Awesome 游戏与模拟 Jev Projects

从结构化模拟器状态出发、使用 TypeSafe Jev 游玩《超级马力欧兄弟》的 Agent。

EmbodiedJev：带有 MiniCPM5-2B、Jev 和兼容模型 API 的 MuJoCo 机器人决策工作台

MuJoCo 中仅依赖摄像头的自主无人机，控制循环以 2.5Hz 调用 TypeSafe Jev 小型判断模型。

LIBERO 机器人控制环境，由 Jev 根据任务状态和物理预览选择细粒度动作。

MuJoCo xArm7 研究中，Jev 根据物理反馈选择运动方向和抓手动作。

由 TypeSafe Jev 自动游玩的贪吃蛇：每个 Tick 执行一次 System One 选择，合法动作和事实由代码生成。

TypeSafe Jev 通过键盘和鼠标控制原版《星际争霸》共享版，并记录动作概率。

Python 原型：从结构化 RAM 观测游玩 NES《超级马力欧兄弟》，由 Jev 回答聚焦的移动和跳跃问题。

从客服路由到三维驾驶模拟的交互实验：输入结构化传感器状态，输出类型化转向、制动和超车决策。

可观测的浏览器潜行游戏：Jev 作出类型化守卫判断，确定性代码负责世界规则。

一对一 Jev 快速狙击竞技场，使用 Three.js 与 TypeSafe System One。

浏览器原生 Doom Agent 实验，包含结构化空间状态、可组合 AI 控制、实时决策遥测和 Chocolate Doom WebAssembly 运行时。

《宝可梦 红》Agent，将结构化游戏状态转为 Jev 决策和经过验证的动作。

让模拟 Franka 机械臂执行零样本英文目标，由 Jev 串联硬编码动作原语。

由 Jev 驱动的游戏与决策实验。

100 个 AI NPC 生活在小镇中，Jev 选择下一动作，世界系统书写故事。