calibration
本站收录 10 个带「calibration」标签的 AI 开源项目
layaLaya 是一个非自回归的 System 1 决策引擎，专门解决大语言模型在需要快速、确定性判断时响应慢、成本高的问题。它不做文本生成，而是把任意文本输入直接映★ 32,893
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide本项目是面向自动驾驶控制算法初学者的开源技术指南，提供Python示例代码和配套文档，系统讲解车辆控制、定位、建图、标定、目标检测等核心模块。它解决初学者入门门★ 1,662
AnyJevAnyJev 是一个把任意大语言模型改造成 Jev 风格决策模型的 Python 框架。它不依赖额外训练，而是通过类型化决策（typed decisions）与★ 1,262
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness这是一个聚焦大语言模型不确定性、可靠性与鲁棒性的精选资源清单，汇集了相关论文、工具、数据集和评测基准。项目解决LLM在实际应用中普遍存在的幻觉、过度自信、知识边★ 839
awesome-jevawesome-jev 是一个面向 TypeSafe AI 的 System One 决策模型 Jev 的资源索引库，收录约 1207 条公开资源，按决策模式分★ 601
StartLux-DecisionStartLux-Decision 是一组带类型约束的决策模型，参数规模覆盖 0.8B 到 35B-A3B（MoE 架构），支持文本与图像输入，上下文长度达 2★ 406
scratchpadscratchpad是一个开源框架，旨在作为用户与机器之间的校准工具，强调用户上下文和用户意图。它通过逻辑解构用户的想法，从A到B再到Z，帮助用户将模糊的概念逐★ 198
OneJevOneJev 是一个多模态 System One 决策模型，目标是用一次前向传播，对屏幕、照片、视频和文本等输入给出带校准置信度的类型化答案。它解决的是 GUI★ 168
building-with-typesafe-jev这是一个面向编码智能体（coding agent）的非官方技能包，专门教 AI 助手如何正确使用 TypeSafe AI 的 Jev 库来构建应用。Jev 的核★ 138
agentic-rlagentic-rl 是一个面向中文零基础学习者的 Agentic RL 教程项目，共 25 章，从强化学习与智能体基础概念讲起，逐步过渡到 GRPO 实战，并★ 127