Jevals-Daten: unabhängiger Benchmark für TypeSafe Jev
Unabhängige Benchmark-Daten, die TypeSafe AIs Jev (System One Modell) mit mehreren LLMs in Entscheidungs-Score, Genauigkeit, Kalibrierung, Kosten und Latenz vergleichen.
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Unabhängige Benchmark-Daten, die TypeSafe AIs Jev (System One Modell) mit mehreren LLMs in Entscheidungs-Score, Genauigkeit, Kalibrierung, Kosten und Latenz vergleichen.
Ein CityFlow-basiertes Framework für die Verkehrssignalsteuerung, das TypeSafe Jev und OpenAI-kompatible LLM-Controller zusammen mit regelbasierten und Reinforcement-Learning-Baselines über dieselbe Simulationspipeline bewertet.
Ein evidenzbasiertes Deep Dive in TypeSafe AIs Jev-Modell, das Schnittstelle, Verifikation, Reproduktionsvergleiche und einen Feldleitfaden abdeckt, mit ausführbaren Sonden-Tools; zweisprachig EN/中文.
Ein Forschungs-Repository, das TypeSafes Jev/System One in einen TLA+-verifizierten Konsenskern einbettet, mit Rauschmessungen, Kalibrierungstests und 1.680 Chaos-getesteten Apothekenentscheidungen über die echte Jev-API.
Ein Lernprojekt, das einen Entscheidungs-Endpunkt im TypeSafe-Jev/System-One-Stil auf einem Qwen3-0.6B-Backbone mit LoRA implementiert, plus einen OpenAI-kompatiblen Chat-/Generierungsserver und eine MiniJev-kompatible Auswertung. Keine Produktionssoftware.
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Minesweeper-Experimente, die TypeSafe Jev (System One), LLMs, hybride Richtlinien und deterministische Solver vergleichen, mit dokumentierten Methoden und aufgezeichneten Ergebnissen.
Benchmarkt Jev (typesafe/jev-1.13) über den Decisions-Endpunkt von OpenRouter und vergleicht Kosten, Latenz und Genauigkeit typisierter Entscheidungen bei 100 Support-Tickets mit Claude, GPT und Gemini.
Sechs aufgezeichnete Schachexperimente, die TypeSafe Jev über OpenRouter aufrufen: unabhängiges Spiel, taktischer Filter, Stockfish-Unterstützung und eine Jev-Überprüfungsschleife, mit vollständigen Abläufen, Wiederholungen und Kostenaufzeichnungen.
Ein multimodales JEV-ähnliches Modell, das auf Qwen3.5-0.8B feinabgestimmt ist, spielt zehn Browserspiele direkt aus rohen Pixeln in Echtzeit, mit Demo, Trainingscode und Bewertung.
Realer Benchmark von TypeSafe Jev für Roboterflotten und Edge-Hardware mit 300 gemessenen API-Aufrufen, Kostenanalyse und reproduzierbaren Skripten.
Vorab registrierter Benchmark, der testet, ob die Konfidenzwerte von TypeSafe Jev zuverlässig über Suche, Belege und Zitatstützung für ein lokales 2B-Modell entscheiden; enthält Harness, Audit-Tool und offene End-to-End-Ergebnisse.
Eine Web-App und CLI zur Begutachtung von Papieren, die die Jev-(System-One)-API von TypeSafe AI nutzt, um Verständlichkeit und Vollständigkeit akademischer Arbeiten in Sekunden zu bewerten, mit sichtbarem Bewertungsschema und Kalibrierung an akzeptierten NeurIPS/ICML-Papieren.