니다. 아직도, 그것은 단지 프로토 타입이며, 이것은 아마 게임에 대 한 선택 되지 않았습니다..

TypeSafe Jev Noul 질문, TF-IDF 기본과 비교하여 Zero-shot 스팸 필터링.

TypeSafe의 Jev를 사용하여 shadcn-ui/lint에 대한 작은 두 번째 eval은 linter의 자체 출력을 판단합니다.

TypeSafe 시스템-one-adapter (LLM-backed system_one 평가)의 Rust 포트.

Position Paper: Hidden-Markov 및 fuzzy primitives가 TypeSafe AI의 Jev 및 System-One 의사 결정 모델에서 누락되었습니다. 두 개의 lemmas, 하나의 원칙 (Deferred Crispification), 하나의 아키텍처 (BSF-S1).

Jev는 뉴스에서 주식 수익을 예측합니까? 그것은 잘 뉴스를 읽습니다; 거래 가능한 알파가 없습니다. recall에서 3개의 팔 분리되는 독서.

수 있습니다. Jev는 실제 헤드 라인 A / B 테스트의 우승자를 선택합니까? 10,984에서 64.5% 가치있는 무작위 실험, 74.7% 차이가 결정되었을 때.

R明 RLHF 的人, R会模型的世界: 제프 。52 页 PDF + 50 + 143 .

벤치 마크 다른 평가 모델에 대한 Jev는 명시된 상태, 법적 조치, 그리고 measurable outcomes.

Typesafe.ai 모델 jev 금융 벤치 마크.

TypeSafe의 Jev(System One 모델)와 LLM에 대한 독립적인 벤치마크 데이터: 정확도, 교정, 비용. 보드 + 결정별 로그, CC-BY-4.0

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Jev (TypeSafe) vs. Gemini 3.8 플래시 vs. GPT-5.6 Luna na anotação estruturada de sentenças do TJSP : qualidade, tempo e custo.

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Jev 라우팅 임계값을 인증하기 위해 등각 위험 제어 및 예측 기반 추론을 적용하는 연구 툴킷입니다.

MLX 및 Qwen3-VL 직접 옵션 로그를 사용하여 On-device iPhone 시각적 결정 도구.

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ENEM 2025 유효 문항 182개에서 Jev Choice 결정을 재현 평가하고 원시 결과, 정확도, 보정, 지연 분석을 제공합니다.

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제프 (TypeSafe) プロジェクト — 日本料 KEN_ALL をマスタに、AI SDK のの Jev がのあいまいですにどこまいですかをで.

TypeSafe의 적용 collusion에 Jev (noul 판단 원시). wiki corpus : 인간 페이지 작성자, 로컬 Qwen3.8-Flash-Next 대 헤드-투-헤드 대 에이전트.

잘 TypeSafe의 RLCD-Jev 모델은 파일 스니펫에서 실제 비밀 증명을 측정합니다.

Jev를 사용하여 금융 시장을 예측하는 방법을 테스트하십시오 (즉, 대부분의 llms와 september 2026처럼, 그것은 그 좋은 것을하지 않습니다).

TypeSafe의 시스템 평가 원 primitives (Choice/Score/Noul) - 타입의 oracle가 LLM 통화를 이룹니다.

Jev, Claude Haiku, Reactive rules for pick-and-place.

차트: TypeSafe Jev는 태국 표준화 시험 vs 110 다른 모델에 평가했습니다.

사전 등록된 예측, 요청 로그 및 재현 가능한 실험 아티팩트가 포함된 적대적 Jev 평가 제품군입니다.

Jev 확률에 대한 ORDER BY는 행을 방어 가능한 순서로 배치합니까? TypeSafe AI Jev의 독립적 순위, 보정 및 불변 측정: 360개의 레이블이 지정된 행에서 사전 등록된 6개의 게이트를 통과하고 등급별 제품 관련성에서 6개 중 4개는 실패합니다.