questions: { stuck: boolean, destructive: boolean, }
jev-playground
这是一个用于通过 MoonBit 访问 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的测试平台。

每一个项目,源码里都真的在调用 Jev · 每日自动更新
questions: { stuck: boolean, destructive: boolean, }
这是一个用于通过 MoonBit 访问 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的测试平台。
questions: { does_pass: boolean, }
使用 Jev 作为评估工具。
questions: { route: choice, toolFree: boolean, }
Jev 原生 AI 安全工具,支持自主研究、多 agent 群体、持久追踪板和长时 agent 工作流,CLI 优先,开源,适用于授权安全研究。
questions: { a: boolean, b: boolean, }
受TypeSafe Ai启发,向本地LLM提问,获得校准概率而非文本,输出结构化结果,无需生成或解析,支持MLX和Apple Silicon。
questions: { urgent: boolean, }
将 JEV 连接到 MCP 客户端,使用共享数据集和可测量准确率对比其判断与通用 LLM 的表现。
questions: { instructions: boolean, }
TypeSafe Jev 路由,用于 Oh My Pi,支持可选的 checkpoint 编排器和可编辑的 XDG 配置,需 Bun 1.3.14 和 OMP 18.2.3。
questions: { done: boolean, }
基于类型化 Jev 决策的聊天机器人,采用层级推测解码处理 System One 概率。
questions: { done: boolean, blocked: boolean, }
jev-browse 是一个非官方项目,与 TypeSafe 或 Vercel 无关。
questions: { what: choice, }
TypeSafe Jev 的操作实验室,包含棋类竞技场、封闭式展位和仅供复盘的 Stockfish HUD。
questions: { department: choice, }
测量何时在数据上使用Jev和其他模型,然后进行相应路由。
questions: { task_completion: score, instruction_following: boolean, grounded_in_evidence: boolean, // +5 }
基于JEV,支持并行在线agent评估和可观测性的经济方案。
questions: { action: choice, }
Jev 和 Microsandbox 使用可复用的 TypeScript 学习工具探索游戏的多种未来可能性。
questions: { label: choice, }
一个确定性分类器,用于检查 agent 声明是否有证据支持,支持通过 Cloudflare AI Gateway 进行可选的 Jev 比较。
questions: { is_urgent: boolean, severity: score, }
TypeSafe/Jev 的 AI agent 工具调用预执行防火墙的影子模式验证工具,实际运行结果见 report.md。
questions: { is_regulation: boolean, mentions_deadline: boolean, mentions_fines: boolean, // +5 }
基于TypeSafe的Jev构建的TLA+验证共识内核,经过1680次混沌测试药房决策,无错误判定,包含影片、代码和所有通话记录。
questions: { topic: choice, requests_credentials: boolean, sender_identity_mismatch: boolean, // +4 }
基于OpenRouter对TypeSafe Jev(System One决策模型)进行实验,包含重复性、扰动和LLM基线比较。
questions: { failure_domain: choice, customer_impact: score, systemic_outage: boolean, }
一个包含多个小实验的车库,用于用 System One 和 Jev 构建关键系统。
questions: { impact: score, }
TypeSafe AI (jev) 的示范使用项目。
questions: { is_urgent: boolean, needs_human: boolean, is_financial: boolean, }
比较 GPT 生成的语言与 JEV 结构化 Noul 决策在相同输入下的表现。
parser = argparse.ArgumentParser(description="Local visual Choice/Noul/Score judgments")
基于Apple Silicon的Jev类视觉推理教学实验,支持共享上下文、直接候选评分和本地视觉演示。
base_url: str = "https://api.typesafe.ai",
只读交易日志和复盘工具,支持Jev类型判断、agent集成和可复现的金融基准测试,不涉及下单和投资建议。
"""回傳一個已設定好 key 的 TypeSafeClient;拿不到 key 就直接退出、說清楚為什麼。
基于证据的独立地图,展示TypeSafe的Jev何时有效何时失效,包含真实API调用记录,不是排行榜,中文为主的双语仓库。
jev_raw=label['jev'], jev_reported=label['jev_reported'])
基于 DiffusionGemma 的 Typed JSON 推断,包含 Every 和 Jev 的基准测试结果。
const json = await postJson(fetchImpl, "https://api.typesafe.ai/v1/systemone", key, jevRequest(batch, model));
Jev与Gemini 3.8 Flash对比,标注1000条应用评论,速度提升4.1倍,成本降低7倍。
from typesafe_sdk import Choice, TypeSafeClient
针对类型化决策模型的概率感知评估,包括校准、选择性风险、延迟和可复现基准测试。
id: i ? 'deepseek' : 'jev',
Jev 模型通过 Choice、Score 和 Noul 将自然语言转为带类型的判断与概率,用于分类、评分和路由,支持与 DeepSeek 等模型对比评论打标、速度和结果,包含 CSV/Excel 导入、原速回放和离线报告。
DEFAULT_BASE_URL = "https://api.typesafe.ai"
通过 LLM 教师校准、设定阈值并检测类型安全 Jev 决策模型的置信度漂移。
TRACKED_PACKAGES = ["httpx", "numpy", "pydantic", "PyYAML", "typer", "typesafe-sdk"]
可复现的基准测试,用于评估 Jev 在 RAG 中的重排序质量、延迟和成本。
* TypeSafe-compatible /v1/systemone (native typed interface).
JevBench v1 是用于 Jev 类类型决策模型的基准测试工具,支持智能、低成本、高速、可靠和开源。
from typesafe_sdk import Choice, RetryPolicy, TypeSafeClient
对 Jev 在韩语理解和医学文本上的早期评测,包含运行时和成本数据,支持复现。
import typesafe_sdk
基于Jev和Swiss匹配的高速递归AI Elo锦标赛引擎。
export const ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone";
一个基于词的语言模型,输出层包含Jev的n-gram起草、Noul分块验证和每token比特评估功能。
self.model = os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe-ai/jev")一个编码 agent,通过 Jev 过滤所有工具结果,并用 A/B 测试衡量 pass@1 和成本与未过滤对照组的差异。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于Jev的校准对齐验证器,用于检查LLM响应和agent计划的对齐情况。
for name,url,key in [('openrouter','https://openrouter.ai/api/v1/models',auth['OPENROUTER_KEY']),('typesafe','https://api.typesafe.ai/v1/models',auth['TYPESAFE_比较 Jev、Gemini Flash 和 Claude Fable 在 Python 代码审查规则上的成本、速度、准确性和一致性,包含结果、图表和可复现实验。
// api.typesafe.ai allows no localhost CORS origins (and keys belong server-side).
Jev 是 TypeSafe 的 System One 决策模型,本项目展示其功能研究。
"jev": jev[k], "llm": llm[k], "label": None}
基于TypeSafe Jev的rerank方法是否优于embedding搜索?对Agent Skills Hub目录中9831对样本和164个中英文查询进行分级相关性评估,并测量评判循环偏差。
import type { Questions } from "@typesafe-ai/sdk";TypeSafe Jev 的决策工具,支持置信门控、影子模式、配方和评估,提升任务执行速度。
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=body,headers={'Authorization':'Bearer '+key,'Content-Type':'application/json','Cache-Cont独立进行 Jev 1.13.0 行为研究,包括报告、受控 prompt 实验、原始结果和离线验证。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient
TypeSafe Jev 演示项目,用于快速分析新闻和股票代码的实验研究。
from typesafe_sdk import TypeSafeError
为RAG提供可检查的上下文选择,结合Jev重排序和公开基准研究,提升有用证据的利用。
// Probability is the Noul answer: how likely Jev thinks the positive is.
基于jev-go构建的Jev安全基准测试,检测prompt注入和易受攻击代码。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, Choice
基于NQ L10订单簿数据,使用TypeSafe的Jev进行买入、卖出和持有策略的回测。
Calls the real ``https://api.typesafe.ai/v1/systemone`` endpoint. The
基于Jev Ultrafast和Browser Harness的证据驱动前端QA,包含一个合成的todo演示。
d, wall, srv = post("api.typesafe.ai", "/v1/systemone", os.environ["TYPESAFE_API_KEY"], {"model": "jev-1.13.0", "state": state, "questions": questions})一个独立的基准测试,用于评估TypeSafe的Jev模型,该模型不生成文本,而是根据内容和类型化问题列表进行回答。
api.typesafe.ai; the CLI, the verifier and the lab harness all go through it.
Jev (TypeSafe) 探索线程:包含声明审计、实时演示和可运行代码。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';对TypeSafe的Jev在未见过任务上的独立校准测试,包括900条规则生成的支持工单和3个公开基准,提供原始响应、带噪声基线的ECE、温度重拟合及类型误校准符号,成本约0.06美元。
const curlCmd = `curl -i -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \\
基于TypeSafe AI (Jev)的自主System-One分诊引擎和基准,支持75ms推理、零输出token费用及RLCD认知安全门控。
from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score
TypeSafe 的 Jev 模型基准测试和试玩平台,包含国际象棋和语音转文本游戏 NPC 对话识别。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
MIND 新闻跨领域检测:零样本 Jev 头条先验相当于约 500 篇标注文章,提升 0.069 ρ,增强 Thompson 采样冷启动 25%。
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
在你自己的标注分类数据上,评测 TypeSafe Jev 与任意 OpenRouter 模型的准确率、校准度、延迟和成本。
MODEL = "typesafe/jev-1.13"
TypeSafe 的 jev-1.13 结构化决策模型在标注支持分诊任务上的小型基准测试,包括选择、评分、一致性、成本和经验总结。
const BASE_URL = "https://api.typesafe.ai";
TypeSafe 的 Jev 测试平台。
typesafe = env("TYPESAFE_BASE_URL", "https://api.typesafe.ai").rstrip("/")Jev (TypeSafe) 与 Claude Haiku 4.5 在 2000 封钓鱼邮件上的准确率、校准、延迟和成本对比,可复现的基准测试。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
基于 TypeSafe JEV 的 NYC 311 投诉热力图,包含可复现流程、实时研究结果和交互式地理可视化。
import { TypeSafeClient } from "@typesafe-ai/sdk";TypeSafe Jev 的本地评估工作台。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jevaluate 提供可运行脚本和 agent 技能,用于 TypeSafe Jev 的评估,包括浏览器循环、产品演示和 UI 文本判断。
export const MODELS = { chat: 'google/gemini-3.7-flash', decision: 'typesafe/jev-1.13' } as const;jev-expirements 的代码仓库。
let md = `# Results\n\nGenerated by \`node eval.js\` on ${new Date().toISOString().slice(0, 10)} with \`${process.env.JEV_MODEL ?? 'typesafe/jev-1.13'}\`.\n\n`;实验:使用 TypeSafe Jev 作为聊天机器人,通过逐字或逐词选择回复内容。
ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev 与 NetHack 结合的有限跑者、研究代码及完整录制发布。
"""Thin wrapper around TypeSafe AI's official Python SDK (`typesafe-sdk`,
比较 Google ADK 和 Microsoft Agent Framework 用于结构化输出 agent,结合 TypeSafe Jev 作为供应商中立的质量控制门。
ap.add_argument("--model", default=os.environ.get("JEV_MODEL", "typesafe/jev-1.13"))基于Jev的typed-decision模型,结合ModernBERT、DeBERTa和LLaDA-MoE,实现状态和选择问题到校准概率的单次推理,包含延迟、准确率、校准和训练成本评测。
API_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
TypeSafe (Jev) 和 DeepSeek-flash 在发票提取、邮件分类和重排序上的速度、token 使用、成本和准确率对比。
.unwrap_or_else(|_| "https://api.typesafe.ai/v1/systemone".into()),
一个用于围绕Jev和TypeSafe的System One模型进行实验的测试平台。
import typesafe_sdk as sdk
基于系统一模型 jev 的实验项目
JEV_URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev (TypeSafe System One) 与 ASReview SYNERGY 联合实现的文摘筛选演示,比较 Choice/Noul 与金标准标签。
if (kind === 'typesafe') return 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
一个基于浏览器的AI扑克基准测试,支持Jev和OpenAI兼容模型在无限注德州扑克桌上自动对战。
APIURL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
结果页面:https://claude.ai/code/artifact/f00ee126-9554-4e2f-b2e7-1fc86c066aa9
URL = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
Jev (TypeSafe AI) 可复现实测算术、计数、日期、零幻觉和把握度校准,支持中英对照。
from typesafe_sdk import AsyncTypeSafeClient, RetryPolicy
使用 Jev 在科研论文中进行 AI 检测。
import { choice, TypeSafeClient, type EntryType } from '@typesafe-ai/sdk';可复现基准测试,用于评估 JEV 作为依赖更新自动化软件决策原语在分布变化下的表现。
req=urllib.request.Request('https://api.typesafe.ai/v1/systemone',data=json.dumps(p).encode(),headers={'Authorization':'Bearer '+self.key,'Content-Type':'applic对TypeSafe Jev在所有58,492个BBQ问题上的准确率、偏见、不确定性、成本和延迟进行可复现评估。
import { experimental_evaluate as evaluate } from 'ai';基于 iOS 6 风格的 Jev 计算器演示,包含终身 API 预算。
.post("https://api.typesafe.ai/v1/systemone")基于 TypeSafe Jev 的文件范围可维护性审查工具。
jev_api_url: str = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
一个本地环境,用于比较 Laya 和 Jev 决策模型及文章推荐效果。
const JEV_URL = process.env.JEV_URL || 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
每个 token 都会在屏幕前通过 gate。
DEFAULT_ENDPOINT = "https://api.typesafe.ai/v1/systemone"
在 Who&When Pro agent-failure-attribution 基准测试(文本子集)中,对比评测 Jev(Typesafe.ai)与强大 LLM 的性能。
"""Client for TypeSafe's Jev decision model (POST /v1/systemone).
基准测试 TypeSafe 的 Jev 决策模型,评估其作为 RouterArena 上低成本 LLM 路由器的性能。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
TypeSafe Jev prior 能否通过第一天读取 README 预测新 agent-skill 仓库的星标数?Zero-shot Jev 是基于约150个标签训练的文本模型,适合作为特征使用,正在进行前瞻性测试。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
Jev 标记的 GitHub issue 流无法在每日频率内捕捉到修复前的发布问题,Jev 对每个 issue 的分类标签匹配优于关键词或情感分析。
MODEL = "~typesafe/jev-latest"
该项目检测Jev标记的支持推文流在品牌承认故障前是否激增,能提前约4小时捕捉更多事件,关键词列表效果相近。
python scripts/run_baseline.py --model jev --base-url https://api.typesafe.ai/v1 --api-key-env TYPESAFE_API_KEY
PadFlow 的类型决策基准,包括模式、匿名标注数据和支持 TypeSafe Jev 等模型的运行器。
const TYPESAFE_ENDPOINT = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone';
基于Jev的整数排序实验,比较串行选择和并行秩预测两种方法。