jevlike

Notas do quadrante

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Pontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.

• Maturidade4.8/10

  Ferramentas train/eval/predict e docs claras para um starter de pesquisa; maturidade de produto ainda cedo e sem operação hosted.

• Capability5.5/10

  Formato forte de choice / scoring one-pass; não é suite System One completa (boolean/score limitado) e métricas são experimentos do autor.

• Adoção14/100

  Muitas stars pra um starter de pesquisa, mas star ≠ adoção de produto — ainda desconhecido fora do público curioso sobre Jev.

Vendor claims

• ~98% de acurácia em menus sintéticos (experimentos do autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• Wikispeedia next-click ~26–29% com encoders frozen/small (autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]

jevlike é um starter de pesquisa, não uma cópia do Jev: você treina um modelo pequeno que pontua uma lista variável de opções de texto em um passe (atenção option-as-query → softmax). Mesmo formato de I/O do produto comercial; treino e pesos são independentes (MIT).

Caminho default: embeddings de byte do zero; opcional encoder HF frozen (ex. Qwen2.5-0.5B) + head. Demos Doom/chess via scorer visual — não são claims de competência.

Limites

• No catálogo, decisionTypes lista choice (boolean/score System One não é o foco do produto)
• Números de acurácia do autor são experimentos locais — unverified pelo ModelSystem.One; o README não afirma paridade com Jev
• Encoder byte é fraco em significado; path HF exige download/memória
• Protótipo de pesquisa — não é API hosted de produção

Por que está no catálogo

Ferramentas train/eval/predict públicas, scoring one-pass documentado e não-afiliação clara. Par de Kev / NanoJev na linha open research. Roundup: @studio_yebisu.