Jev 1.14.0
Jev 最新预览模型,新增实验性图片输入、Box 定位和实验性 262K 长上下文模式。
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Jev 最新预览模型,新增实验性图片输入、Box 定位和实验性 262K 长上下文模式。
仅用于展示的工作流:先判断视觉目标是否存在,再由 Jev 1.14 返回一个 Box 结果供审核。
面向软件工作流的 System One 模型,用于快速生成类型安全的结构化决策。
一种置信度门控评测方案:接受明确的 Jev 判断,把不确定样本升级给对照模型或人工审核。
通过 LangGraph 检查点、重试和人工审核处理 Jev 类型化决策的编辑型工作流方案。
一组参数规模从 0.8B 到 27B 的开放式 Jev-like 直接决策模型,提供公开代码和模型产物。
一篇第三方预印本提出的中文直接决策模型,基于 mmBERT-base 编码器,参数规模约 322M。
根据 JEV 公开用途编辑整理的工作流,用校准概率对应用状态分类并选择下一步路由。
根据 JEV 公开用途编辑整理的工作流,用于从非结构化记录中提取类型化字段和评分。
根据 JEV 公开用途编辑整理的工作流,用于在低延迟应用中验证提示词、推理轨迹或模型输出。
根据 JEV 公开用途编辑整理的工作流,对数据分区执行结构化决策,再进行确定性聚合。
使用 Jev 路由客服工单,并为低置信度结果保留人工复核分支。
不依赖 SDK 调用 Jev System One 接口,并使用有限重试和明确的响应校验。
通过明确的部门、紧急程度和人工升级规则分派客服工单。
根据简报、证据和发布规则评估 AI 辅助内容,并设置明确的人工审核关口。
面向文本的 9B 本地类型化决策适配器,支持扁平枚举、布尔和量表判断。
对付费搜索词进行意图分类,并把高花费或低置信度案例交给人工复核。
可本地运行的开放式决策引擎,通过多个检查点处理选择、评分和是非判断。
在 RAG 答案展示给用户前,检查引用段落是否支持每一项结论。
把搜索词映射到意图和适合的页面类型,同时避免让模型输出直接决定发布内容。
把开放式研究问题转换为有来源、可审查的决策简报。
让模型响应遵循指定的 JSON Schema。
定义带类型的工具,并接收由应用执行的结构化调用。
对客服请求进行分类,并返回紧急程度、负责人和下一步操作。
把事故证据整理为影响、假设、行动和进展更新。
把复杂客服案例整理为可追责的升级处理与回复方案。
通过结构化参数把 Gemini 模型连接到已声明的函数。
为类型化应用流程生成 JSON 或自定义 Schema 输出。
把业务问题和数据结构转换为可审查的 SQL 分析计划。
把已发布的改动整理成面向指定受众的简洁版本说明。
规范化入站线索数据,评估匹配度并分派下一步操作。
根据简报审核草稿,并返回按优先级排列的可执行修改建议。