THE JEV GUIDE · CURATED EDITION

开发资源.

TypeSafe Jev 的发布、原理、演示与社区实践,按主题整理。每条内容都可回到 X 原帖核对。

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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。

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laya-mlx:比Jev快50倍的本地分类系统

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。

laya-mlx:比Jev快50倍的本地分类系统的原帖视频截图

如何构建你的第一个 Jev AI 智能体

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。

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用 Ollama 托管 Jev 风格模型

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。

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Jev Decision Index v0.3 发布

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

TypeSafe Jev 模型资料库推荐

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

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