Amaç ve hedef kitle

Deneysel CLI; tekrarlı değerlendirme, etiketleme ve önerilerle ikili, çok sınıflı, çok etiketli ve puanlama işlevleri geliştirir.

Kanıt 1 ↗ · Kanıt 2 ↗ · Kanıt 3 ↗

Jev’in rolü

Jev veriyi TypeSafe, Vercel veya Cloudflare üzerinden değerlendirir; GEPA’nın yansıtma modeli ayrı yapılandırılır.

Kanıt 1 ↗

Kullanım

CSV, Parquet veya JSONL yüklenir, belirsiz örnekler ve rastgele denetim örnekleri incelenir; değişiklikler kabul edilir, reddedilir veya yeniden ele alınır.

Kanıt 1 ↗ · Kanıt 2 ↗

Kapsam ve sınırlar

Yüksek eğitim puanı öneriyi otomatik kabul etmez. Herkese açık kayıt sistemine yayın, etiketli girdileri, etiketleri ve isteğe bağlı gerekçeleri içerir.

Kanıt 1 ↗ · Kanıt 2 ↗ · Kanıt 3 ↗

Deponun özgün açıklaması

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

Proje bilgileri

Jev ile ilişkisi
Jev uygulaması
Kanıt
Belgelenmiş
Programlama dili
Python
Lisans
Apache-2.0
Köken
Orijinal depo
Depo durumu
Arşivlenmemiş
Oluşturulma
2026-09-19
Son kod güncellemesi
2026-09-20
GitHub yıldızı
300
Kanıt kontrolü
30 Eyl 2026
Meta veri kontrolü
29 Eyl 2026
Kontrol durumu
Kontrol edildi

Yıldızlar tüm depoya aittir ve Jev ile ilgisiz çalışmaları içerebilir.

Kanıt ve kapsam

Belgelenmiş, bağlantılı belge veya kaynak kanıtını kaydeder. JevHunt bu projeyi bağımsız olarak çalıştırmamış veya kıyaslamamıştır.

Kanıt commit’i: 3d997fc76593036655c28d4964de43b55f81fe2c

Şu kaynak üzerinden bulundu: awesome-jev, typesafe-field-guide.

Nasıl inceliyoruz →

Düzeltme öner · Bu kaydı talep et · Proje gönder