layA-mlx:类似Jev的快速本地分类系统
Kaito Ito发布了layA-mlx,这是一个基于文本输出概率的开源分类系统,与Jev类似,但速度提升50倍,内存占用不超过1G,并已移植到MLX。
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
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Kaito Ito发布了layA-mlx,这是一个基于文本输出概率的开源分类系统,与Jev类似,但速度提升50倍,内存占用不超过1G,并已移植到MLX。
laya-mlx是一个开源分类系统,与Jev类似,基于文本输出概率。已移植到MLX,可在设备本地运行,最大内存占用1G。
帖子介绍10个GitHub仓库,为每个会话封装决策层。以toolgate为例,它是工具调用防火墙,Jev每次调用回答7个是/否风险问题,代码将其映射为允许、询问或拒绝。 链接
一步步指南,教你构建基于Jev的AI智能体。内容强调Jev的真正力量在于让模型自主决策,并展示如何在此基础上扩展应用。
Stephen W. Thomas 发布博客,演示如何在 Azure API Management 中使用 Jev 进行请求验证,并附有政策示例。 链接
信息流里每 16 张、每一页都有一张。每周 $50,任意一周可停。
作者回顾自己的网络足迹,提到开发了基于 Ollama 的方案来托管 Jev 风格模型,分享相关实践与见闻。
Antoine Chaffin指出,花费高昂成本却收效甚微,Luna远不如Jev,而Jev作为开放决策模型可本地运行或通过廉价API使用。
开源项目open-annie在浏览器中实现GPT-Live对话,并通过Jev在约120毫秒内捕捉面部、手势和舞蹈动作,全部实时渲染。代码已公开。 链接
帖子分享了Alvaro Cintas关于在Claude Code中使用jev-model-router的视频介绍,并提供了配布页面(Claude Code Templates)的链接。 链接
Jev Decision Index v0.3 已发布,包含更强的基准测试集、私有评估部分,并新增视觉能力支持。 链接
介绍一个关于TypeSafe类型化判断模型Jev的资料库,涵盖入门示例、SDK、Agent工具及独立评测,帮助开发者理解并应用该模型。 链接
本指南介绍如何在不确定的未来中做出更好的决策,从零开始构建 Jev 风格的决策模型,适用于决策分析、数据科学和商业战略。 链接
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