Đánh giá và benchmark

RAG-Fusion tạo các biến thể truy vấn rồi hợp nhất thứ hạng bằng Reciprocal Rank Fusion để tìm tài liệu mà một truy vấn có thể bỏ sót. Jev là lựa chọn xếp hạng lại trong quy trình đánh giá; thí nghiệm này cần JEV_API_KEY. Bản demo gốc vẫn chỉ tìm kiếm vectơ. Bộ đánh giá so sánh chiến lược trên NFCorpus; quy trình kết hợp gồm BM25, tìm kiếm vectơ, hợp nhất và xếp hạng lại.

Rizzo Flow chạy mô hình mở cục bộ, trả lựa chọn, xác suất, điểm theo tiêu chí và số qua HTTP tương thích Jev. Dự án độc lập tái hiện mẫu giao diện Jev, không tái tạo kiến trúc hay cách huấn luyện độc quyền. Chạy mô hình bằng llama.cpp rồi trỏ mã ứng dụng tương thích TypeSafe vào điểm cuối cục bộ.

Bộ sưu tập cung cấp kỹ năng phân luồng dữ liệu, kiểm tra bằng chứng, đánh giá theo tiêu chí và chọn hành động hợp lệ. Theo hướng dẫn cài đặt để chọn Jev thật qua TypeSafe hoặc OpenRouter, hoặc mô phỏng bằng tác tử được ghi nhãn rõ ràng.

Awesome JEV tập hợp nghiên cứu System One, mô hình mở, ứng dụng và đánh giá độc lập, kèm liên kết mã nguồn và bài báo. Bắt đầu với phép toán chính thức và lỗi đã biết, sau đó theo mục mô hình hoặc đánh giá đến nguồn gốc.

pg-jev lọc, xếp hạng và phân loại hàng PostgreSQL bằng điều kiện SQL ngôn ngữ tự nhiên. Jev đánh giá hàng theo lô; hàm SQL trả giá trị logic, xác suất, lựa chọn và điểm theo tiêu chí. Cần PostgreSQL 14–17, plpython3u, quyền siêu người dùng và khóa TypeSafe.

Valen chấm các ứng viên theo văn bản, ảnh hoặc video, trả xác suất mà không sinh token trả lời. Triển khai lấy cảm hứng từ Jev dùng nền Qwen3.5 cùng đầu quyết định chung. Suy luận hoặc đánh giá cần cả checkpoint Valen và mô hình nền Qwen3.5-2B.

System One Adapter triển khai giao diện đánh giá typesafe_sdk bằng API LLM của nhà cung cấp khác. Công cụ so sánh với TypeSafe, giữ câu trả lời có kiểu và thêm chẩn đoán thử lại, độ trễ, chuẩn hóa. Chọn nhà cung cấp, mô hình, chế độ xác suất hoặc rời rạc; đầu ra cấu trúc gốc là tùy chọn.

System One Connector cung cấp quyết định có kiểu cho tác tử qua lệnh evaluate và tích hợp MCP. Công cụ kết nối Jev hoặc mô hình tương thích tự lưu trữ như CLM và Laya. Định nghĩa câu hỏi Choice, Noul hay Score; có thiết lập tác tử và đánh giá theo lô.

Đầu chấm điểm ứng viên trả phân phối cho kiểm soát, định tuyến và điểm số mà không giải mã văn xuôi hay đáp án JSON. README so sánh AgentJev được huấn luyện trên benchmark với Jev 1.13.0 zero-shot; điều kiện huấn luyện khác nhau.

Kho cung cấp mô hình mở cho Choice, Score và Noul theo kiểu Jev, phân biệt Verdict với Verdict 2.0. Chạy webgpu-demo bằng HTTP server Python rồi mở ví dụ trình duyệt; sản phẩm mô hình và đánh giá có liên kết riêng.

fingers gộp nhiều cơ sở dấu vân tay web, có thể dùng Jev kiểm tra khớp quy tắc, loại trùng và làm rõ phiên bản. Cài thư viện Go rồi bật EnableJudge với khóa TypeSafe, hoặc dùng tùy chọn 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.