Evaluasi dan benchmark

RAG-Fusion membuat variasi kueri dan menggabungkan peringkat dengan Reciprocal Rank Fusion untuk menemukan dokumen yang mungkin terlewat oleh satu kueri. Jev merupakan pemeringkat ulang opsional dalam evaluasi; eksperimennya memerlukan JEV_API_KEY. Demo awal tetap hanya memakai pencarian vektor. Perangkat evaluasi membandingkan strategi di NFCorpus; alur hibrida menggabungkan BM25, pencarian vektor, fusi, dan pemeringkatan ulang.

Rizzo Flow menjalankan model terbuka secara lokal dan mengembalikan pilihan, probabilitas, skor rubrik, serta angka melalui HTTP kompatibel Jev. Proyek independen ini meniru pola antarmuka Jev, bukan arsitektur atau pelatihan proprieternya. Sajikan model dengan llama.cpp dan arahkan kode aplikasi kompatibel TypeSafe ke endpoint lokal.

Koleksi ini menyediakan keterampilan untuk triase data, pemeriksaan bukti, penilaian berdasarkan rubrik, dan pemilihan tindakan yang diizinkan. Ikuti panduan pemasangan lalu pilih Jev nyata melalui TypeSafe atau OpenRouter, atau simulasi agen yang diberi label jelas.

Awesome JEV menghimpun riset System One, model terbuka, aplikasi, dan evaluasi independen dengan tautan kode serta makalah. Mulai dari primitif resmi dan kegagalan yang diketahui, lalu ikuti entri model atau evaluasi ke sumber aslinya.

pg-jev menyaring, mengurutkan, dan mengklasifikasikan baris PostgreSQL dengan kondisi SQL berbahasa alami. Jev menilai baris secara berkelompok; fungsi SQL menghasilkan boolean, probabilitas, pilihan, dan skor rubrik. Memerlukan PostgreSQL 14–17, plpython3u, akses superuser, dan kunci TypeSafe.

Valen menilai kandidat terhadap teks, gambar, atau video lalu menghasilkan probabilitas tanpa membuat token jawaban. Implementasi terinspirasi Jev ini memakai basis Qwen3.5 dan head keputusan bersama. Jalankan inferensi atau evaluasi dengan checkpoint Valen serta model dasar Qwen3.5-2B.

System One Adapter menerapkan antarmuka evaluasi typesafe_sdk memakai API LLM dari penyedia lain. Perbandingan dengan TypeSafe mempertahankan jawaban bertipe dan menambah diagnostik pengulangan, latensi, serta normalisasi. Atur penyedia, model, dan mode probabilitas atau diskret; keluaran terstruktur bawaan bersifat opsional.

System One Connector menyediakan keputusan bertipe untuk agen lewat perintah evaluate dan integrasi MCP. Terhubung ke Jev atau model kompatibel yang dihosting sendiri seperti CLM dan Laya. Definisikan pertanyaan Choice, Noul, atau Score; tersedia pengaturan agen dan evaluasi berkelompok.

Kepala penilaian kandidat mengembalikan distribusi untuk gerbang, rute, dan skor tanpa mendekode prosa atau jawaban JSON. README membandingkan AgentJev yang dilatih pada benchmark dengan Jev 1.13.0 zero-shot; kondisi pelatihannya berbeda.

Repositori menyediakan model terbuka Choice, Score, dan Noul bergaya Jev, dengan Verdict dan Verdict 2.0 yang berbeda. Sajikan webgpu-demo dengan server HTTP Python dan buka contoh browser; artefak serta evaluasi ditautkan terpisah.

fingers menggabungkan basis sidik web dan dapat memakai Jev untuk meninjau kecocokan, menghapus duplikat, serta memperjelas versi. Pasang pustaka Go dan aktifkan EnableJudge dengan kunci TypeSafe, atau gunakan opsi CLI jev-key.

JevBench v1 - a benchmark for Jev-class typed decision models: smart, cheap, fast, reliable, open.

Leaderboard that puts Jev and 14 LLMs through 108 four-option multiple-choice questions about the Convex backend platform, comparing accuracy, latency, and cost, with a per-answer explorer showing Jev probabilities.

Agentic RL 中文零基础教程（33 章）：从概念到 GRPO 实战，含 TRL 最小可跑示例；26–33 章附一套可运行的三方判别模型实证工程（encoder vs LLM-LoRA vs 规则基线）。第 25 章讲清 Jev / TypeSafe System One 与 RL 的能力边界 | Chinese Agentic RL tutorial (33 chapters) + a reproducible discriminative-model benchmark

Non-autoregressive decision engine on ModernBERT (151M) with calibrated uncertainty (RLCD), TypeSafe AI Jev benchmark audit, and in-browser WebGPU playground

Personal-assistant agent built on Vercel's eve with 100 mocked tools, measuring how many steps it takes when Jev picks the tool versus the LLM.

Using Jev as an evaluator.

An open-source JEV-powered workbench for streaming data selection, quality evaluation, automatic LoRA training and held-out model evaluation.

JevGym is an open-source platform designed to benchmark and facilitate better probabilistic estimation in Jev-alike models

TypeSafe decisions for Pi: batched evaluation tool, terminal playground, and typed API for extension authors

Typed JSON inference with DiffusionGemma, with Every and Jev benchmark results

A database-agnostic Agentic GraphRAG framework using swappable System One models (local Laya / cloud Jev). A plug-and-play intelligence layer featuring a complete 4-phase pipeline, continuous evaluation and custom A* traversal for any graph database.

This is a LLM Gateway that mimics typesafe ai structured output. Like an imposter Jev.

Jev-powered, rule-based grader for text files. Runs every rule against every line in parallel. No skimming, no missed lines.