これで何が作れるか

用途と対象

一枚の画像に対する選択、真偽、順序付き評価の問いに、候補出力を直接採点して答えます。

出典 1 ↗

Jev との関係

独立したコミュニティの推論研究で、TypeSafe 独自の構造、学習、校正、提供基盤を再現するものではありません。

出典 1 ↗

使い方

Metal 対応 Apple Silicon Mac でモデルを取得し、ローカルのブラウザー画面、CLI、HTTP API から画像を分析します。

出典 1 ↗

範囲と制約

候補確率は未校正の相対値です。確認済みは Qwen3.5 アダプターのみで、公開実験は規模拡大を測り、精度や Jev 同等性は検証しません。

出典 1 ↗ · 出典 2 ↗

リポジトリの紹介文(原文)

An educational Jev-like visual inference experiment on Apple Silicon: shared context, direct candidate scoring, and local visual demos.

プロジェクト情報

Jevとの関係
ローカル代替モデル
出典
文書に記載
言語
Python
ライセンス
MIT
起源
オリジナルリポジトリ
リポジトリの状態
未アーカイブ
作成日
2026-09-17
コードの最終更新
2026-09-21
GitHubスター
296
証拠の確認日
2026/09/30
メタデータの確認日
2026/09/29
確認状態
確認済み

スターはリポジトリ全体の値で、Jevと無関係な作業も含まれます。

証拠と範囲

文書に記載 はリンクされた文書またはソースの証拠を示します。JevHuntは独自に実行やベンチマークをしていません。

証拠コミット: 4382bba455647400951429134ceb012ca155e3fe

発見元: awesome-jev。

審査方法 →

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