nokia-applied-research/AnyJev
Turn any LLM into a Jev-style decision model: typed decisions, real probabilities, no training. (continue updating)
О проекте
Превращает любую LLM в модель принятия решений с типизированными вопросами (выбор, да/нет, оценка), возвращающую реальные вероятности из распределения следующего токена, без обучения. L0 убирает позиционное и априорное смещение, L1 добавляет температурную калибровку по 100-500 меткам.
Чем пригодится
- Маршрутизировать входящие запросы к обработчику с пороговой уверенностью вместо сырых логитов.
- Проверять предлагаемый вызов инструмента вопросом, разрушителен ли он или необратим.
- Откалибровать вопрос да/нет на 100-500 размеченных примерах, чтобы получить пригодный p_true.
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 99 звёзд, к концу дня ожидается около 205.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 271 звезда. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #77.
- Около 66 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 271
- Сегодня
- 99 · к вечеру ≈ 204
- Форков
- 39
- Issues и pull requests
- 1
- Наблюдателей
- 6
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последний релиз
- v0.0.2 · 21 сентября 2026
- Создан
- 21 сентября 2026
- Последний коммит
- 23 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
- 23 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #77
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/nokia-applied-research/AnyJev)Похожие по описанию
-
8,8
NandhaKishorM/laya
Laya — неавторегрессивный движок принятия решений: за один forward pass (~35 мс на GPU) отвечает на типизированные вопросы (choice, score, noul) по любому состоянию (текст, письмо, тикет, JSON) с калиброванными…
-
2,1
kshetrajna12/reflex
Открытая модель принятия решений: на вход подаётся состояние (текст, JSON или изображение) и типизированные вопросы, на выходе — калиброванные вероятности по вариантам ответа. Работает поверх Qwen3.5, отвечает числами…
-
2,6
featherless-ai/simple-jev
Сервер на Python, который превращает открытые LLM из Hugging Face в классификатор: читает логиты следующего токена и возвращает JSON с выбором, оценкой по рубрике или суждением об истинности без обучения отдельной…
-
1,0
y0usaf/pi-jev
Расширение для кодинг-агента Pi, которое добавляет слой принятия решений на базе TypeSafe Jev: проверяет вызовы bash/write/edit перед запуском и анализирует вывод команд, возвращая типизированные вероятности вместо…
-
6,1
malevrigns/agent-jev
AgentJev-0.6B — специализированная модель для принятия решений в циклах AI-агентов: принимает неструктурированное состояние (диффы, трейсы, логи) и типизированные вопросы, возвращая распределение вероятностей по…
-
3,4
razorback16/openjev
Открытый сервер принятия решений «System One» на модели DiffusionGemma: принимает состояние и типизированные вопросы (да/нет, выбор, оценка) и возвращает вероятности и уверенность за десятки миллисекунд, без генерации…