Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow
The open, local take on Jev: typed decisions from an LLM, without generating a single token
О проекте
Локальная реализация идеи Jev: LLM возвращает типизированные решения (boolean, choice, score, numeric) с вероятностями за один forward pass, без генерации токенов. Совместим с HTTP-интерфейсом TypeSafe API.
Чем пригодится
- Заменить парсинг JSON-ответов LLM на типизированные решения с вероятностями
- Развернуть локальный сервис решений и переключить код с TypeSafe API на localhost
- Классифицировать обращения в поддержку по отделу и срочности через POST /v1/systemone
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 126 звёзд, к концу дня ожидается около 167.
- Репозиторию 0 дней, а у него уже 124 звезды.
- Топ новых репозиториев за неделю: #154.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 124
- Звёзд за сутки
- 167
- Форков
- 4
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 2
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 21 сентября 2026
- Последний коммит
- 21 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
- 21 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #154
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow)Похожие проекты
-
8,7
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.
-
8,5
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.
-
7,3
mizorewww/laya-coreml
Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления.
-
7,1
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
Учебный проект: реализация Transformer с нуля на PyTorch и полный пайплайн обучения LLM — от сырого текста до SFT, reward model, PPO/DPO/GRPO и чата, без transformers, trl и peft.
-
7,1
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
6,8
volotat/mini-AGI
Байтовая языковая модель непрерывного обучения, которая сама собирает архитектуру, тренируется с нуля на одной GPU с 8 ГБ VRAM и продолжает учиться на всём, что читает. Эксперимент, показывающий, что continual learning…