hr98w/jev-visual
- 出典
- GitHub
- 初登場日
- 分野
- モデル推論
- GitHubスター数
- 22
- 主な言語
- Python
外部のオープンソース リポジトリを紹介するページです。HDATFの製品ではありません。

何をするか
Qwen3.5とMLXで候補出力を採点し、一枚の画像に関する複数の質問に答えるApple Silicon向けの教育実験です。ローカルのブラウザ画面、CLI、HTTP APIを含みます。
ATFへの役立ち方
LabChinでローカルの視覚実験を計画する際に、視覚分類のデモと文書化された限界を参考にできます。
ライセンス
MIT 寛容なライセンスです。著作権表示を残せば商用利用と改変ができます。
同じ分野のリポジトリ
- featherless-ai/simple-jev
専用の分類ヘッドを学習せず、互換性のあるオープンモデルで構造化された分類と採点を行います。モデルによるJSON文の生成ではなく、サーバーが次トークンのロジットから選択結果、基準別の得点、真偽や根拠の支持に関する判定をJSONにします。 - anthropics/uplifting-biomolecular-modeling
固定された上流バージョンのタンパク質とゲノミクスの機械学習ツール向け推論最適化キット集です。参考用の公開版で、保守や貢献の受け付けは行っていません。 - bespokelabsai/nimble
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回答文を生成せず、型付き選択肢の確率を直接読む公開モデルの実験です。Jevの非公開モデルや学習を再現するのではなく、インターフェースの方式を探ります。 - NandhaKishorM/laya
テキスト、メール、チケット、JSONに関する型付きの質問に一度の順伝播で答える多言語判断エンジンです。ルーターがリクエストごとにチェックポイントを選択します。
Trendshiftのランキングに入ったリポジトリだけを載せ、リストは候補を探すためだけに使いました。順位の数字は転載していません。説明、ライセンス、スター数は各GitHubリポジトリで確認しました。解説は私たちの判断です。これらを試験したわけではなく、上昇リストに載ったことは品質の証明ではありません。