LLM 贪吃蛇基准测试,支持可复现种子和 Jev System One。
- Jev 是主角: 未判定
- 提及测量数据: 片段中未检出
- 提及不确定性处理: 片段中未检出
- 提及可运行工具: 片段中未检出
与 Jev 相关的开源工具、实验和集成目录。筛选在你的浏览器里完成。
2112 个项目 · 更新于 2026年11月4日
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LLM 贪吃蛇基准测试,支持可复现种子和 Jev System One。
面向 CodeBuddy Code、Claude Code 和 pi 的子代理派发 JEV 合规门禁。
土耳其语 System One 基准:66 个 Choice/Noul/Score 任务,对比决策模型与 LLM。
针对 System One 决策模型(Jev、Clef)的安全实验。
基于 Ollama System One 的本地 AI 代理决策引擎。
System One 模型的 Delphi 客户端:类型化问题,概率化答案。
基于 Jev 的 HTTP/RabbitMQ 文本审核,返回 allow、review 或 block。
一个 .NET 控制台应用,通过 SystemOne 和 Decisions API 演示类 Jev 的 AI 决策。
四次读取,一次路由决策,零训练。
用 Jev 有界决策的实验性自然语言到 Text-Fabric 查询编译器。
互动媒体艺术:100只虚构的眼睛对一条帖子做出反应。
用 AI 判定清理 Gmail 和 YouTube,由普通代码设限,你批准。
用你自己的标准筛选 X 帖子,由 Jev 驱动。
在应用中有界语义决策接缝处使用 Jev/System One 的工程实践指南。
TypeSafe AI Jev System One API 的 Ruby 客户端。
面向 TypeSafe Jev 类型化问题的社区 .NET SDK。
Jev 实战示例:工单分流与重排序,可通过 OpenRouter 运行。
BYOK 练习场,用任意 LLM 实践 TypeSafe Jev 概念。
Jev 的 Ruby 客户端:从应用状态得到类型化概率答案。
面向 TypeSafe System One 的延迟优先 Rust SDK。
TypeSafe AI Jev 模型的非官方 Ruby SDK。
TypeSafe 的 System One 模型(Jev)的六个实时演示。
可移植的 TypeSafe Jev 代理技能,用于代码审查和浏览器任务。
通过 REST 和 MCP 将杂乱状态转化为类型化、可审计的策略决策。
关于 TypeSafe AI 的 Jev 决策模型的独立、来源链接研究。
用本地规则和 Jev 折叠 X 低质量回复的 Chrome 扩展。
使用 TypeSafe Jev 通过 OpenRouter 的热狗/非热狗图像分类器。
仅以 Jev 的概率为评判,进化积木图形。
联邦式知识检索引擎,使用 TypeSafe Jev AI 进行路由和证据重排序。
Jev 对站点文本、职位、出版物和新闻的类型化判断。
Jev 判断 AI 代理的工具调用;Xano 允许、阻止或保留以供审查。
用 Jev 为收件箱通知评分,显示需要你徽章和排序。
使用 Jev AI 和 Airtable CRM 同步的自动化入站线索资格鉴定与分类。
使用 Jev System One 和 Airtable CRM 自动进行入站线索资格鉴定。
AI音乐视频导演,实现节拍同步的全动态生成。
关于 TypeSafe AI 的 System One 模型 JEV 的整理笔记。
观看 Jev 玩 Flappy Bird,每个决策实时记录。
为 Antigravity 智能体提供 CPU 原生 System 1 决策与后台浏览器控制。
计划中的 AI 工具,用 Jev 类型化决策对 PC 应用用途进行分类。
Jev 与各家 AI 模型在同一棋盘上玩扫雷。
用 Jev 对当前网页提出概率性问题。
Claude Code 技能 + CLI,将判断卸载给 TypeSafe Jev
快速、本地、带校准置信度的类型化决策。
对 Jev 校准与类型安全的独立预注册检验。
用 Jev 给群消息打分,只在值得接话时才主动回复。
Chrome 扩展用 TypeSafe Jev 概率标记操纵性写作。
Jev 的精选资源列表,一个仅做决策的 System One 模型。
基于 Jev 构建的项目的自更新三语目录。
精选 Jev 与类型化决策模型 arXiv 论文的阅读清单。
面向 Jev(TypeSafe AI 的 System One 模型)的社区模式、状态与优秀项目合集。
原生 macOS 订阅阅读器,通过 TypeSafe Jev 按含义搜索。
十个待批准的请求,由概率而非句子来裁决。
使用 TypeSafe Jev 和 Cloudflare Workers 过滤 LinkedIn 动态帖子。
用 Jev 对 X 和 Facebook 帖子分类,并按规则标记、模糊或隐藏。
来自开放模型的类型化决策:只给概率,不生成文本。
用于 TypeSafe Jev 的 BloxSmith 块:从文本或 JSON 获取类型化判断。
纸面交易对决:Ferdi(Jev)对 Bodi(OpenAI),输入相同,公开记分板。
非官方技能,教编码智能体用 TypeSafe Jev 构建。
非官方技能,教编程智能体用 TypeSafe Jev 构建。
教编程智能体用 TypeSafe Jev 的 typed decisions 构建。
没有项目符合当前筛选条件。