Investigación y reimplantación
Reimplantaciones y experimentos de código abierto sobre el propio modelo de decisión System One.
Proyectos de esta categoría
- Mapika/deciderGitHub ↗★ 1.2kPythonUna familia de modelos al estilo de System One ajustados a partir de Qwen3.5, diseñados para tomar decisiones tipadas en un solo paso con probabilidades calibradas.
- wfzyx/vonGitHub ↗★ 923PythonEl modelo de decisión System One de código abierto. Sub-15ms, no autoregressivo, alternativa local de simple inserción a TypeSafe Jev.
- YannQi/R-4BGitHub ↗★ 186—Un modelo de decisión abierto de 4B (Reflex-4b): 2-3x más rápido que Jev con ~5% menos precisión, Apache 2.0.
- kshetrajna12/reflexGitHub ↗★ 174PythonUn modelo de decisión pequeño y de código abierto: estado + preguntas tipadas → probabilidades calibradas, recreado en Qwen3.5.
- ikermoel/open-alternative-jevGitHub ↗★ 74PythonAlternativa de código abierto a Jev de TypeSafe: una capa de modelo al estilo de System One que ofrece decisiones tipadas y calibradas de cualquier LLM de pesos abiertos en un solo paso hacia adelante (HF + vLLM), con benchmarks honestos
- Mapika/decider-2bGitHub ↗★ 60—Un modelo de decisión abierto de 2B (Decider-2b): ~10x más rápido que Jev, totalmente local, ~5% menos precisión.
- r-ms/mini-jevGitHub ↗★ 60Pythonmini-Jev: cómo se ve una interfaz de decisiones tipadas al estilo Jev en un Qwen3-4B congelado: leer los logitos de la letra de la opción en lugar de generar JSON. Experimento preregistrado, resultados, banco de enseñanza.
- zhengxuyu/litjevGitHub ↗★ 47PythonConvierta cualquier LLM fuera de serie en una capa de decisión similar a Jev
- zhihz/openjevGitHub ↗★ 37PythonDecisiones de probabilidad bilingües locales basadas en el contexto, las preguntas y las respuestas candidatas. Vista previa de investigación independiente inspirada por TypeSafe Jev.
- GiesN/typesafe-jev-workflowGitHub ↗★ 11PythonUn ejemplo asíncrono de LangGraph que clasifica correos electrónicos simulados como relacionados con facturas o generales.
- us/jev-localGitHub ↗★ 9PythonServidor de evaluación compatible con Jev: POST /v1/systemone con noul/choice/score tipados, pesos abiertos, sin lista de espera
- scienthoon/jev-ood-calibrationGitHub ↗★ 6PythonPrueba de calibración independiente de Jev de TypeSafe en una tarea que no pudo haber visto: 900 tickets de soporte generados por reglas (elección / puntuación / booleano) más 3 benchmarks públicos a través de Vercel AI Gateway. Respuestas sin procesar, ECE con piso de ruido, ajuste térmico, signo por tipo de descalfibración. Reproducible por ~$0.06.
- jgridifier/jev-research-evalGitHub ↗★ 3HTMLArnés de evaluación de investigación ultra rápida Jev para navegador reproducible + notas de campo (casos controlados por calidad, ejecutor de suites, generador de informes). No constituye asesoramiento de inversión.
- ably-labs/jev-pongGitHub ↗★ 1TypeScriptPong donde la pelota se mueve un paso por decisión del modelo. Jev contra LLMs a través de Vercel AI Gateway, cada jugador y agente en un canal de Ably.
- miounet11/openjevGitHub ↗★ 0—¿Podemos ejecutar algo como Jev en una 3090 en casa?
- yodablocks/jev-orderby-benchGitHub ↗★ 0Python¿Ordenar por una probabilidad Jev coloca las filas en un orden defendible? Clasificación, calibración e invariantes de TypeSafe AI’s Jev: pasa seis puertas predeterminadas en 360 filas etiquetadas, falla cuatro de seis en relevancia graduada de producto.
Incluido en el directorio del ecosistema comunitario Jev, instantánea del 2026-11-02.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Investigación y reimplantación?
«Investigación y reimplantación» es una categoría de proyectos del ecosistema Jev con 16 proyectos registrados. Reimplantaciones y experimentos de código abierto sobre el propio modelo de decisión System One.
¿Qué proyectos de «Investigación y reimplantación» conviene ver primero?
Ordenados por estrellas, empieza por: Mapika/decider, wfzyx/von, YannQi/R-4B, kshetrajna12/reflex, ikermoel/open-alternative-jev. Cada proyecto tiene su propia página con posicionamiento, lenguaje, licencia y alternativas de la misma categoría.
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- Cobertura JevCada entrada indica la decisión y su evidencia.
- Casos diariosEl siguiente lote del banco, cada día.
- ComunidadPublicaciones públicas, cada una con su fuente.
- BuildsNotas sobre las actualizaciones del modelo y del sitio.
- PrimitivasChoice, Noul y Score juntos.
- PatronesEnrutamiento, fan-out y puntuación compuesta.
- SDKHTTP, Python y JavaScript.
Usar clavue-jev
- Probar un juicioEscribe un estado y lee la respuesta.
- Escenas en vivoTetris, seis juicios rápidos y una clasificación. Copia la llamada y ejecútala de nuevo.
- LaboratorioClasificación de soporte, revisión de releases y más: edita y ejecuta al instante.
- Compararclavue-jev y jev-1.13.0 responden a la misma pregunta.
- DemosEjemplos de juicio que puedes editar.
- PreciosLa entrada cuesta $0.042 por millón de tokens. La salida es gratis.
- APILlama a POST /v1/judge con una clave.
Documentación
- IntroducciónPara qué sirve este modelo.
- Inicio rápidoLa llamada mínima que funciona.
- System OneEscrito aquí: un estado más una pregunta tipada. El modelo es clavue-jev.
- EstadoEl texto que envías.
- ConfianzaCuán segura es la respuesta, y cuándo actuar.
- ChoiceElegir una opción mutuamente excluyente.
- NoulUna pregunta de sí/no, devuelta como probabilidad de sí.
- ScorePuntuar en una escala.
- Enrutamiento de intenciónUna llamada Choice despacha la solicitud.
- Enrutamiento por confianzaActuar si la confianza es alta; derivar si es baja.
- Fan-outHacer varias preguntas a un estado.
- Puntuación compuestaCombinar varias puntuaciones en un ranking.
- HTTP APILa forma de la solicitud sin SDK.
- SDK de PythonLlamar a un juicio desde Python.
- SDK de JavaScriptLlamar a un juicio desde JavaScript.
Casos
- Mapa de casos de usoQué primitiva se usa para cada tarea.
- Barreras de seguridadUna comprobación sí/no antes de una acción.
- Llamada a funciónDecidir con un juicio qué función llamar.
- Clasificar con confianzaNo actuar si la clase es dudosa.
- Búsqueda semánticaEncontrar los pasajes que coinciden.
- Preguntas paralelasPreguntar todo el conjunto en una llamada.
- Clasificación jerárquicaPrimero la clase gruesa, luego la fina.
- Verificación de citasSi una frase está respaldada por la fuente.
- Alineación de entidadesSi dos nombres son lo mismo.
- Sugerencia de habilidadElegir la habilidad que encaja ahora.