vllm2jev
Un script léger qui adapte les services vLLM à une interface de type Jev, permettant les décisions Choice, Score et Noul via les logprobs.
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Un script léger qui adapte les services vLLM à une interface de type Jev, permettant les décisions Choice, Score et Noul via les logprobs.
Utilise le modèle Jev (System One) de TypeSafe AI pour piloter le navigateur ego lite : une table d'éléments indexés en entrée, une opération et une cible en sortie par requête. Inclut des benchmarks comparatifs montrant ~2x plus rapide que les boucles LLM par étape.
Framework Python open source intégrant le moteur probabiliste Jev/System One de TypeSafe AI avec des pipelines doubles LLM pour la reconnaissance des types de champs CSV et le nettoyage des données ; les tests montrent que les conclusions de classification de Jev et du LLM correspondent.
Intégration TypeSafe Jev fournissant une bibliothèque de décision centrale, un plugin DeepSeek Harness et un serveur MCP ; hors ligne par défaut, avec tests et vérification sur l'API réelle.
Un laboratoire web 2048 où chaque mouvement est piloté par le modèle de décision Jev de TypeSafe AI, affichant probabilité, confiance, latence et coût, sans solution de repli heuristique.
One card in the feed, every sixteen, on every page of it. $50 a week, cancel any week.
jev-assist est une compétence d'agent de codage qui utilise TypeSafe Jev/System One pour classer les fichiers du dépôt selon leur pertinence, détecter les écarts de conventions et signaler les diffs risqués avant le commit. Elle inclut configuration, validation et intégration de hooks pre-commit.
Analyse les journaux et le code des LLM pour trouver les appels de type décision, estime les économies d'une migration vers JEV, calibre les modèles de décision et génère des PR de migration. Appel facultatif à l'API JEV pour un auto-audit.
Arbitype est une couche de décision typée native MCP propulsée par TypeSafe Jev, offrant aux agents IA des outils de classification, notation, vérification, gate, routage et revue.
Un agent de décision ACP qui appelle Jev de TypeSafe AI pour les évaluations Choice, Score et Noul. Il fournit des modèles guidés, une sortie JSON et peut être exécuté via npx sans compilation.
A2T intègre Jev (System One) de TypeSafe AI comme juge indépendant pour recouper ses évaluateurs déterministes ; la méthodologie et les résultats sont dans docs/jev.md. Le dépôt évalue, simule et note la fiabilité des agents via des scores de crédit fondés sur des preuves.
Intégration communautaire d'un runner JEV pour Midscene Test. Elle appelle JEV de TypeSafe AI via OpenRouter ~typesafe/jev-latest par défaut et fournit une utilisation directe avec Playwright ainsi que des nœuds jevAct stricts pour Midscene.
Bibliothèque TypeScript pour TypeSafe Jev/System One, offrant des API ask/decide typées, une branche unsure obligatoire et les fournisseurs Cloudflare/TypeSafe.