추천 Jev 프로젝트: Jev-like 모델

다국어, 비자동회귀 시스템 1 의사결정 엔진. 단일 전달 패스(33ms)에서 100개 이상의 언어에 대한 형식화된 결정은 요청별로 올바른 체크포인트를 선택하는 라우터를 사용하여 엄격하게 적절한 채점 규칙(RLCD)에 대한 강화 학습으로 훈련되었습니다.

로컬 Jev 스타일 결정을 위한 개방형 모델 의미 체계 if 엔진.

오픈 모델의 경우, 집에서 3090에. 독립적 인; Jev 또는 TypeSafe와 제휴하지 않습니다.

Qwen 기반의 소형 학습형 Jev 유사 의사결정 모델 제품군으로, 타입 기반 프리미티브와 데이터셋, 평가 도구, 로컬 추론을 제공합니다.

텍스트 또는 이미지 한 장에 대해 프리필만으로 Choice·Noul·Score 결정을 수행하며 네이티브, vLLM, SGLang 런타임을 제공하는 오픈 4B 모델입니다.

노트북 CPU에서 실행되는 로컬 1B 결정 모델로 Jev 호환 Noul 응답에서 P(yes)를 반환하며 Choice와 Score는 명시적으로 거부한다.

Qwen3.5와 Gemma 4를 로컬용으로 미세 조정해 한 번의 순전파로 형식화된 Choice·Noul·Score 결정을 반환하는 Jev 호환 API를 제공합니다.

타입 질문을 DiffusionGemma 분류 프롬프트와 확률로 변환하는 로컬 Jev 호환 System One API입니다.

오픈 소스 System One 의사 결정 모델. Sub-15ms, non-autoregressive, local drop-in alternative to TypeSafe Jev.

다음 토큰 로짓을 읽어 타입 선택, 기준 점수, 진실성 판단을 반환하는 오픈 모델 기반 Jev형 서버입니다.

無回归System 1决策引擎,专为结构化类型决策场景设计 DeepOpen 다국어, 비자동회귀 시스템 1 의사결정 엔진.

ONNX Runtime을 통해 Node.js/TypeScript에서 오픈 소스 Jev 호환 System-1 의사결정 모델인 Laya을 실행합니다.

확산 드래프터와 호환 API를 갖춘 추론형 9B Jev-style 분류기로, 형식화된 Noul·Choice·Score 결정을 반환합니다.

여러 형식화된 Choice·Score·Noul 질문에 확률과 함께 한 번의 순전파로 답하는 멀티모달 Qwen3.5 의사결정 모델입니다.

오픈 모델과 SGLang으로 구축한 Jev 호환 API 서버로, prefill-only 추론과 타입 기반 의사결정 엔드포인트를 제공합니다.

AgentJev-0.6B - AI 에이전트를 위한 빠른 'System One' 결정 모델: 구조화되지 않은 상태(차이, 추적, 로그) 및 구조화된 질문을 제공하고 1~50ms 정방향 패스로 보정된 확률 분포를 다시 가져옵니다. 제로 출력 토큰 디코딩.

Qwen3.5-2B, Qwen3.5-9B 및 Qwen3.8-27B로 확률 결정을 공개합니다.

Jev에 대한 개방형 로컬 방식: 단일 토큰을 생성하지 않고 LLM에서 입력된 결정

GLiNER 계열 모델 기반의 자체 호스팅 Jev 호환 System One 서버로 배치 처리와 타입 질문을 지원합니다.

별도 로컬 PyTorch 런타임에서 확률을 포함한 Choice·Noul 및 2~10점 Score 응답을 반환하는 mmBERT 기반 공개 이중 언어 144.3M 결정 모델입니다.

질문 간에 영상 접두부를 공유하고 텍스트 생성 없이 후보를 직접 평가해 시간 구간과 객관식 답을 반환하는 공개 4B 및 35B-A3B 영상 결정 모델입니다.

DGX Spark에 대한 DiffusionGemma NVFP4 구조적 결정: 컨테이너 레시피 검토 중에 저장소 수준 라이선스 파일을 찾을 수 없습니다.

모든 LLM을 Jev 스타일 결정 모델로 전환합니다. 즉, 형식화된 결정, 실제 확률, 교육이 필요하지 않습니다. (계속 업데이트).

오픈, Jev 호환 시스템 DiffusionGemma에 대한 하나의 결정 서버.

레코드·텍스트·최대 두 장의 이미지에 대한 Jev 호환 형식 질문에 답하고 명시적 기권을 지원하는 로컬 멀티모달 모델입니다.

jev-ultrafast와 동일하지만 Laya을 사용합니다.

로컬 언어 모델을 타입 확률을 반환하는 Jev형 Choice, Score, Noul 의사결정 엔진으로 바꾸는 어댑터입니다.

원패스 유형 결정 및 옵션 확률에 대한 대조 언어 모델.

오픈소스 Jev.

Open-Jev-27B 전용 CUDA 추론 백엔드로, 교체 가능한 Jev 호환 서버와 접두 트리 재사용, 검증 가능한 벤치마크 산출물을 제공합니다.

Jev 호환 예제에서 작고 엄청나게 빠른 로컬 분류기를 훈련시킵니다. 브라우저나 Node.js에서 로컬로 실행하세요.

코사인 유사도를 Jev-style Choice·Score·Noul 확률로 변환하는 프레임워크와 미세 조정 임베딩 모델입니다.

한 번의 정방향 패스에서 확률이 포함된 유형화된 결정을 반환하는 개방형 Jev 대안입니다.

Choice, Noul, Score 프리미티브와 TypeSafe 비교 하니스를 제공하는 오픈 시맨틱 의사결정 엔진입니다.

Open reproduction of TypeSafe Jev: a 150M typed decision engine (noul/choice/score in one non-autoregressive pass, calibrated confidence). 0.697 vs Jev의 0.727, 2.5배 더 나은 보정, 4배 더 빠른 무료. Colab T4로 30분 만에 열차를 운행합니다.

유형이 안전한 언어 모델 생성 및 구조화된 결정.

Jev 스타일 유형 결정을 위한 Solar Mini 기반 로컬 모델입니다.

Jev 호환 API 모양을 사용하는 Laya 의사 결정 모델을 위한 자체 호스팅 API 및 웹 인터페이스입니다.

동결된 오픈 모델 기반 의료 결정 스택으로 시험의 각 선택지를 채점하고 신뢰도와 컨포멀 게이트로 자동 확정하거나 사람에게 에스컬레이션한다.

이미지를 한 번 인코딩하고 여러 구조화된 질문에 답하는 개방형 시각적 결정 모델입니다.

DiffusionGemma에 대한 Jev 스타일의 구조적 결정: vLLM PR 57250의 예제 서버.

비전이 포함된 다중 모드 Jev 유사 System One 모델을 위한 훈련 스택입니다.

LLM을 Jev과 유사한 엔드포인트로 제공하는 매우 간단한 방법입니다.

동적 후보 세트가 포함된 보정된 Jev 스타일 선택 모델을 위한 훈련 및 추론 스택입니다.

LLM 모델을 시스템과 같은 Jev으로 전환합니다.

비공식 PoC: 형식화된 결정(noul/choice/score) HTTP API 뒤에 있는 BERT 스타일 인코더 결정 엔진. Not affiliated with TypeSafe.

open-jev는 형식화된 결정을 위한 브라우저 중심의 TypeScript 라이브러리입니다. 하나의 텍스트(상태)와 형식화된 질문 수에 관계없이 한 번의 정방향 패스가 질문당 보정된 확률 분포를 반환합니다. 아무것도 생성되지 않으므로 답변은 항상 제공한 옵션 중 하나입니다.

Choice 추론, 보정, 평가 스크립트와 Jev 비교 도구를 제공하는 태국어·영어 오픈 System One 모델입니다.

단일 정방향 패스에서 입력되고 보정된 결정을 위한 개방형 모델입니다.

제한된 개방형 모델 로그 확률을 기반으로 하는 개방형 확률 Choice, Noul 및 Score API.

llama.cpp 레이블 확률로 Noul, Choice, Score에 답하고 Jev 호환 HTTP 엔드포인트를 제공하는 로컬 Qwen3.5-0.8B 결정 모델.

영어·한국어를 지원하는 오픈 4B 결정 모델로 Jev 호환 Choice·Score·Noul 확률과 BF16·GGUF 가중치를 제공한다.

Laya과 같은 개방형 의사결정 모델을 위한 Rust System One 호환 API.

Jev 호환 API 및 코딩 에이전트 통합을 통해 NVIDIA GPU 또는 Apple Silicon에서 Laya 또는 사용자 고유의 형식화된 결정(시스템 1) 모델을 제공합니다.

애플리케이션의 형식화된 결정을 학습하고 이를 Laya 헤드와 함께 제공하는 로컬 Jev 호환 프록시입니다.

서버와 같은 초고속 Jev, 모델에 구애받지 않고 모든 OpenAI 호환 엔드포인트와 작동합니다.

한 번의 정방향 전달에서 구조화되지 않은 상태의 로컬 Jev 호환 유형 결정.

DiffusionGemma와 함께 JSON inference를 입력하고, 모든 Jev 벤치 마크 결과.

GPU 없이 CPU에서 SemIf(Jev 스타일 의미 체계 결정)를 실행합니다. 한 번의 정방향 패스와 웹 UI를 통해 개방형 모델에서 직접 형식화된 옵션 확률을 읽습니다.

Jev 호환 System One API를 제공하는 로컬 의사결정 모델 실행기.

Jev 호환 타입 API와 평가 도구를 갖춘 금융용 공개 의사결정 모델.

Qwen3.5 4B에서 미세 조정된 개방형 Jev에서 영감을 받은 결정 모델입니다.

낮은 RAM 사용량과 빠른 응답을 통해 Mac에서 로컬로 Jev 스타일 입력 결정을 실행하세요.

내장형 C 런타임 및 WebAssembly 지원을 갖춘 고성능 System One 모델입니다.

타입이 지정된 판단과 선택지 확률을 위한 공개 Jev 방식 모델 및 학습 도구.

텍스트 또는 JSON에 대해 형식화된 질문을 하고 브라우저에서 모델 파생 확률 분포를 검사합니다. One container runs the model, the original Decision Lab explorer, and a TypeSafe-shaped API.

pytorch로 작성된 TypeSafe AI Jev의 아이디어를 최초 원칙에 따라 재구성한 오픈 소스입니다.

Apple Silicon의 로컬 Qwen 모델이 형식화한 결정(선택/점수/예-아니요). 확률은 텍스트 생성 없이 로짓에서 바로 나옵니다. TypeSafe-compatible HTTP API, runs on MLX.

삼진 모델로 Jevfire 방식 후보 점수를 계산하는 로컬 System One API이며 확률은 후보 간 상대값이다.

Jev 호환 서버로 텍스트와 이미지를 받아 레이블 토큰 확률에서 타입이 지정된 답을 얻는 Qwen3.5 기반 결정 모델로, 가중치는 비상업적 용도로 제한된다.

확률과 신뢰도를 반환하는 OpenAI 호환 클라이언트에 대한 Jev 모양의 분류 래퍼입니다.

Choice·Score·Noul 결정을 지원하는 로컬 0.8B Jev 스타일 모델과 호환 서버로, 에이전트 스킬과 Claude Code 권한 게이트를 포함한다.

텍스트와 스크린샷의 후보 확률을 Jev 스타일 Choice·Score·Noul 엔드포인트로 반환하는 오픈 멀티모달 결정 모델이다.

System One 호환 엔드포인트로 Noul, Choice, Score 및 다중 레이블 확률을 반환하는 로컬 Jev 대체 모델.

Open local System One implementation for NVIDIA DGX Spark with a Jev-compatible API.

한국어에 초점을 둔 오픈 2B·4B 다국어 결정 모델로 Kev를 통해 Jev 호환 Choice·Score·Noul 확률을 제공한다.

호스팅된 API 없이 입력된 선택 사항과 보정된 신뢰도를 반환하는 로컬 Jev와 유사한 System One 의사 결정 레이어입니다.

OpenJev: TypeSafe.ai 개념을 기반으로 하는 Jev에서 영감을 받은 독립적인 System One 결정 API입니다. 선택, 점수 및 noul 기본 요소, 로컬 모의 서버, Python 및 TypeScript SDK. 실제 추론이 계획되어 있습니다. TypeSafe AI와 관련이 없습니다. 검토 중에 저장소 수준 라이센스 파일을 찾을 수 없습니다.

오프라인 CPU 추론을 위한 ONNX 및 양자화 모델을 사용하는 로컬 Jev와 같은 형식화된 결정 런타임입니다.

네 가지 크기의 오픈 멀티모달 System One 모델로 스크린샷·이미지·동영상·텍스트에 대한 형식화된 질문을 한 번의 순전파로 답한다.

자체 가중치를 가진 로컬 596M 타입 결정 모델로 Choice, Score, Noul과 Jev 호환 System One 엔드포인트를 제공합니다.

로컬 Jev 호환 평가 서버: noul/choice/score를 입력한 POST /v1/systemone, 공개 가중치, 대기자 명단 없음 검토 중에 저장소 수준 라이센스 파일을 찾을 수 없습니다.

동결된 오픈 모델 두 개의 네 가지 판독을 융합하고 일치도와 보정 게이트로 답변 또는 기권을 결정하는 로컬 의사결정 스택입니다.

DiffusionGemma와 SGLang 기반의 독립형 텍스트·이미지 타입 결정 서버로, 그리기 플레이그라운드와 공개 평가 자료를 포함합니다.

보정된 답변, 판단 보류, Jev 호환 API를 제공하는 독립 다국어 의사결정 모델.