Jevotron 使用选定字段、自然语言指导、可选示例和可配置的警告阈值,扫描结构化文件中的异常。 工作流分为三个阶段: 1. **预览**——在消耗 API 调用之前,检查数据块、字段路径以及实际的模型请求。 2. **扫描**——统一评估每个条目,并保留字段级概率、条目分数、来源位置和日期。 3. **审查**——优先处理可疑条目,将结果导出为 CSV,或将 JSONL 数据传入现有的 Shell 工作流。 支持 CSV、YAML、JSON、TOML、文本、OBO 和压缩文件。通过字段选择、指导文件和本地 Python 配置,可以实现可复用或自定义的解析。SQLite 用于持久化成功结果、缓存未更改的条目,并支持重新排序、调整阈值以及恢复中断的运行,而无需重新评估未更改的数据。 应用示例包括检测错误的机场所属国家、审查库存、评估本体定义以及对智能体执行轨迹进行分类。在一项包含 24 条轨迹的试点测试中,Jevotron 匹配了 163 个步骤质量标签中的 130 个(79.8%),有害步骤检测的精确率为 89.7%,召回率为 70.3%。
根据404媒体查阅的公开记录和法院文件,特朗普政府正利用长期存在的“高强度毒品贩运地区”(HIDTA)项目,集中存储地方警察以及Flock、Axon等供应商的自动车牌识别仪数据。
参与该项目的城市会将摄像头数据发送至HIDTA的地区和联邦系统,使其他执法机构也能进行搜索,即使这些机构并未直接与相关供应商签约。部分数据还会流入美国缉毒署的国家车牌读取系统。
这种安排因规避地方隐私限制且透明度有限而受到批评。在佐治亚州,各城市若要在州有土地上使用摄像头,必须与HIDTA签署协议。休斯敦HIDTA资助建立了一个可搜索的数据库,汇总了多个自动车牌识别仪提供商的数据。
批评人士称,这种分散的体系掩盖了数据的流向、访问者的权限以及数据的保存期限。HIDTA记录还可能不受信息公开申请的限制。今年7月,政府向HIDTA追加拨款2.77亿美元。