Launchables Myles

JevModel

AI アプリ

選択、スコア、Noul出力を提供する構造化AI意思決定のためのJevモデルを使用するプラットフォームです。ユーザーはテキストやJSONをテストし、意思決定フローを構築し、バッチ処理を行い、シームレスな統合のためにAPIにアクセスできます。JevModelは、選択、スコア、Noul出力を提供する構造化AI意思決定のためのJevモデルを使用するプラットフォームです。ユーザーはテキストやJSONをテストし、意思決定フローを構築し、バッチ処理を行い、シームレスな統合のためにAPIにアクセスできます。

Jev AI

AI アプリ

#214

ソフトウェアチーム向けの意思決定インテリジェンスツールで、待機リストなしで迅速なAIモデルを提供します。実世界の状態を構造化された確率に基づく意思決定に変換し、効率的な分類、ルーティング、スコアリング、安全チェックを可能にします。Jev AIは、ソフトウェアチーム向けの意思決定インテリジェンスツールで、待機リストなしで迅速なAIモデルを提供します。実世界の状態を構造化された確率に基づく意思決定に変換し、効率的な分類、ルーティング、スコアリング、安全チェックを可能にします。

SelfJev

AI アプリ

テキストと画像を構造化された意思決定に変換する自己ホスト型の意思決定モデルです。型付きの回答、共有接頭辞推論を提供し、実験のオープンな記録を維持しながら、自分のインフラストラクチャ上で実行することでデータプライバシーを確保します。SelfJevは、テキストと画像を構造化された意思決定に変換する自己ホスト型の意思決定モデルです。型付きの回答、共有接頭辞推論を提供し、実験のオープンな記録を維持しながら、自分のインフラストラクチャ上で実行することでデータプライバシーを確保します。

Brussle

AI アプリ

記録された結果に基づいてAIの意思決定を調整し、未知のデータに対してモデルを上回る場合にのみ修正を適用することで精度を確保します。TypeScriptおよびPython SDKをサポートし、柔軟な意思決定機能を提供します。Brussleは、記録された結果に基づいてAIの意思決定を調整し、未知のデータに対してモデルを上回る場合にのみ修正を適用することで精度を確保します。TypeScriptおよびPython SDKをサポートし、柔軟な意思決定機能を提供します。

ニンブル

AI アプリ

#95

Bespoke Labsによるニンブルは、入力状態に基づいてさまざまなオプションの確率を提供する意思決定モデル、ニンブル-v4およびニンブル-v4-maxを提供します。意思決定タスクに優れ、意思決定インデックスで1位を獲得し、高ボリュームのルーティングとポリシーチェックをサポートします。

JEV API — ソフトウェアのための迅速で型付けされた意思決定

AI プラットフォーム

開発者がNoul、Choice、Scoreを使用して型付けされた意思決定を統合するためのガイドを提供します。テキスト生成ではなく、ソフトウェアアクションの確率を提供することに焦点を当てた制約付き意思決定を行います。アクセスはBeatAPIを通じて管理されます。JEV APIは、開発者がNoul、Choice、Scoreを使用して型付けされた意思決定を統合するためのガイドを提供します。テキスト生成ではなく、ソフトウェアアクションの確率を提供することに焦点を当てた制約付き意思決定を行います。アクセスはBeatAPIを通じて管理されます。

GLiDE 27B

LLM

Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。GLiDE 27Bは、Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。

ej

AI アプリ

CPU上でのルーティングおよびトリアージタスクのために設計されたコンパクトな意思決定モデルです。テキストベースのクエリを処理し、確率に基づく回答を提供します。ファイルサイズは11 MBで、APIやGPUは不要なため、オフラインでの使用に適しています。ejは、CPU上でのルーティングおよびトリアージタスクのために設計されたコンパクトな意思決定モデルです。テキストベースのクエリを処理し、確率に基づく回答を提供します。ファイルサイズは11 MBで、APIやGPUは不要なため、オフラインでの使用に適しています。