Scopo e destinatari

La CLI sperimentale sviluppa funzioni binarie, multiclasse, multietichetta e di punteggio con valutazioni, etichette e proposte iterative.

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Ruolo di Jev

Jev valuta i dati tramite TypeSafe, Vercel o Cloudflare; il modello di riflessione GEPA si configura separatamente.

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Come si usa

Si caricano CSV, Parquet o JSONL, si rivedono casi ambigui e campioni casuali e si accettano, rifiutano o riesaminano i cambiamenti.

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Ambito e limiti

Un punteggio di addestramento superiore non accetta automaticamente una proposta. Pubblicare nel registro pubblico include input etichettati, etichette e motivazioni facoltative.

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Descrizione originale del repository

Build calibrated AI Functions from human feedback using Jev and GEPA.

Informazioni sul progetto

Rapporto con Jev
Applicazione Jev
Evidenze
Documentato
Linguaggio
Python
Licenza
Apache-2.0
Origine
Repository originale
Stato del repository
Non archiviato
Creato
2026-09-19
Ultimo aggiornamento del codice
2026-09-20
Stelle GitHub
300
Evidenza verificata
30 set 2026
Metadati verificati
29 set 2026
Stato della verifica
Verificato

Le stelle riguardano l’intero repository e possono includere lavoro non collegato a Jev.

Evidenze e ambito

Documentato registra la documentazione o il codice collegato. JevHunt non ha eseguito né valutato il progetto in modo indipendente.

Commit dell’evidenza: 3d997fc76593036655c28d4964de43b55f81fe2c

Scoperto tramite: awesome-jev, typesafe-field-guide.

Come verifichiamo →

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