Heman10x-NGU/openJev-verdict-2.0
Calibrated 151M Non-Autoregressive Decision Engine beating TypeSafe Jev & Laya on LocalLLaMA/typed-decisions (77.10% acc, 0.0636 Brier, 0.0144 ECE)
О проекте
Открытая неавторегрессионная модель принятия решений на базе ModernBERT (149.6M), выдающая типизированные решения (Choice, Score) с калиброванными вероятностями за ~20-25 мс. На бенчмарке typed-decisions показывает 77.10% точности при ECE 1.44%.
Чем пригодится
- Встроить как gating-слой: автоматически принимать уверенные решения и эскалировать неуверенные человеку
- Заменить парсинг текстовых ответов LLM на прямой вызов модели в пайплайне автоматизации
- Прогнать бенчмарк verdict2.evaluate на своих данных для проверки калибровки
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 12 звёзд, к концу дня ожидается около 59.
- Всплеск держится 2 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 1 день, а у него уже 98 звёзд.
- Топ новых репозиториев за неделю: #148.
- Около 17 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 98
- Звёзд за сутки
- 59
- Форков
- 12
- Issues и pull requests
- 1
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Python
- Создан
- 19 сентября 2026
- Последний коммит
- 19 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 20 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #148
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/Heman10x-NGU/openJev-verdict-2.0)Похожие проекты
-
7,2
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
7,0
bespokelabsai/nimble
Nimble — модель и рецепт обучения для быстрых типизированных решений по тексту: по схеме из enum- и boolean-полей она выбирает ответ и возвращает вероятности каждого варианта. Нужна для маршрутизации, проверки условий…
-
7,0
higgsfield-ai/higgsfield
Отказоустойчивый GPU-оркестратор и ML-фреймворк для распределённого обучения моделей с миллиардами и триллионами параметров, включая LLM. Управляет доступом к нодам, очередью экспериментов и интеграцией с GitHub Actions.
-
6,9
githubnext/localjev
Локальный HTTP-сервис на TypeScript для Bun, реализующий Jev-совместимый API POST /v1/systemone поверх OpenAI-совместимого Chat Completions (DiffusionGemma через oMLX). Нужен как мост для типизированных решений без…
-
6,8
docling-project/docling
Docling — библиотека для парсинга документов разных форматов (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, HTML, EPUB, аудио и видео) с расширенным пониманием PDF: разметка страниц, таблицы, формулы, OCR. Готовит структурированные данные…
-
6,7
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.