Jev em Hardware

Confira 51 demonstrações reais do Jev aplicado a controle robótico, orientação visual e decisões de dispositivos, com vídeos e posts originais.

Última atualização25 de setembro de 2026

Evolução das estrelas do GitHub de heyjunpenn/awesome-jev

Hardware

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Perguntas frequentes

Perguntas sobre o Jev em Hardware

O que o Jev faz em aplicações de Hardware?

As demonstrações desta categoria mostram o Jev aplicado a controle robótico, orientação visual e decisões de dispositivos. A página contém atualmente 51 exemplos reais com vídeos e publicações originais.

O que posso aprender com as demonstrações de Jev em Hardware?

Cada demonstração apresenta o contexto da decisão, autor, data, vídeo e publicação original para explicar entradas, opções e o fluxo do caso de Hardware.

Como devo avaliar um caso de Jev em Hardware?

Confira a publicação e o contexto da implementação e compare o comportamento com seus requisitos de precisão, latência, segurança e ambiente operacional.

Como novos casos de Jev em Hardware são adicionados?

Quando uma demonstração pública relevante é encontrada, a publicação original é verificada antes da inclusão. Os novos casos aparecem aqui com atribuição ao autor.

Jev em Hardware

Hardware

Rastrear um Porsche vermelho com decisões multimodais em intervalos relatados de 250 ms

Escolher ações de cozinha de um humanoide Unitree G1 com Laya local

Escolher ações de uma garra simulada no Reflexive Manipulation Lab

Replanejar a devolução de um copo após movê-lo e trocar para o braço esquerdo

Controlar uma casa inteligente com um aplicativo Jev criado com GitHub Copilot

Navegar um drone simulado com estado obtido por câmera e objetivos da missão

Usar preços de MON/USDC em tempo real para decidir Buy ou Sell com confiança e enviar a decisão ao Kuru aproximadamente a cada 300 ms

Selecionar ações do dispositivo a partir de sensores e estado do sistema

Avaliar sinais de mercado, taxas e restrições antes de cada operação em 52,110 次 em 21.6 秒

Validar ações e entradas antes da execução em 90 次 em 3300000000.0 秒

Retornar decisões tipadas calibradas em CPU com ballot-jev

Construir um experimento de supervisão robótica em tempo real com Jev em 90 minutos dentro do PromptQL

Escolher rotas para um humanoide G1 contornar obstáculos em uma cozinha virtual e chegar ao fogão em cerca de 64 segundos simulados

Escolher uma entre sete manobras a partir de trajetórias pré-calculadas e deixar visão e reflexos para módulos separados

Planejar a rota de um Unitree G1 para mover quatro caixas e voltar com menos trajetos e mais curtos

Traduzir atividade neural simulada em decisões rápidas e movimento físico para um robô bioinspirado

Combinar um modelo de mundo e segmentação local para fornecer estado textual às decisões de direção

Coordenar 160 robôs simulados após ampliar um experimento menor de controle

Traduzir comandos como abrir, subir ou esticar ao máximo em ações de um braço robótico

Escolher entre seis recuperações após mover um copo e replanejar o empilhamento humanoide com 65% de confiança

Fornecer decisões rápidas a um protótipo de robô autônomo que não tinha uma camada de controle ágil

Avaliar o risco e a urgência de uma estação para escolher a próxima ação de um drone, resgatando 12 tripulantes com resposta média relatada de 208 ms

Acompanhar conclusão, estabilidade, segurança, recuperação e incerteza em demos de robótica

Planejar cubos com Claude e adaptar ações do robô PyBullet em menos de 100 ms com Jev