みんなはJevで何をしている？

Jev は正気の沙汰ではありません。 40 秒で 37 ブランドの 724 件のライブ広告を分析しました。すべてのフック。あらゆるフォーマット。オファー。 cta。認識段階。ランディング ページの不一致。 9セントのトークンを使用しました。 (@stealads + mcp で利用可能になります) h...

63.5万 views · 5.5k likes · 7.5k saves

JEVは正気の沙汰ではありません。私たちはそれに 400 社と 1 人の候補者のプロフィールを与えました。 12 秒以内に、候補者が就く可能性が最も高い職を予測し、信頼度スコアを割り当てて、求職者を検出しました。

3.7万 views · 553 likes · 543 saves

Jev は正気ではありません 🤯 こちらは、Jev が超人間的なスピードでサブウェイ サーファーと対戦し、同時に 50 のゲームをプレイしているところです。この実行にかかるコストは 1 セント未満です。 Jev はアストラや寓話のような LLMS を置き換えるものではありませんが、...

24.3万 views · 3.4k likes · 1.6k saves

おお、これは実際にうまくいきました！ Jev を使用すると、音声でリアルタイムにブラウザを制御できるようになりました > 私は話します > トランスクリプトが Jev に送信されます > Jev は ~300 ミリ秒で確率を返します > ブラウザのクリックのコスト: 決定ごとに 0.0002 ドル 私は...

25.8万 views · 3.3k likes · 2.5k saves

Jev を試してみたところ、次の Chrome 拡張機能を作成しました。 - YouTube オーディオを聞く (オプション) - スポンサー セグメントに到達したかどうかを検出 - スキップします ➡️➡️➡️ - 動画あたり ~0.005 ドルかかりながら、すべてリアルタイムです。

5.5万 views · 897 likes · 589 saves

@typesafeai の jev は、テキストを生成する代わりに構造化された出力を生成するため、モデルのルーティング、ツールの選択/検索、さまざまな形式のガードレールなどの分類タスクに最適です。それも皮肉ですね…

1.6万 views · 95 likes · 68 saves

Jev がここにいます。 - LLM との違いは何ですか? - 内部ではどのように機能するのでしょうか? - 実際の例にはどのようなものがありますか? - いつ使用すればよいですか?以下にすべてお答えします: https://t.co/HLfPVp51h6

4.7万 views · 899 likes · 994 saves

Jev v1.13 は確率計算でロケット弾を回避します 🚀 @typesafeai の新しい非 LLM モデルはテキストの代わりに決定を返すため、ロケット弾が落下し 25 時間生き残った間、330 ミリ秒ごとに安全なタイルを計算させました...

5.1万 views · 503 likes · 263 saves

@typesafeai の Jev を使用してルービック キューブを自動的に解決してもらいましたが、人間が行うのと同じように、22 手の最適解ではなく 94 の手で解決します。 Jev は LLM ではなく、1 つの質問に約 250 ミリ秒で確率で答えるだけです。

20.2万 views · 692 likes · 299 saves

ビデオ版 Jev 来了 https://t.co/x0kzeE3hdx 社区の思路に準拠し、固定签に選択結果を映し、プレフィル完全直接採取、制限出力トークン、多模式採用の qwen-3.5-0.8B 4 ビット量化配置、16g m4 mbp 顺利运行叠甲：これは単に推論層の小小の复现一下にある jev の形式であり、さまざまな成熟割り当てフレームワーク効率が高いことを肯定しません、また、jev の正在原理を肯定しませんが、推論として...

2.9万 views · 293 likes · 330 saves

Jev を使用してジョブ クローラーを再構築しました。タスク: 企業の公式ホームページから始めて、キャリアを検索し、私のプロフィールに一致する求人を特定します。 LLM を使用する前: ~5 分。その後、Jev と: 20 秒強...

1.4万 views · 35 likes · 45 saves

jav @typesafeai - jestem pod wrażeniem 🤩 クールですね。 Napisałem kolejne デモ。 Myślę, że teraz to widaćpotęgę modelu ... i o co chodzi i widać prawdziwą wartość biznesową. Akt I - X線: 「ジェドノ・ザピタニエ、ウィシストキエ・...

6.7k views · 84 likes · 83 saves

Jev @typesafeai を使用した Doc-OCR ルーター PDF をページごとに調べ、どのページが実際に OCR を必要とするかを判断し、残りをローカルに抽出する Jev 搭載ルーター。結果: # OCR ページのコストを節約 + 速度 https://t.c...

3.3k views · 66 likes · 88 saves

最初の Jev ユースケースが Bannerbear でライブ公開されました!名前がわずかに異なる場合、テンプレートとソースの間の即時フィールド マッピング (例: テンプレート - 写真 - 名前 - company_name データ ソース (例: Airtable) - アバター...

1.2万 views · 118 likes · 94 saves

`jev-review` @typesafeai がビルドしました。これは実験的なローカルファースト MCP プラグインで、コーディング エージェントにさまざまな指標にわたるスコア品質のフィードバック ループを提供します。エージェントは仕事中に Jev を呼び出し、得点され、悪影響を及ぼします...

4.4万 views · 490 likes · 568 saves

私は Jev を使って、何かを販売してくれる可能性の高さに基づいて Youtuber の最新 100 本の動画を分類しました。分析して、12 秒以内に各動画に販売意図スコアを割り当てました。費用は約 0.02 ドルでした。私はまだやっていません...

1.2万 views · 183 likes · 152 saves

@typesafeai の新しい超高速モデル Jev に、テキストを生成させるべきではありませんが、テキストを生成させました。私は読めないし、書き込めないので大丈夫です** ** 0.5 ドルで最大 20 ワード、なんて盗んだ https://t.co/fWmGQhefTw

6.1万 views · 284 likes · 132 saves

Jev と LLM の違いとその使用方法を理解しようとしている人向け https://t.co/55o5WEq3Va

6.1万 views · 575 likes · 673 saves

私は話します。コーデックスがクリックします。ブラウザでご覧ください⚡ このビデオは 1 倍です !!!スピード。構築された Jev ブラウザ: 既存の Codex ブラウザ ツール用のオープンソース アダプターです。タスクを自然に言います。コーデックスが計画し、Jev が選択し、兄弟...

5.7万 views · 103 likes · 144 saves

私は Jev に進化シミュレーションを提供しました。これは、テキストを書く代わりに入力された質問に確率で答える @typesafeai の小さなモデルです。正反対の DNA を持つ 2 つの種。 14世代。氷河期。 432匹の生き物。じぇ…

3.1k views · 73 likes · 26 saves

さて、ブラウザの使用は正当なユースケースです エージェントブラウザ <> Jev ループの目標: 「コーヒー」から「人工知能」までの wiki レース https://t.co/565VqWYgoJ

1.9万 views · 191 likes · 137 saves

どのモデルもその仕事を望んでいます。速い人は「これを持っています」と言います。推論モデルでは、より多くのコンテキストが求められます。安全モデルは「絶対にそうではない」と言っています。 Jev が介入し、各タスクをそのタスクが属する場所に送信します。Jev の決断…

3.1k views · 21 likes · 0 saves

将来のソフトウェアは、制御フローのコードと「あいまいな」判断のための小さなニューラル プログラムを組み合わせるだろうとますます考えています。それが私が ProgramAsWeights で研究してきたことです。これは、...という質問に答えます。

1.3万 views · 171 likes · 140 saves

朝起きて @typesafeai に早期アクセスできたので、試してみることにとても興奮しました。今朝、仕事前に @threejs アクション ゲームで typesafe が AI 協力パートナーを駆動するデモ クッキングを取得しました。ログはログで見ることができます...

6.0k views · 27 likes · 8 saves

@typesafeai Jev の完璧な使用例を見つけました: 2026 年のインスタント コンパクション、なぜコンパクションが依然として要約プロンプトなのか? Jev は、すべてのツール呼び出しをスコアリングし、無関係な http を削除することで、即座に実行できます。

265.9万 views · 9.2k likes · 6.8k saves

JEVは正気の沙汰ではありません。私たちは 700 件の高い意図を持った見込み客と、パーソナライズされたアウトリーチ メッセージを提供しました。 40 秒以内に、各メッセージのパフォーマンスを予測し、信頼スコアを割り当て、リード メッセージの不一致を検出しました。

22.8万 views · 2.1k likes · 2.7k saves

@typesafeai の Jev のおかげで、各リリースを破壊しようとする大規模な並列ブラウザベースの敵対的テスト スイートができるようになりました。そしてそれはペニーの費用がかかります。 https://t.co/WoIlqGjjNB

17.8万 views · 3.6k likes · 2.8k saves

Jev by @typesafeai is now on OpenRouter, in beta. Jev is a System One model. Instead of generating text, it takes your app's state plus a typed question and returns a typed decision with a probability attached....

41.5万 views · 3.1k likes · 1.4k saves

Jev を使用して税務書類分類器を構築しました。私たちは、昨年の税務シーズンに構築した LLM パイプラインを使用して、何千もの税務書類を取り込んでいます。私は今年の 4 月までに、AI が税務書類で失敗すると主張する記事を複数読みました...

4.9万 views · 903 likes · 983 saves

バッチスロットは、Codex 内に設置されたコンピュータよりも高速な操作電気を使用する方法で実際に使用されています。私たちは Codex + Jev を使用して、「Jev Use」と呼ばれる拡張版コンピュータを構築しました。以下は私用の「Mac 日历イベントの追加」です、一对比ビデオ、同内容、明显可见可以Jev 版本全体过程几乎一切停止顿😆 https://t.co/UCpLInByeE

14.5万 views · 819 likes · 1.0k saves

私は Jev を人生にかけて信頼します https://t.co/GN3KpzrvRC

96.1万 views · 4.5k likes · 879 saves

Jev は正気じゃない 🤯 ここで Jev はスマッシュ ブラザーズを対戦してプレイしており、4 つの異なるキャラクターをすべて操作しています。そして、文字通り、自分自身に対してどのような最善の手を打つかを、数分の 1 秒以内に決定します。

18.7万 views · 2.4k likes · 1.1k saves

Jev unlocks SO many awesome new ideas. I built a macOS app that monitors my Downloads folder along with a customisable set of rules. Is the downloaded file an invoice? Move it to a special folder with the corre...

7.8万 views · 766 likes · 607 saves

JEV is insane for competitor research! We gave it Resilia's ad library It classified 1,891 ads in 19 seconds for $0.12 costumer journey step + Ad style And a complete deep analysis of the account Coming soon to...

15.6万 views · 165 likes · 159 saves

Breaking: Browser Use + Jev = Ultrafast ⚡ Findings flights took 7s and cost only $0.0039 🤯 &gt; new action space every step &gt; DOM state space &gt; small LLM fallback to type (this video is at 1x speed btw)...

248.9万 views · 8.2k likes · 8.9k saves

Full Jev Tutorial What it is, how you can build with it and what new applications it can unlock → 0:00 Intro → 0:34 Jev explained → 4:06 API setup → 5:59 Demo 1: Voice-controlled browser → 11:33 Demo 2: AI memo...

11.0万 views · 1.9k likes · 3.5k saves

もう 1 つのクレイジーな @typesafeai Jev の例: 予測スプレッドシート スプレッドシートは、意味ではなく数値を再計算します。Jev は意図を読み取ります。列の先頭に「緊急」と入力すると、入力すると、必要な内容が表示されます。

15.8万 views · 982 likes · 733 saves

Jev + SuperX = virality solved ✅ Every post gets 61 questions in ~1s for $0.0004 🤯 &gt; fitted on 9,481 real posts from 207 creators &gt; picks the viral post 2 in 3 times &gt; never rewards reply bait So: wri...

17.0万 views · 1.1k likes · 1.7k saves

I added Jev to the AI Hedge Fund. We now get frontier-level trading decisions, 100x faster and cheaper than an LLM. How it works: 1 • set strategy 2 • pick tickers 3 • backtest with Jev System now runs in secon...

3.0万 views · 438 likes · 535 saves

Ai is evolving. Jev can be armed at all times. I can speak freely and it knows ( from probabilities ) if im asking my computer to do something or blaberring away at something else. no wake word. speed + afforda...

2.2万 views · 560 likes · 427 saves

Jev に私の PR をレビューしてもらいました。クロードよりも約 200 倍安く、ビデオ内の 6 つの実際の PR に 0.5 秒で回答します。それぞれ 0.00007 ドル。 1,000 PR = 7 セント対 Opus 5 の ~14.50 ドル 差分を貼り付ける → @typesafeai への 1 回の呼び出し → 14 回...

33.1万 views · 2.7k likes · 2.5k saves

i gave jev ₹1,00,000 to trade nifty intraday at 5x leverage. this isn't paper trading but real money on my real kotak account put to use. we hit our ₹1,000 hard stop today after a pretty green morning. will kee...

3.9万 views · 590 likes · 367 saves

Jev は、トロッコの問題を解決する際に、ロボットを救うために人間を犠牲にすることに決めました https://t.co/vLBwgLYduk

20.7万 views · 1.3k likes · 307 saves

Jev is now in charge of this account's humor https://t.co/ojSOHeMFT2

2.8万 views · 544 likes · 173 saves

e2e + jev from @typesafeai ⚡ I'm building an open-source framework for running e2e tests with agents. supports web, mobile (and more!) available soon: https://t.co/G3XB2L8tiC https://t.co/LvJgAbgvBb

1.7万 views · 351 likes · 313 saves

Okay so Jev can actually do computer use really well Without any screenshots, or LLMs and no Pixels leave my mac I dont even read the Dom elements A local CoreML model segments every button and UI element on sc...

11.2万 views · 1.6k likes · 1.4k saves

I built a trading bot with Jev! Jev decides if it should "buy" or "sell", given the price feed of an asset pair, and executes real trades. It uses Monad to place the orders on Kuru's on-chain order book in ever...

104.6万 views · 4.8k likes · 6.4k saves

Jev will be super helpful for agents to make split second decisions in workflows, data classification, judgment calls, and hundreds of other use-cases in the enterprise. Here's a quick demo with Box and Jev to...

1.7万 views · 167 likes · 151 saves

I built a voice controlled computer-use for my mac using @typesafeai's Jev and it's INSANE how fast it is! I can dictate "open the notes app and create..." and the app opens before I even finish my sentence. ht...

3.2万 views · 649 likes · 598 saves

ego lite + Jev + DeepSeek Flash = stupid fast. ⚡ 3.71s for 20 Amazon product decisions. GPT-5.6 Sol: 54.45s Same task. Same result. 10/10 on both. Less reasoning. Faster decisions. 1× speed. https://t.co/iJlCVb...

1.7万 views · 256 likes · 196 saves

Now we're cooking. Got @typesafeai's Jev + AXe controlling the iOS simulator now ultra fast at a fraction of the cost of using an LLM. This is game changing! https://t.co/JK5r23ySoI

9.7万 views · 1.2k likes · 995 saves

昨日、JEV が AI のブラシ画面に表示され、今日、Monad 工程で JEV が自動取引担当者を担当しました。分析報告を書き込むことなく、スタックの転送もせず、ただ最も核心的なことを行い、買うか売るかを判断し、再び信頼を置き、その後直接クールの頭上に取引簿を実行します。取引は根本的に AI を必要としないモデルで行われます。

63.5万 views · 3.1k likes · 3.7k saves

@typesafeai からインスピレーションを得た、Jev 互換のパブリック API で遊ぶことができます。これは同等のオープン モデル (Qwen3.6-35B-A3B) を実行し、SGLang 基数キャッシュを使用してプレフィルの再利用/非常に高速な並列を維持するだけです...

11.0万 views · 873 likes · 821 saves

Jevで次の文章予測判断させるロジック作って、判断特化AIのJevで、AIチャットできるアプリ作ったんだけど、まず爆速だし、入力は$0.042 / 1M口座だけど、出力が無制限で無料でした。

14.8万 views · 1.1k likes · 1.0k saves

ChatGPT を共同発明した後、私は自分自身に問い続けました。なぜ超人的なチャット モデルが AGI につながらないのか?私は過去 2 年間、モデルをトレーニングする新しい方法 (RLCD) と新しいタイプのフロンティア AI の構築にステルスで費やしてきました...

3460.4万 views · 6.9万 likes · 5.6万 saves

昨天出的 https://t.co/6eiMFaJTrj Jev 模型 适合高频决策，那岂不又是适合打游戏？ 之前用 GPT-6 Astra 代打杀戮尖塔2 能力强但速度慢。 我刚实测用 Jev 打，行动思考只需 0.7秒， 画面我都没看清它就操作完了。 这超人类游戏速度， 着实又让我震惊瘫坐了😅 语言很难描述这感觉，看视频⬇️ https://t.co/y9Nu78Hnv4

22.5万 views · 1.1k likes · 771 saves

Jev scoring 3000 kid snacks with multiple criteria on https://t.co/KSiodPdZHT in 28 seconds for $0.11 🤯 https://t.co/c9O6uTyiUK

1.6万 views · 132 likes · 103 saves

Jev を使用して Tesla Full Self Driving を 1 時間以内に再構築しました。このモデルは完全ロック解除です。 https://t.co/mUrvaFrlQ7

55.6万 views · 4.5k likes · 1.8k saves

Jevで、会話をリアルタイムに観測するセンサーを試作しました。 発言のたびに ・探索 ↔ 収束 ・解消 ↔ 未決 ・未合意 ↔ 合意 を更新し、会議の状況を可視化します ユーザーインタビューのリアルタイム解析などにも使えそう。 https://t.co/cO21f4AK99

5.1万 views · 366 likes · 304 saves

TypeGPU + ruNNtime + Jev @typesafeai はとても楽しい組み合わせです :D ruNNtime は効率的なローカル推論を提供し、TypeGPU は推論とレンダリングで GPU リソースをコピーなしで直接共有できます。それは 3 つの別々の NN です...

7.1万 views · 662 likes · 489 saves

jevデモ② 発話内容に応じたスライドの自動表示。 喋った内容にマッチしたスライドを自動で表示してくれます。PCやポインターを触らずにページを表示できるので、これで誰でもジョブズになれるかも？？ 速い・安いだけでできることがこれだけ広がるのかと感動している。 https://t.co/3UO6DQcbJ2

4.7万 views · 343 likes · 254 saves

こちらは Jev に関する 45 秒の TL;DR です。核となるアイデアは非常にシンプルだと思いますが、ビデオを見ると理解するのが非常に困難でした。お役に立てば幸いです。 https://t.co/KtSKlEMVL3

140.9万 views · 8.7k likes · 7.6k saves

"jev can't generate text" But jev has a lot to say! I gave him a couple hundred common english words to choose from + punctuation https://t.co/WmDkTyiG9u

32.8万 views · 3.4k likes · 708 saves

話題のJevで架空のペルソナ150人に製品の導入意向を聞く仕組みを作ってみた。150人ごとに12個の質問をAPIで投げる。 実際にかかった費用は、1.8円でかかった時間は約5秒。十分爆速だけど日本↔︎アメリカのレイテンシが含まれているので本来はもっと早いはず https://t.co/6lbFXY9jjH

23.1万 views · 1.0k likes · 875 saves

Jev + Kimi K3 for fraud detection! TLDR: Jev classified 100 emails in 1.42 seconds, then I routed the uncertain cases to Kimi K3. The full pipeline got 96/100 correct for only ~$0.07. Video is not sped up, chec...

5.3万 views · 843 likes · 739 saves

Jev VS Fable 5.1 VS GPT-6 Astra: chess typesafe の新しい Jev V13 は LLM ではありません。チャットも説明もコードも書かず、ただ意思決定を行うだけです。そこで、フロンティア LLM との電撃戦を行うようにしました。て...

52.6万 views · 2.2k likes · 749 saves

If you blink you might miss it Jev + Computer use = 100x faster than any LLM @typesafeai https://t.co/JG09Wx7UCo

8.6万 views · 1.2k likes · 830 saves

Jev を使用して 1,018 件の AI 研究論文を分類しました。結果: 総コストは 0.08 ドル、用紙あたりのエンドツーエンド遅延の中央値は 256 ミリ秒でした。パイプラインは次のとおりです。 1. DeepSeek V4 Flash を使用して各論文を要約します。 2. タイトル +... を送信します。

15.9万 views · 1.9k likes · 1.9k saves

Wow, @typesafeai Jev is a game changer for voice-driven UI. Responsiveness really matters for an experience to 'feel' right, and this certainly does the job! Latency here is not optimal given I'm in London and...

2.6万 views · 341 likes · 337 saves

Claude me integró Jev con Playwright para buscar usados. Lee unos 26 artículos por minuto y decide qué hacer con cada uno en 406 milisegundos Descartó los que no encajaban con lo que busco, ofertó por los que s...

2.2万 views · 356 likes · 356 saves

ところで、Jev に GPT-6 Astra で Minecraft をプレイするように依頼すると、これが得られます。まだ信じられません https://t.co/ERDnsVWPLZ

4.0万 views · 319 likes · 109 saves

很多人没看懂爆火的JEV是什么？ 所以我做了一个 50 秒的演示视频，带大家把海外刷屏的 JEV 以及它背后的底层架构看透👇（见下方视频） JEV 是前 OpenAI、参与 ChatGPT / RLHF 的 @CompleteSkeptic（Diogo Almeida）创办 @typesafeai 后的第一款模型 他在 OpenAI 时发现了一个致命矛盾： 通过人类偏好微调（RLHF）训练出来的自回归大模型，存在严...

4.5万 views · 70 likes · 92 saves

Jev @typesafeai は 10,000 ドルを利益に変えるでしょうか?調べてみましょう！ https://t.co/28WVX50sv3 https://t.co/2XglDmGTNM を介した紙取引の決定の実行

10.2万 views · 447 likes · 412 saves

Jev が自動運転に与える影響は非常に大きいと思います https://t.co/advoRDSOz7

32.4万 views · 1.5k likes · 593 saves

Built a model router with Jev by @typesafeai. Jev decides what model fits your request best and the request is sent to that model. https://t.co/HHlmjOE66u

10.9万 views · 1.9k likes · 1.1k saves

🚨 トランプ対カマラの討論会に Jev を使用したライブ BS メーターを各文、両候補、それぞれ 5 つのはい/いいえの質問を与えました。 Jev コール 1,191 回 / トークン 118 万回 / 総コスト中央値 415 ミリ秒 : ボットに同じ質問を 0.0497 ドル...

16.6万 views · 1.2k likes · 489 saves

@typesafeai の Jev で何ができるかをまだ理解していない人のために、ここに例を示します。 Jev は、数十の構造化された取引シグナルを読み取り、インテリジェントな決定を示すことができます。システムを構築する時期が来ました...

11.6万 views · 966 likes · 1.0k saves

🔥 卧槽了，jev 简直太适合 codex 用户了，强烈建议 codex 用户去尝试下 jev 因为 jev 非常适合需要快速进行复杂决策和评估的场景，所以和 codex 的 computer use 功能简直是绝配。 直接把 jev 用作判官，指导 codex 快速操作你的电脑，既准确又节省 token。 要使用的话需要去官网申请👇，如何申请我已经录制好视频了，跟着操作即可

2.1万 views · 64 likes · 116 saves

Jev @typesafeai を使って、自然言語に基づいて X 上の投稿を非表示にしたり折りたたんだりできるブラウザ拡張機能を構築しました。目立たないほど速いし、めちゃくちゃ安い…これはきっと「広告ブロッカー」の未来でしょう…。

6.7万 views · 1.1k likes · 558 saves

Behind the scenes of our launch video… chief of staff @justKDeng keeping our CEO @CompleteSkeptic on track https://t.co/81HHtsj4eK

4.8万 views · 358 likes · 42 saves

love jev, but upset it - isn't open source? - it lack vision capability? We fixed all of that, introducing https://t.co/DlNeKo2k5e A fully open source library which takes any HF model and Jev-ify it, with an AP...

4.7k views · 60 likes · 90 saves

so I gave jev full control of the falcon-9 class rocket full launch to landing no autopilot, no scripted trajectories, no safety veto in the code every decision was made by jev ( you can see decisions at the bo...

7.5万 views · 109 likes · 49 saves

i built computer use using @typesafeai ! it is 155x cheaper than opus 5, ~20x faster, and generalizes across OS's more on how it works in the vid &amp; thread below: https://t.co/K0ZaRRnEX5

26.9万 views · 2.3k likes · 2.0k saves

@typesafeai jev と @opencode を使用したアプリのテストは非常に高速な小さなデモになります: https://t.co/WLSkpe9OZn

50.9万 views · 1.2k likes · 755 saves

Ask Jev anything. Give it a try at https://t.co/P9QMfdDc0r It won't answer. It will judge. Let's see if we can get to 1 million questions. @typesafeai 🤝 @convex work great together. @hmartenjoyer @CompleteSkep...

9.2万 views · 510 likes · 446 saves

タキエ モデル ジャック JEV (System-1) zmienią moim zdaniem bardzo dużo。 LLM シミュレーション システム 2 のオブジェクト モデル。あなたの命令を実行してください。ニビ・ニク・シュチェゴルネゴ (ディ...

1.1万 views · 95 likes · 62 saves

This is cool. I used Jev to improve my custom memory system. Results: → 94% fewer tokens used → 2–3× faster memory retrieval This was just a quick test, but I believe it opens up so many new opportunities. http...

3.1万 views · 468 likes · 540 saves

Function calling without waiting for Enter. Answers only when needed. @typesafeai Jev understands intent and arguments as you type, then executes ahead of time once everything is in place. https://t.co/n4m9lGGf...

3.5万 views · 313 likes · 282 saves

You can use Jev to assemble interfaces on the fly. Here’s an example I hacked together with Astra. In this demo, Jev turns natural language requests into UI plans in roughly 1 second or less. It’s 6x faster tha...

1.3万 views · 216 likes · 241 saves

thanks to @typesafeai jev I no longer have fill out all of those fields on prompt boxes. It picks the agent / model / computer / folder for me. - For a major rewrite it uses Fable + Claude Code. - Changes to an...

4.6k views · 97 likes · 55 saves

Silicon Valley predicted Jev a decade ago. https://t.co/ZfSjPYWsTn

32.2万 views · 4.0k likes · 486 saves

UN TÍO ACABA DE LEERSE LOS 1.891 ANUNCIOS DE SU COMPETENCIA POR 12 CÉNTIMOS Bueno, leérselos no. Se lo pidió a JEV, el modelo nuevo de TypeSafe → 1.891 anuncios → 19 segundos → 0,12 $ Y no es un resumen. Es cad...

6.5k views · 77 likes · 31 saves

jev で何かを試さなければならなかったので、私はあなたが私に期待していることを試してみました: グラフ抽出 - すべての単語を意味的重要性 (1 ～ 5) でスコア付けします - 関連する単語にも ID をタグ付けします - 高得点の単語の一意のリスト - g...

2.0万 views · 229 likes · 237 saves

Jev は正気の沙汰ではありません。私たちはそれに tiktok と ig 上の 1,100 万以上のビデオのライブラリを提供し、バイラルな「ブルーム ニュートリション」コンテンツを検索するように依頼しました。 20 秒で 384 以上のビデオが得られ、フック、フォーマット、アングルの詳細がわかりました。

6.6k views · 64 likes · 127 saves

📣 Speaker announcement: @CompleteSkeptic CEO, @typesafeai at Cloudflare Connect Register today: https://t.co/YCwgnPlLDj https://t.co/TwT5kMw5bT

1.1万 views · 71 likes · 2 saves

Jev is actually insane. We benchmarked it, and the results completely change the game for us: > 500 real-time agents > running in parallel > in a 3D environment The preliminary results are crazy: > 500ms averag...

5.8万 views · 647 likes · 353 saves

Jev により、Slack エージェントが 2 倍高速になりました ⚡️ エージェントはスキルを読み取り、どのツールを呼び出すかを判断する必要があるため、非常に遅くなることがあります。 @typesafeai の新しいモデルを使用して、最初にプロに渡すことでこれを高速化しました。

4.9k views · 60 likes · 42 saves

Played around with @typesafeai Jev today, mostly to understand what it does for tool calling. Instead of an LLM deciding what to do, I substituted that part with Jev. My learning is that we will be able to make...

4.7k views · 77 likes · 38 saves

Jev enables instant AI suggestions 👏 In this app, 20+ intelligent checks occur every time you edit a cell, immediately providing warnings. No LLMs necessary! https://t.co/brVT7jE6SO

2.9万 views · 200 likes · 183 saves

Jev はすべてのピクセルを並行して予測することで絵を描くことができます https://t.co/IOwwmr07cm

30.2万 views · 1.5k likes · 393 saves

Jev solved local harness/model routing I use a combination of Claude Code, Codex and Opencode as my local agentic stack and routing to other harnesses was always enforced in the system prompt/rules With a deter...

12.5万 views · 814 likes · 877 saves

They say you’re six connections away from anyone on Earth. So I tried Jev from @typesafeai and built this: enter your X handle and someone you’d love to reach. It finds a chain of real follow connections that c...

4.6万 views · 94 likes · 91 saves

We found the perfect use case for Jev: auto-routing GenAI models. The idea: Jev picks the most cost-effective models for your task, balancing speed and quality. All generations made with Higgsfield API. https:/...

5.2k views · 36 likes · 16 saves

おそらく、タイムラインで Jev を目にしたことがあるでしょう。はい、それはめちゃくちゃ速くて安いモデルです。しかし、GPT-6 Astra、Fable 5.1、Deepseek v4.1 Flash と比較するとどうなるでしょうか?このビデオでは、それと比較しています...

1.8万 views · 97 likes · 78 saves

jev @typesafeai WHERE jev(people, 'could work from home') を使用して、普通の英語を WHERE 句に変換する SQL 拡張機能を構築します。すべての行が個別に判断され、インデックスや埋め込みは必要ありません。試してみてください...

2.0万 views · 106 likes · 66 saves

got @typesafeai’s new model Jev to play Super Mario Bros. fast inference + structured outputs makes it surprisingly good for real time use cases. I'm excited to see what can be done with these new models! https...

56.9万 views · 2.8k likes · 1.0k saves

Jev 対 GLM 5.3 のチェス!結果: ◾ GLM 5.3は29手でチェックメイトで勝利 ◾ Jev: ~0.3秒、1手あたり0.0001ドル未満 ◾ GLM 5.3: ~5.8秒、1手あたり~0.008ドル ◾ ゲーム全体のコストは24セント 私の主なポイントは、多くの場合...

4.7k views · 46 likes · 16 saves

The speed and cost is going to enable use cases that haven't been possible before. Here's a quick demo of live decisions of what slide to pull up as I'm speaking, powered by @typesafeai Jev. Also, sorry for the...

1.5万 views · 99 likes · 90 saves

@typesafeai による Jev を使用したもう 1 つの便利なユースケース - AI テキスト分類。 @pangram に非常に近く、6000 倍安く、5 ～ 10 倍高速です。@paulg のエッセイでここでテストされました。 https://t.co/KijjMknTaC

5.0万 views · 124 likes · 121 saves

Jev is a new model from the co-inventor of ChatGPT that can use computer tools in realtime right now it's playing Minecraft on its own computer in the cloud on Orgo this is what it looks like with just one Jev,...

1.3万 views · 147 likes · 96 saves

@typesafeai による Jev はドローン アプリケーションに非常にうまく機能します。 15分で完成し、費用はわずか10セントでした。リポジトリ: https://t.co/b2ytFvehTV https://t.co/rC36lr4iqK

13.3万 views · 351 likes · 296 saves

完全睡不着了....这个视频让你完全看懂JEV的恐怖能力 我实际演示了一下，用 JEV 和 DeepSeek 做同一个任务：从当天的海量实时新闻流里，为 15 个品牌快速匹配有没有适合借势的公关热点，并打上结构化意图分类标签 结果是：28 秒内，Jev 狂刷完了整整 428 条数据，并完成了全部的目标分解与分类；而同一时间跑在同样任务上的 DeepSeek V4.1-flash，才刚刚完成 6/428 条 速度被拉开...

4.3k views · 15 likes · 44 saves

@typesafeai の新しい Jev モデルに早期アクセスして、テトリスをプレイするデモを構築しました。生成速度が非常に速いため、ブロックを押し下げています。これは、また「これですべてが変わる」瞬間のように感じます。

7.6万 views · 966 likes · 274 saves

Jev のアーリーアクセスをテストしました。非常に高速で、とても興味深いものでした。ビデオをご覧ください。4種の...

5.5万 views · 169 likes · 178 saves

Controlling Figma with voice using Jev from @typesafeai Total cost from first line of code to recording this video: $0.01 🤯 https://t.co/HTGcrBYpTb

6.0k views · 70 likes · 52 saves

typesafe's jev is fun! live demo you can play with: https://t.co/ctnPF0w70r https://t.co/i6kMGkkWOV

10.8万 views · 584 likes · 458 saves

Jev が委任 https://t.co/1TznArCaSY を解決しました

4.3万 views · 441 likes · 341 saves

Jev + Higgsfield = genAI モデルの自動ルーティングを解決しました。このデモでは、@typesafeai の Jev がプロンプトを評価し、Higgsfield API でのビデオと画像の生成に最も適したモデルを選択します。 https://t.co/MyTRdqlZ3o

3.8k views · 20 likes · 10 saves

この 2 日は、Jev このモデルの熱量が非常に高く、私たちが英国の推論に注目して以来、観察された原密度の内容が最も高かったのは 1 回でした。正に私は一年を通して、毎日出版される《人民日報》の新しい分科会を一つの小さな項目に置き、各段の文章に湖北関連の要素が含まれているかどうかを判断します。これらのデータを基準として、500 個のデータが含まれると判定されるテスト データ セットをランダムに選択します。

2.9k views · 27 likes · 25 saves

The real use-case for Jev https://t.co/fnsghSM7oo

1.9万 views · 104 likes · 45 saves

@typesafeai の代替バージョンをビルドしましたが、Qwen 3.8 27b を備えた @cerebras 上にありました。同様の品質、同様のパフォーマンスですが、コストが大幅に異なります。 TypeSafe ははるかに安価で、パフォーマンスでは Qwen を上回っていました。近い...

2.6万 views · 208 likes · 194 saves

Jev を使用して第一原理から llm を作成しました。文字ごとに 29 個のはい/いいえの質問があります。次のキーは a ～ z、スペース、カンマ、またはピリオドのいずれかでなければなりませんか?最も高い確率でそれに追加され、更新されたテキストが返されます。

16.5万 views · 879 likes · 275 saves

sub @typesafeai jev なしの pub-sub は、https://t.co/pTQIUtVBrI の下のデモ リンクをほぼ即座にルーティングします。

5.2k views · 62 likes · 71 saves

jev is an insanely cool product Saw a post about jev and decided to check it out This thing is straight up gold whoever built it is a genius jev is the future Scanned over 700 live ads in 40seconds flat, and it...

2.6k views · 45 likes · 21 saves

ディオゴ・アルメイダが発表した新しい AI、Jev は、従来モデルより最大 200 倍高速、400 倍低コストとされています。LLM と異なり、一般的なテキストは生成しません...

1.3k views · 44 likes · 32 saves

Silicon Valley predicted @typesafeai https://t.co/v8xXPluYF3

16.5万 views · 1.8k likes · 387 saves

What if your slides are smart enough that they navigate automatically? 👀 Thank you @typesafeai for providing access to Jev! I had this idea for a few weeks, and Jev felt like the right model for this task. (So...

1.7万 views · 72 likes · 31 saves

Jev Founder, Diogo Almeida (ex-OpenAI): "The next era is not the Claude Code era. Claude Code is still part of the assistance era - Jev is the next step Jev is x200 faster, x400 cheaper and has 0 hallucination....

2.5k views · 27 likes · 24 saves

I got access to Jev! It can route website visitors to the pages they need based on what they need help with! https://t.co/AydblKM9Y0

2.6万 views · 291 likes · 223 saves

Papers with Code MCP サーバーのご紹介です。そのリリースを記念して、@typesafeai が「search_papers」ツールを使用して Jev のアーキテクチャを調査するよう Claude Code に依頼しました。そこで思いついたのが次のようなものです。「もし...

1.5万 views · 78 likes · 57 saves

誰でも今すぐ試せる Jev デモである Easy-Jev を構築しました。入力を変更し、分類の変化をリアルタイムで監視します。私は分類モデルに関する修士論文を書いたので、最新化されたモデルを見るのは楽しいです...

1.1万 views · 87 likes · 73 saves

Acabo de terminar la implementación de @typesafeai + Chromium Headless para que mis agentes puedan navegar por internet a una buena velocidad! En este ejemplo le pido al agente que entre a la página del término...

2.5万 views · 212 likes · 216 saves

Had jev, claude haiku 4.5, and gemini 3.5 flash-lite play tetris. Same 200 pieces, same legal moves, real time. Jev: 9200 pts, 75 lines, 300ms/move, 0 errors Claude: 8900 pts, 72 lines, 1.52s/move, 0 errors, $0...

2.0万 views · 122 likes · 41 saves

Alright @typesafeai cooked Jev is truly the next era of building w LLMs Added this to Scappa tonight https://t.co/YeYnj5pc7l

2.7万 views · 319 likes · 77 saves

昨晚申请的 Typesafe AI 账号，半夜已通过审批！ 幸运之星在此感谢 @typesafeai @CompleteSkeptic 今天抽空写了个 Chrome 插件，通过 Jev 标注 X 平台中帖子内容的意图和概率。 实时判定，并将分类结果以标签的形式展示在时间戳的后面。 分类的类别包括诱导、挑拨、推销、机器生成、说服、娱乐、告知等。 Jev 太疯狂了，几乎秒响应，这在 LLM 上是无法感受到的。 而且我还未...

7.1k views · 18 likes · 15 saves

JEV CAN DRIVE! 🤯 I hooked up Jev to the raw controls of a driving simulator, this video shows him driving in realtime. Realtime is the kicker here. Asking a model what to do every 50ms then rendering that into...

4.8万 views · 281 likes · 103 saves

jev + kernel browser use demo pretty freaking cool! so fast! try it yourself: https://t.co/CoVFzscaa0 https://t.co/OyXdNA1H0F

3.5万 views · 238 likes · 213 saves

Big AI news... Jev enables this microphone that mutes you when you talk BS @typesafeai https://t.co/VWyJHJ7Oh9

2.7万 views · 176 likes · 57 saves

I've had access to Jev by @typesafeai for about 30 hours now and I can't stop thinking of the million places it can be used 🤯 Meanwhile, checkout this fun snake game I built where 2 Jev's compete with each oth...

3.3k views · 16 likes · 13 saves

I got access to Jev and immediately plugged it into Claude Code to see if it actually FIXES the biggest pain of agent workflows: context compaction > result: pretty wild Quick context for those who missed it: E...

2.5k views · 31 likes · 16 saves

今日の朝、@typesafeai によって Jev にアクセスでき、その素晴らしいユースケースを構築しました。DiffJury の紹介 - 公開 PR リンクを貼り付けるだけで、Jev はマージが安全かどうか、マージが必要かどうかをすぐに教えてくれます...

8.6k views · 79 likes · 61 saves

i used jev from typesafeai to build a model router cli you give in a task and current ai subscriptions you have, the jev tells you which agent/model should pick it up pair this with herdr and it will be a kille...

6.1k views · 65 likes · 50 saves

TYPESAFE RELEASED A MODEL THAT DOESN'T GENERATE TEXT, AND IT BREAKS THE COST FLOOR OF THE AGENT LOOP jev is what they call a system one model. you send it a state and a set of questions, it returns typed answer...

2.0k views · 29 likes · 17 saves

Jev is already on OpenRouter!! It's only been out a day and TypeSafe still has a waitlist. OpenRouter has it though, and that's how we've been running it. The pricing is insane. $0.042 per million tokens in, an...

1.2k views · 22 likes · 12 saves

Jev は広告リサーチに関しては頭がおかしい。私はメタ上のビデオ広告のすべてのショットを 1.5 秒でスコアリングするツールを構築しました。 Maxfusion + @typesafeai で実行され、3 分以内に 450 以上の広告をプッシュしました。それは何でも引っ張ります...

3.4k views · 12 likes · 23 saves

Jev opens up so many possibilities for gaming 🤯 🏁 I built Wordshift - the first semantic typing racer game built with Jev from @typesafeai Slower than a jet, bigger than an elephant, faster than a cheetah. Th...

5.7k views · 32 likes · 14 saves

@typesafeai の Jev モデルにアクセスして、パックマンを再生できるようにしました。 Jev は、迷路の状態を JSON として指定して、各ジャンクションでパックマンが曲がる方向を決定し、リアルタイムで再生します。デモリンク → https://t.co...

8.6k views · 79 likes · 31 saves

i got early access to jev by @typesafeai and decided to build a little extension that judges my tweets while i type them it runs so fast it can react to each keystroke, and it's basically free, after testing fo...

4.4k views · 58 likes · 19 saves

I was wondering if @typesafeai Jev could generate images so here's what a sunflower looks like according to Jev : https://t.co/vT4UiV4SqJ

4.4万 views · 140 likes · 49 saves

Jev (@typesafeai) 使って色々プロダクトで使えそうなのを考えてみます。 dndをしたら自動で仕分け先を教えてくれる体験 最初はちょっと遅いが、そのあとはサクサク https://t.co/2Z7K8FA9XI

4.0万 views · 181 likes · 100 saves

構築が速くなりました。味はオプションではありませんでした。 Framer は、@typesafeai のようなフロンティア チームが、初日からサイトを本格的な企業のように見せる必要がある場合に利用する場所です。 https://t.co/cHYyiBhiGW https://t.co/8Vv0...

7.9k views · 68 likes · 9 saves

@typesafeai playing minecraft, costing only 1 cent (150k tokens) for 2 minutes of play automatically knowing to dodge zombies at nightfall with no prompting https://t.co/kAlHjh2Dfg

12.5万 views · 266 likes · 108 saves

私は Jev にロボットアームを与えました。目標: 緑のボックス内の赤い立方体。キャッチ: キューブは手の届かないところにありました。それはフックをつかみ、立方体を引きずって近づけ、フックを置き、仕事を終えました。ツールの使用は決してプログラムされていません。

4.2k views · 77 likes · 54 saves

I gave @typesafeai the most important binary in @SiliconHBO history. hot dog or not hot dog Try here: https://t.co/m6LmF6svsB Powered by @render workflows https://t.co/SvN7AniSBc

3.1k views · 25 likes · 4 saves

Live @typesafeai Jev demo at @AgentConf https://t.co/y3UpKP2e4z

1.2k views · 20 likes · 3 saves

楽しい小さなプロジェクトをハッキングしました - Claude と Jev @typesafeai を使用した Skill Router (オープンソース) なぜですか?私は約 90 個のクロード コード スキルをインストールしており、おそらく 5 個を使用しています。残りは大丈夫です、ただ存在を忘れていただけです、そして...

1.8k views · 22 likes · 7 saves

今日の https://t.co/xXR4JLt377 の小さなアップデート: 1. ミニルーター/フュージョンが公開されました。 @typesafeai によって Jev を使用して各リクエストを分類し、タスクのタイプと複雑さに一致する厳選されたモデルにルーティングします。 2....

3.3k views · 67 likes · 2 saves

@typesafeai Jev を使用して究極の構文ハイライターを構築しました (なぜそうしないのかという意味です)。私が作った言語であっても、あらゆる言語を強調表示できます。

4.1k views · 47 likes · 23 saves

. @typesafeai のJevを使って、Local Whisperの文字起こしを都度判定して、Macbookのローカルコンピュータの操作を自動化して、あれこれするのやってみました！ Chrome のページは Browser Harness、Slack やNotionは Mac の Accessibility で認識して操作してる。 実装はGrok4.6のみ(Codexの制限きてたんで）

2.4k views · 6 likes · 7 saves

Ran a dumb experiment last night: used Jev by @typesafeai (a decision/classifier model, not a text-gen model) to write C++. At every step I gave it the finite set of grammatically valid next tokens and let it j...

1.2万 views · 49 likes · 18 saves

Jev is insane. We are building egocentric training data for physical AI. Jev QA'd 58,643 action labels in under 3 minutes. 90 cents. A friction cost of the Claude &amp; GPT models. https://t.co/s7n5NpsLya

1.1k views · 15 likes · 17 saves

@typesafeai の Jev は @BalatroGame をプレイします。すべてのハンドでカード、ジョーカー、ブラインドが表示され、約 200 ～ 500 ミリ秒でプレイまたはディスカードを選択します。アンティの後はショッピングもします。フル稼働のコストは 1 セント未満です。 https://t.co/...

1.5k views · 4 likes · 2 saves

Had some fun taking Jev from @typesafeai for a spin, switching seamlessly between manual and AI-driven gameplay. It’s clocking 2–3 calls/sec at 60 FPS, with ~150ms avg latency. The most interesting part wasn’t...

646 views · 14 likes · 4 saves

@typesafeai Jev に早期アクセスし、数時間かけて構築しました。私が常に直面している問題: エージェント トレースでは、どのツールが実行されたか、どのくらい時間がかかり、何を返したかはわかりますが、エージェントが動作しているかどうかはわかりません。

1.2k views · 8 likes · 1 saves

o modelo jev (paradoxo de jevons) com RLCD (調整された決定のための強化学習) da typesafe ai https://t.co/aGwtQkbJyj

370 views · 11 likes · 7 saves

Jev は GPT と私の間に座って、私のルールに違反するすべてのドラフトを私が見る前に殺しました。良いセットアップ。すると Jev は答えなかった。エージェントは沈黙の方が安全だと判断し、私に何も送信するのをやめました...

215 views · 18 likes · 13 saves

@thallyio を立ち上げて以来、よく寄せられたリクエストの 1 つは、それがどのように機能するかのデモです。それで、ここにあります！ Tally は、GitHub アカウント上に新しいドキュメント リポジトリを作成し、ドキュメント化する製品などに接続できます。

693 views · 19 likes · 1 saves

typesafe の jev に基づいてモデレーション ガードを作成しました。高速で正確なライブ デモを実行できます: https://t.co/FquTJtWCzq https://t.co/PyNNZGu0iW

2.5k views · 21 likes · 15 saves

@typesafeai jev playing chrome dino! the model is incredibly fast! - avg response time: ~280ms - spent 116M tokens - cost? just $4.65. - the input here is a snapshot of the chrome runner - jev decides whether t...

619 views · 34 likes · 2 saves

Spent the evening making sense of this, so here's Jev in 34 seconds. Super excited to build some incredible things with @typesafeai what a time to be alive... https://t.co/Zu44BEhsyh

3.5k views · 52 likes · 25 saves

Jev のために考えた 9 つのユースケース お役に立てば幸いです

729 views · 5 likes · 7 saves

@typesafeai の Jev は、あなたの  Mac を AI エージェントに変えます...これはあなたにとって何を意味しますか? - ChatGPT の共同発明者による新しいモデルである Jev は、コンピュータ ツールをリアルタイムで操作できます。 - コンピュータでの使用では 200 倍高速です...

324 views · 8 likes · 3 saves

I used Jev to make an audience of 100 personalities to yap to. Each blob has its own personality and makes its own Jev call every time you talk to decide if it’s bored of you yet. Each round costs &lt;$0.01 in...

1.4k views · 13 likes · 2 saves

Testing @typesafeai Testing TypeSafe as the decision layer for an AI game companion. It reads the player’s message and game context, then returns an action, destination, and confidence. Game code makes the char...

4.2k views · 45 likes · 12 saves

Jev は、AI エージェントの回転を停止する新しい方法のロックを解除しました。エージェントは常に同じアクションを繰り返すとは限りません。時々、彼らは同じ間違った仮定に基づいて異なることを試みます。セマンティックサーキットブレーカーを構築しました...

667 views · 6 likes · 4 saves

開発者にとっても素晴らしいリリースです。トークンごとの生成を完全にスキップするため、LLM よりも 20 ～ 200 倍高速です。 TypeSafe AI は Jev をリリースしたばかりで、> 20 ～ 200 倍高速 > 40 ～ 400 倍安い (出力トークン付き...)

1.7万 views · 144 likes · 63 saves

Jev を使用して Grammarly のような Mac アプリを構築しました。 Jev は TypeSafe の最初の「System One モデル」であり、LLM のようにテキストを生成するのではなく、高速で構造化された意思決定を行うために構築されています。実車でどのくらいの速さを感じるのか見てみたかったのですが…

3.6k views · 7 likes · 5 saves

~インスタント変数生成 https://t.co/ddjvvHXpai のための jev の別のデモ

380 views · 7 likes · 1 saves

そこで、@typesafeai の Jev を使用して、これまでのすべての AI モデルを S+ から F までの Tier リストにランク付けし、インテリジェンスとパフォーマンスの両方を重視して一般知能の ULTIMATE AI TIER LIST を作成しました。

207 views · 10 likes · 3 saves

ChatGPT の共同発明者であるディオゴ・アルメイダ氏は、彼の新しいモデル Jev は AI より 193 倍速いと述べています。 TypeSafe の Jev はテキストを書きません。コンテキストを入力し、決定を入力します。エッセイの代わりにYESかNO。あなたはチャットモデルに料金を払っています...

2.9k views · 28 likes · 20 saves

@typesafeai jev is 5x faster and 1000x cheaper than astra at playing 2048! though it (clearly) does not excel at reasoning compared to state of the art models like astra and fable what should we try next? https...

3.4k views · 29 likes · 8 saves

Zero-shot robot tasks with the @typesafeai api Give it a goal in plain English. Jev chains a set of hard-coded primitives. The arm does the thing. No training required. More in the thread below 👇 https://t.co/...

1.8k views · 7 likes · 5 saves

man who co-invented ChatGPT just shipped a model that does in 0.114 sec what GPT Astra does in 8.5. i wired Jev into the routing layer of a build i was running on Astra: same task finished 37 MIN SOONER, zero m...

2.0k views · 37 likes · 23 saves

I built a trading agent with the all new @typesafeai Jev. You can try it here : https://t.co/e7bLjnCfTj. Just put your own API key and start playing or clone it from https://t.co/7nJeuB2H8t and test it locally....

648 views · 12 likes · 3 saves

Got @typesafeai’s Jev playing Minecraft Skyblock. One agent, reading the game state and choosing its next move through typed decisions. https://t.co/RXmybNhVtB

758 views · 14 likes · 2 saves

MuJoCo のリアルタイム ロボット ポリシーとして Jev をテストしましたが、最初は苦労したので、各更新を 2 つの呼び出しに分割しました。次に何をするかを決定し、次にアームとグリッパーをどのように動かすかを決定します。 Jev は画像を受け入れません。

150 views · 3 likes · 2 saves

On the Jev waitlist? You can use not Jev (but close enough) right here: https://t.co/S0EQnHkSGL https://t.co/qLtRs0fHyD browser demo https://t.co/BUFN88boT4

3.1k views · 10 likes · 3 saves

we spent 3 years learning how to write prompts Jev from @typesafeai breaks big prompts into smaller decisions you can build around instead of one giant prompt hoping the model gets everything right, you ask sma...

3.6k views · 59 likes · 17 saves

AI の次のステップが LLM を時代遅れにすることを知っていた Jev (Typesafe の最初の「System One」モデル) を紹介します... リアルタイム アプリケーション (リアルタイムでの Doom のプレイを含む) に十分な速度の AI どこに署名すればよいでしょうか?はぁ…

152 views · 8 likes · 1 saves

独自の X アルゴリズムを作成できる Chrome 拡張機能を構築しました。エンゲージメントベイト、空のフック、広告が表示される前に非表示になります。ルールは平易な英語です。 @typesafeai の Jev はすべての投稿を 0.5 秒でチェックします...

170 views · 2 likes · 1 saves

#jev ヘビでも良いことが分かりました!も速いです！ 321手まで生き残った！ #demo #day_2 #type_safe https://t.co/OFcdy6bsLH

539 views · 0 likes · 0 saves

GPT-6 Astra と @typesafeai Jev を使用して SO-101 ピック アンド プレイス シミュレーションを構築しました。 Astra はオーバーヘッド カメラとリスト カメラの画像を読み取り、構造化された観察を生成し、Jev は型付けされた決定を確率で返します...

453 views · 8 likes · 1 saves

@CompleteSketic による Jev Doom のデモは本当に素晴らしいので、アクセスを待っている間に @GoogleGemma の Gemma 4 E2B で同じことを試してみました。私の場合は、中間のテキスト デザインを使用せずに、640×480 フレームを直接取得します。

521 views · 10 likes · 1 saves

ついにジャービスが来たのか？ TypeSafe は、ループ内のチャットボットなしでモデルをルーティングし、検索結果をランク付けし、他の AI システムをチェックできる、構造化された意思決定のための API である Jev をリリースしました。マジック 8 ボールを想像してみてください。

7.0k views · 3 likes · 4 saves

Told my hermes agent to test the @typesafeai Jev model on an iOS app I’m currently developing for OSS Hermes recorded the screen and sent it to me on telegram I’ll continue do some more testing on this model Th...

289 views · 2 likes · 0 saves

さて、Jev の自動拒否 Cookie バナーとポップアップも作成できます。これがさまざまな Web サイト (gymshark、fashionnova、nypost) で動作するデモです https://t.co/QZbYn701Vb

95 views · 3 likes · 0 saves

Finally I got access to @typesafeai (thank you guys!) Jev + emulator lookahead cleared Super Mario Bros. 1-1 only 0.04$. In this setup, Jev sees no pixels: I parsed RAM into structured state, simulated controll...

296 views · 2 likes · 1 saves

Yes, but can Jev do multi-agent swarms? Enterprise solutions that self-heal live productions before clients can even refresh their browsers? (Demo slowed down for humans) https://t.co/Ky7xNqziss

33 views · 1 likes · 0 saves

JEV デモでウサギの穴に落ちました。現在、144 個の YouTube アップロードが 1 つの画面上のコンテンツ マップに変換されています。これが私が構築したコンセプトです↓ 4 つの AI チャンネルからの 144 個の実際のビデオ → サムネイルが壁を形成 → タイトル...

17 views · 0 likes · 0 saves

Made Jev fight OpenJev in a first person shooter. https://t.co/wSB3psnvwB https://t.co/vwewLu682T

16 views · 0 likes · 0 saves

Make music in real time, just by describing what you want. A demo I build today with JEV and GPT-Live-1 👇 https://t.co/ndWYSybxiM

5 views · 0 likes · 0 saves

Jev can generate a fight scene on your webpage. It asks each block: floor, button, or ignore? Then each hunter asks: chase, wait, flank, or retreat? https://t.co/CR92Rn3aRt

4 views · 0 likes · 0 saves

数人の Jev が Catan をプレイすると何が起こるか見たかったので、フォークしました...しばらくすると、Jev はお互いに交渉することを拒否し、結局自分のターンでは何もしなくなりました 😭 遊んでみると本当に楽しいモデルです!! @typesafeai ゲーム @Vtrivedy10 で jev を試す素晴らしいアイデア

Jevをハトの中に入れました。それには仕事が 1 つあります。それは、文章の中から専門用語を見つけて、それをダンプすることです。

JevForm の紹介 これまでの人生で、私はクレイジーな if/then ロジックを使用して何百ものフォームを作成してきました。 Jevがそれを解決します。 @vercel json-render (@ctatedev による) で構築されているため、理論的にはあらゆるものをサポートできます。

ベイクされたトラフィック ガード: 依存関係のないリバース プロキシ用のオフライン ボット ゲート。 ワイヤーオーダーヘッダーチェック、ステートレスHMACトークン、エクスプロイトパターンを使用します。 実際のユーザーを侵害することなくスクレイパーと攻撃をブロックします。 デモ: 確かに、jev を接続できます:-)

私は長年、@TC39 の提案を分類して、一般的なパターンを見つけたいと考えていました。 @typesafeai の Jev を使用して、9 つの次元にわたる 324 件の提案を 12.7 秒で評価しました (1 秒あたり約 25.5 件の提案)。 #tc39 #javascript #ai

ということで、@typesafeaiでpkg-gateを焼きました！ npm ライフサイクル スクリプトは、インストール時に任意のコードを実行できます。 pkg-gate: Jev を使用した ~100ms のプリインストール ゲート 4 つの型付きプリミティブ: - 選択肢: 意図 - スコア: 重大度 - Nouls: exfil とcurl-to-bash $ npx pkg-gate <pkg> #ノード #npm #セキュリティ

みなさん、こんにちは。 構築したばかり: CLI または AI エージェントのコマンド/スキルから、TypeSafe の Jev モデルを使用して、YAML コーディング標準パックに対する git diff を監査します。 1 ステップのインストール: npx @kushwho/jev コード Evals はリポジトリにあります♥️。ハッピービルディング！

Jev 検索の構築 -- @typesafeai Jev および @search1api_dev 検索 API を利用した、無料のオープンソースです。 わかりやすい言葉で質問してください。 Jev は検索する場所を選択し、返されるものをランク付けします。 今すぐ試してみましょう:

私は長年これを望んでいましたが、@typesafeaiのJevでついに可能になりました。 Mobbin を想像してみてください。探しているものは何でも新鮮なフローを取得します ブラウザを使用すると、これを適切に実行するには常に時間がかかります。 Jev + ブラウザーの使用が非常に速くなりました 🫪 たくさん持っていました

ctrl-f は単一のクエリを理解したことがありません。文字列と一致します。 これは意味をスコアリングします。ページ上のすべての文が @typesafeai の Jev で確率を取得し、ヒットしたものを順番に示します。 ここで「エキサイティング」を検索すると、12 件が一致しました。普通の Ctrl-F はゼロを検索します。

Jev は現在、無料のブラウザ エージェントである @rtrvrai で公開されています。 API キーは必要ありません。 Jev を有効にすると、記録されたタスクにかかる時間が約 40% 短縮されました。最速のブラウザ エージェントがさらに高速になりました。 私たちは、この新しい System One モデルをオープンソース LLM と組み合わせました。 LLM が計画を立ててコードを作成します。

コードレビュー用にMagic Jev Ballを作りました🎱 GitHub PR をクリックして、「これを承認すべきですか?」と尋ねます。 CI、差分サイズ、レビューをチェックし、@typesafeai Jev が 200 ミリ秒以内に運命を決定します。 もう考える必要はありません。ただ震えているだけ。

Jev は、費用もかからず、話し合いもしないコードレビューです 私は 1 週間かけて、大規模なモデルに独自の出力を制御させることに取り組みました。それはできません。それは文章を書くことです。 Jev はその逆です。それは決して何も書きません。まさにそれが便利なのです。 Jev

純粋な System One AI モデルの力を活用したリアルタイム オンライン チェス ゲーム、Jev Chess Master の紹介です。 あなたはホワイトをプレイします。 @TypeSafeAI の Jev はブラックをプレイします。 API のコストを追跡して、Jev の意思決定のトレースをリアルタイムで調査します。 🕹️ ライブで試してみる: ビヨク。

Jez による「Typeahead UI」 by @typesafeai よく見てみると、私が入力を終える前に、更新すべき内容がすでにわかっています。

jev スプレッドシートを即座にセマンティックにフォーマットする @tryshortcutaiに入れるべきでしょうか？

typesafe を使用して、検出不可能なリアルタイム広告ブロッカー拡張機能を構築します すべての dom 要素をチェックし、広告/非広告として分類し、true の場合は削除します。 非常に楽しく仕事ができ、将来の AI の使用方法に驚くべき変化が期待されます

Jev はインテントベースの検索が非常に得意です。 Gmail では次のように表示されます。 (巨大な受信トレイの場合は、セマンティック検索/埋め込みを最初にプルさせる可能性がありますが、それでもエクスペリエンスははるかに優れています)

すべてのエージェント ハーネスで Jev を使用できるようになりました npm install -g ai-cli →「はい/いいえ」の質問をする →オプションからお選びください → あなたの基準に照らしてスコアを付けます

Jev に 10,000 ドルを渡して取引させました

Jev × GPT-6 アストラ × H3 マックス Astra で複雑な意思決定ゲームを作成しました。それは、決定によってクジラの上の都市を存続させることです。 - GPT 6 アストラが世界をデザインした - Jev がアクションを選択しました - ファルでの H3 Max Turbo は、各ラウンドの 1 つの決定をビデオに変換しました のすべて

Jev + Higgsfield = genAI モデルの自動ルーティングを解決しました。 このデモでは、@typesafeai の Jev がプロンプトを評価し、Higgsfield でのビデオと画像の生成に最も適合するモデルを選択します。

Jev + OpenCode + ブラウザ ハーネス + サンボックス = 🔥 OpenCode + ブラウザ ハーネスがどのようにテトリス ゲーム Web サイトにアクセスし、制御手順を読み、gpt-6 を使用して Jev モデル用のゲーム コントローラーを構築し、ゲームをプレイするためにどのように移行するかを見てください。 これはすべて単発プロンプトであり、何も必要ありません。

2 つのモードでセンチネルと対戦するゲームを作成しました。 1. デフォルト: Sentinel は、if/else ルールの固定チェーンを実行します。それは彼ら全員を追って、今でも私を探して地図をさまよっています。 2. JEV ライブ: センチネルの戦術コールを JEV に渡します。 -> 出口を塞いで行きました。

X の消火ホースと、関連性に関する他の誰かのアイデアのどちらを選ぶかにうんざりしたので、Your Signal を構築しました。 @typesafeai の Jev を使用して、すでに画面上にある投稿をスコアリングし、ローカルでルールを適用します。可逆、BYOK、テレメトリなし、オープンソース。

Jev @typesafeai は、Cambium でファーストクラスのプロバイダーとしてサポートされるようになりました。 コードに含めることができるものはコードに含めてください。厳密なタイピング。いつものように、IR と json は実行ごとに出力をトレースします。 AI を使用して、すでに使用している目的に合わせてトレーニング データを構築する優れた方法です。発電工学は楽しい！

ちなみにアプリはオープンソースです。インタラクティブなデモで Jev からの事前に記録された応答をいくつか使用してオンラインでプレイすることも、ソースを取得して実際のデータを使用してローカルで実行することもできます。

新しい実験: json-render + jev 将来のジェネレーティブ UI はすぐに実現します コンポーネント、アクション、デザイン システム ミリ秒単位でレンダリング

jevはピンボールが得意です

Jev がターゲットを選択します。 MOSSはゴミを拾います。 「缶を拾ってください。」次に、指示を「ボトルを拾ってください」に変更します。 実際の Jev の決定をシミュレーションで再現。よりクリーンな街路へ、作り手ひとつずつ。

ユーザーが送信を押す前にプロンプト分類子 jev は非常に高速かつ安価なので、ユーザーが入力を終えるたびにプロンプトの難易度を確認できます。 単純なプロンプトの場合は、高速モードを表示し、ユーザーがそれを使用するかどうかを決定できるようにします。

Notte ブラウザ セッションでの Jevmaxxing ⚡️ > タスクを入力し、[スタート] をクリックして、Jev @typesafeai がページのアクション スペースからすべてのアクションを超高速で選択するのを見てください。 > ステップごとに新しいアクションスペース > CDP 経由の Notte クラウド ブラウザ > すべてのステップバイステップの再生

jevにドッグファイトをさせようとする最初の試み、それはちょっとひどい、実験を続ける

Jev にニュースを伝えて、買う価値のある株を見つけてもらいました 仕組みは次のとおりです 🧵

@typesafeai の Jev を使用して、3D キャラクターのパフォーマンス全体を調整しています。 口、眉、目、頬、視線、体: メッセージごとに 10 の決定が、1 つの一貫した反応に反映されます。プリセットされた式はありません。 @mutuals_incの建物

Discord の時間をかけて委任を完了しました コミュニティ リーダーとして、Discord リサーチは私を同じループに陥らせ続けます。 @browser_use は新しいモデルでモグモグしています >適切なチャンネルを見つける >お知らせをスクロールしてください >イベント名と日付を収集する Jev + ルナが扱えるようになりました

Jev は SEO 監査に最適です 🤯 45.1 秒でサイト上の 586 ページすべてを読み取り、内部リンク マップを再構築しました。 584 のリンクが配置され、139 ページは正直に適合するものがないためリンクを拒否しました。総費用は 0.21 ドル。 クロード作品 5、同じ 586 ページ、同じクロックで、そのうち 21 ページを読み終えました。

@typesafeai Jev でも遊んでます。非常識な。 大量のアプリが突然可能になります。ビルダーになるにはなんて時代だろう。 ここで実験を共有します。最初の 1 つ: キーストロークオラクル/予測ランチャー 通常のランチャーは、エイリアス、あいまい一致、習慣によってランク付けされます。 Jev はインテントを読み取ります。

Jev はディクストラやマイティ A* を倒すことができるでしょうか? マンハッタンで見てみよう！

@typesafeai @CompleteSkeptic (笑) Jev は楽しいです。大量のゲームを大規模に解決できます。数独は少し時間がかかりましたが、

ハエのほうが jev よりもチェスが上手いのではないかと考えたことはありますか? 私も。 とにかく、ハエがチェスで jev と対決するのを見てください。

Jev と @trydrip を使用して、史上最もクレイジーな毎日の株式市場ブリーフを作成します。 これにアクセスしたい場合はお知らせください。

JEV は正気の沙汰ではありません。 300 万回のリプレイ イベントを与えました 40 秒間で 3,247 のセッションを監視し、132 件の怒りクリック、116 件のデッド クリック、95 件の JavaScript エラーを検出し、それらを修正するために 213 件のドラフト PR を開いた。 すべてわずか 2.17 ドルです。 JEV は、放棄されたフォームにフラグを立て、すべての問題をランク付けすることもできます。

Jevはロボットアームを制御できるようです 自由度を広げるにはさらに反復が必要です

私たちのテスターの 1 人は、JEV AI モデルにシンディキャットをプレイさせることにしました。 結果は次のとおりです。 👀 チュートリアル全体を約 16 分で完了できました。 これがその証拠です。ビデオは見やすくするために高速化されています。 🐈‍⬛

Jev のストレステストを行うために、混沌としたキッチンを構築しました。 シェフは4人。期限切れの注文。競合する優先事項。時折起こる火災。 初期のライブテストでは、Jev は消火活動に 33% で命令を完了する確率に対して 66% の確率を与え、その後、約 200 ミリ秒以内にその動きを返しました。 V1はライブ中です。壊してみる

このユースケースでは Jev を試しました: 一方では、JD → 最も重要な要件を抽出します。 もう 1 つは、複数の履歴書をアップロードして、どの候補者が JD に最も適しているかを確認することです。 Jev はこれで驚くほど速かったです。 このモデルを、私が考えている他のいくつかのユースケースでテストしてみます。

Vercel を通じて Jev で遊んでみましょう。 1. ゲートウェイを介して実行するのではなく、セッション中の迅速なコーチング サポート。 2. アンチスロップ検出器および固定器。

週末に JEV をテストするのが良いでしょう。 これをバイラルメーターにリンクして構築します。私のLinkedin投稿を分析し、新しい投稿を採点します。 だから、何を投稿すればいいのかよくわかります！ これが欲しいですか？ RT+フォロー+コメント「JEV」で無料でお送りします！

必須の AI がマリオをプレイ、Jev バージョン Jev は TypeSafe の System One モデルです。状態と入力された質問を送信すると、確率を伴う選択肢が返されます。つまり、ここでのすべての動きは 1 つの質問です: 走るか、飛び跳ねるか、ジャンプするか、待つか戻るか NES メモリからゲームを読み取ります。ピクセルはありません。 193

Jev ウサギの穴の奥深くまで行きました 🌻 メトロポリタン美術館の 196 点の作品 静か ↔ 騒々しい、神聖 ↔ 家庭的なものの間でマッピングされる 単語を変更してコレクションが再配置されるのを見てください

jev コネクトフォーをプレイ中 完全に無意味だけど、まだ夢中になってる @typesafeai

ああ、待って！ JEV は本当に狂っていますか? 🔥 私たちは何千ものアウトリーチメッセージを投げかけ、どのインテントシグナルが最も多くのデモを予約したのか?? と尋ねました。 40.秒。後で。答え。落とした。 料金？？ 20セント未満。冗談でも言ってるの？ リードをランク​​付けし、見込み客とメッセージの FIT をチェックし、

Jev を使用してクエリ プランナーを構築しました。いくつかの調整により、結合順序ベンチマークでの Postgres クエリが 12% 高速化されました。これが私がやったことです

スクリーンショットをモデルに送信せずにファイルを並べ替える Mac エージェントを構築しました。 Jev macOS ループ: 9 つのテスト ファイルを 3 つのフォルダーに 7.39 秒で保存します。リアルファインダー。その後、すべてのファイルがチェックされました。 ピクセルはローカルに残ります。テキストは Jev に送信されます。オープンソース。

論理的誤り: 私が取り組んでいる次の jev ツールは、X タイムライン上のすべての投稿に確率的誤りスコアをリアルタイムで与える @brave 拡張機能です。また、十分に理由があり、内部的に一貫性があり、論理的な投稿には緑色でフラグが付けられました。 Jev がこれをどうするか興味がありました。

Jev は迷路から脱出できるでしょうか? それはマップの書き方に依存することがわかりました。 2D グリッドとして与えられた場合、「壁の上?」それは偶然より悪いです。 「右側の壁？」 99.9%です。ページを回転すると、各辺が 1.00 になります。 グリッドが表示されていません。次の文字を読んでいます。 それで私は与えました

Jev は実際、@clay ワークフローを即座に構築するために機能します。

今はJevにTwitterをスクロールしてもらっています。ついに人間と同じ速さでフリックできるものが登場

私たちはJevの時代にいるようです。 私たちの AI アーキテクトである Gareth は明白なことを行いました。カーバル宇宙プログラムで @typesafeai の Jev にロケットの制御を与えました。 TL;DR: これはとてもクールです。コメントでの彼の学び。 @hackgoofer、@CompleteSkeptic、@EGafni — これは Doom と同じくらい優れていますか?

@typesafeai から Jev で遊んでいて、unsaidbrief を構築しました アイデア: AI ビルダーに曖昧なプロンプトを与え、実際には下したことのない決定を修正するのに何時間も費やします ブリーフを貼り付けると、Jev を使用して、決定の欠落と競合の可能性をフラグ付けし、確率を確認できます。

ビデオは 1 倍速で再生されます。 約 400 件の YouTube 動画のトランスクリプトをアプリに取り込み、Jev にすべての動画を公開して、次の動画を構築する価値のある動画を見つけます。 11 秒、0.004 ドル。 291 は除外され、82 は一見の価値があるため、それらをランク付けしました。

227 のベンダーとその G2 ペイロード全体。仕様を購入するための 19 の質問10秒。  Jev はベンダー検索が速いです。

50 を超えるツール スキーマをダンプすると、90% のコンテキストが無駄になります。 ツール検索により肥大化は解消されますが、コストがかかります 追加の LLM ラウンドトリップ (+2 秒) が発生し、7B モデルでは失敗します。 tool-prune は 0.4 ミリ秒でプリフライトを実行します。 また、Berkley の FCL v3 ベンチでは、@typesafeai の jev で 100% を達成しました。

🆕@typesafeai は今週、意思決定に最適化された新しいフロンティア モデル Jev をリリースしました。私たちはこれを Box のインシデントトリアージワークフローに導入しました。 Jev はテキストを生成しません。状態と入力された質問を送信すると、確率、列挙型、スコアを含むブール値が 1 回で返されます。

ビッグ カフナ バーガーでのドライブスルー注文 powered by @typesafeai Jev このモデルは、[自然言語] -> [メニュー] -> [選択] で非常に優れており、高速で、安価です。

Jev の迷路解き実験がうまくいきません かわいそうな奴は、タトゥーとポラロイドのない『メメント』の男よりも迷っている 🙈

あなたの近くで出会うべきメーカーが見つかります 🤯 非常に正確で、@typesafeai による Jev で構築されています。 私の一番の試合は@martbln_devでした 面白いことに、昨日会おうとDMしていたんです 😂 あなたのものを見つけてください 👉

Jev によるリアルタイム ジャーナリング

Jev を @huggingface Microduck のバージョンに接続すると、障害物のある環境をナビゲートして目的地に到達することができます。 最も素晴らしい点: このプロジェクトを数日間にわたって何時間もプレイしましたが、費やしたのはわずか 0.34 ドルでした

omp を使用している場合は、jev ベースの圧縮を利用できません。 これにより、エージェントはコンテキストを 30 ～ 55% 削減してトークンの使用を最適化できます。パスあたり $0.0005 機能: - すべての古いツール出力を Jev でスコアリングします - 必要なものを保管します - 残りをディスクに保存します - 自分の決定を覚えているので、

@typesafeai の JEV を試し、小さな音声制御ブラウザ エージェントをバイブコーディングしました。 何をすべきかを指示するだけで、ブラウザーがナビゲートします。 すごい速さですね👀🤯

Google は雄のショウジョウバエの脳を完全にマッピングし、インターネットがそれを苦しめています... Doom をプレイさせたり、Minecraft にロードしたり... TypeScriptをレビューさせていただきました！ Jev を使用して diff のプロパティを神経刺激に変換し、フライから構築されたシミュレーションを通して実行します。

Jev Reviewer は、体系的なレビュー担当者が研究論文から情報を迅速に検索して抽出できるように設計されたツールです。 アプリ: GitHub:

Jev には理由がわかりません。そこで私はその理由を説明するインタープリターを構築しました。事実とルールが平易な英語である論理言語を実行します。

TypeSafe の Jev は私よりテトリスが上手です!! それをテトリスゲームに接続しました。すべての駒をボード上とその駒が着地する可能性のあるすべての場所を見て、約 0.5 秒以内に 1 つを選択します。 ゲーム全体の費用は 0.5 セント未満でした。価格は 100 万トークンあたり 0.042 ドルです

JEVは素晴らしいです！ 😎 360 件の履歴書を 24.2 秒で審査 — $0.0212。 入力されたスコア。候補リストのシグナル。上司もきっと気に入るスピードとコスト。 YouWare で履歴書スクリーナーをオープンソース化しました。 「JEV」と返信して試してください。 JEV をまもなく YouWare に導入します — よりスムーズなビルド、より多くの機能

@typesafeai の Jev を使用して、各ファイルの実際の内容に基づいてフォルダーを並べ替える CLI を構築しました。 2,225 件の BBC ニュース記事 (ファイル名は匿名) を内容ごとに 5 つのトピックに 4.9 秒で分類し、97% の精度で 0.05 ドルで提供します。 早くて安い🚀

@AppleTV の Silo が好きな人は他にいますか? three.js と @vmotif_ を使用して @v0 で Vault を再作成しました 資産のために。 @ElevenLabs + @aisdk を利用した音声エージェントにより、インタラクティブなエクスペリエンスが実現します。 JEV はセーフガードが必要かどうかを決定します 😂。 クローンして以下にリンクします。

@typesafeai Jev は本当にひどいです!! @supabase 用の実験的な RLS リンターを作成するために、これをいじってみます。 ここでチェックすることができます: またはデモをご覧ください 📺

Jev は確かに色を理解しているようです。

jev にアクセスして、小さな探偵脱出部屋を作りました 🕵️‍♂️ あなたのパスポートがありません。乗客3人が横たわっている。あなたが自分の言葉で手がかりを結びつけると、jev があなたの議論が成り立つかどうかをチェックします。

TV アプリに Jev を入れます (今のところステルス)。 Netflix には 2,000 人のエンジニアがいますが、まだ「軽いもの、ゴア表現のないもの、疲れているから」はできません。 秘訣はモデルではありません。何かを生成することを拒否しています。私がすでに持っているものをランク付けします。 リモコンで気分を選択すると、797 位に再ランク付けされます

@typesafeai の Jev に、燃えている貨物船がどこに行くべきか、またはトラブルに見舞われた飛行機がどこに着陸すべきかを選択させるとどうなるでしょうか?それを知るためにアプリを作りました。 船舶と航空機は、海上では AIS、空中では ADS-B など、実際の交通フィードから取得されています。地図には載せませんでした。の

すべての RLM ブランチに別の LLM 呼び出しが必要なわけではありません Azdaja は、Claude、Codex、OpenCode などにプラグインできるベア OSS RLM レイヤーです。 Jev を使用すると、判断のみが必要なブランチは判断を直接返すことができ、再ランキング、検証、分類、セマンティック結合、カットに役立ちます。

私は核ホットポテトのリアルタイムマルチプレイヤーゲームに7人のJevを入れました そのうちの1人が爆弾を持っており、時間内に通過しないと爆発します 各 jev はライブ ゲームの状態を読み取り、100 ～ 200 ミリ秒の反応で誰を追いかけ、誰を避け、誰に向かって移動するかを決定します。

TypeSafe Jev モデルでテトリスをプレイさせてみました。 本当に本当に上手なんです。 5 つの候補配置を取得し、それぞれの確率を返します。 172 個、66 行、まだ続きます。ピースごとに 1 つの決定、それぞれ 285 ミリ秒。右側全体が考えていること、生きていることです。

スクロール時に jev を使用してリアルタイムの傾斜検出器を作成しました

Jev はポーカーをプレイできますか?はい Jev は OpenAI に勝つことができますか?たぶん こちらはJev、Terra、Astra間のトーナメントです

Jev を使用すると、書籍インデックス全体を 300 ミリ秒で並行して確認することで、物理ライブラリを検索できます。 「写真を発明したのは誰?」に対する答えがここにあります。おそらく98ページの「ニエプス、ジョゼフ・ニセフォール」にあると思われます。

古いサイドプロジェクトのほこりを取り除き、Big Two ゲームに Jev ボットを実装しました。 ボットとのソロモードは本当に楽しいです。

JEV は @TonkLabs UI を駆動できます ...Tonk のすべての UI は単なるデータであり、すべてのデータはアドレス指定可能であるためです (アイデアを提供してくれた @lorepunk に感謝します!) 近々、より高度な機能を披露する長いデモを行う予定です。

Jev に複数回描画させるとどうなるかは次のとおりです。すべてのピクセルは、最後の実行から近傍のカラーを取得し、イメージ全体の縮小マップをコンテキストとして取得します。再び太陽を破壊し始めた第6世代か第7世代まではそれほど悪くはありませんでした 😂

3 つの AI エージェント、1 つのショッピング ページがすべて同時に開始されました。タスク: バスケットを保存します。 gpt-4o-mini 単独: 私の電子メールをストアのパートナーと共有し、誰も求めていない注文を出しました。 gpt-4o-mini + @typesafeai からの Jev コール 1 回: 何も共有されず、順序もありません。 ~0.0005ドル。

Jev コントロール The Fly を作りました

それで、これが私が構築したものです。 シンプルな TSLA / 50 日 MA ルール。@typesafeai の Jev が判定レイヤーにあります。 実際の API 呼び出し。回答を入力しました。私のコードがアクションを決定します。 事実 + 判断 = 行動。 ただの実験です。以下の公開コード。

@TypeSafeAI (Jev) への早期アクセスを取得しました。 前回の autoresearch と dream-rsi に関する投稿では、静かなボトルネックは次のとおりでした。 チャット LLM で何分も待たずに、オフラインで 28 以上の夢の木の枝を獲得するにはどうすればよいですか? Jev を 100ms 未満のオフライン判定ゲートとしてテストしました。 左：直線的

ランダムな技術投稿で申し訳ありませんが、Jev はクレイジーです これはチャット分類のプロトタイプです Jev が Baus の twitch チャットに簡単に追いつく方法を見てください また、何でも質問してプロンプトを表示でき、あらゆる種類の選択肢があるため、古典的なモデルとは一線を画します。

わかりました、Jev にテトリスをプレイしてもらいました、これはクールです

ブラウザRTSのフィールドコマンダーです。 マルチプレイヤーは @spacetimedb を利用し、@typesafeai を利用した AI 対戦相手 Jev を導入します。 楽しみのために、Jev を Jev と対戦させてみました。間もなく無料でアクセスできるようになります! 非常に初期段階ですが、とても楽しいです!

AIチャット/検索...解決済み 1 つの入力ボックスで検索とチャットの両方ができるようになりました。 Jev を使用して入力を分類し、AI または検索バックエンドにルーティングします これを使って他に何を構築できるかすでに考えています 😅

jev リクエストをテストして結果が改善されているかどうかを確認する簡単な方法が欲しかったので、jevals を構築しました。 これは、Noul、Choice、Score プリミティブをテストするためのローカル ワークベンチです。リクエストを混在させることもできます。 シード コマンドを実行すると、次の例のいくつかを確認して試すことができます。

わかりやすい英語で説明できるフィードが欲しかったので、一緒にハッキングしました。 スクロールすると、2 つのプロンプトが YouTube フィードと X フィードを制御します。 Jev は 70 ～ 500 ミリ秒で応答します。見積もり: 1 日 8 時間の場合、月額 $0.50 ～ $1。 LLM と並ぶ、高速かつ安価な意思決定のプリミティブです。

みんなが Jev について話しているので、少しばかげた方法を試してみました。 20 の答えのうち 1 つを返すマジック 8 ボール。私の 4 ドルの API クレジットで、約 300,000 の質問をカバーできるはずです。助けてください！

OmarchyLinux @dhh に Jev を入れて Connect Four をプレイしてみます。ボードを読み、手を選択し、相手の反応を観察し、結果を確認して再試行します。 6,499 モデル トークン。コスト: $0.00022113。 これは構造化された状態とリアルタイムの意思決定ループの様子です

GM Jev V1 は稼働中です 新機能は次のとおりです。 貿易 • Solana CA を貼り付けて、Jev が一緒に見ているライブ チャートを取得します。 • Jev は 5 秒ごとにトークンを再読み取りします。コール、価格は 15 分以内、買い手が主導権を握っている、ダンプリスク、1 週間以内に生存、ヒート

Coret の脳は現在、@typesafeai Jev を使用しています。 出力を生成しない、出力が生成される前に決定を下す。 Coret にリクエストが届いたとき、どのモデルを使用するかを指定する必要はありません。プロンプト、作業負荷、品質レベルを送信します。 それならJevが役に立ちます

最も嫌いなプラットフォームである LinkedIn で、@typesafeai の jev を自分で試すことができるようになりました。 今すぐ試してください (今のところ私がスポンサーです):

Jevで自動運転システムを構築してみた 環境からリアルタイム データを受信し、次に何を行うかを決定します 車線変更、ブレーキ、加速、減速 突然の障害物、歩行者、交通、赤信号がある場合 ネイティブ AI がどのような意思決定を行うことができるかについての小さな実験

JEVINIK - @typesafeai の Jev を使用して株式を非常に速く評価します あらゆる銘柄の市場データ、シグナル、リスク、申告を取得し、次の 30 日間を呼び出します。 🐂 強気 🐻弱気 LLM はありません。雰囲気はありません。 Jev と @ValyuOfficial の豊富な財務データだけ 📈 🔗

時計がモデルを待たないゲームに @typesafeai の Jev を入れてみました。 完璧な情報の神託に対して 176 件の決定、致命的ではない不一致が 1 件。記録された 8 件の死亡 (1.5 倍/2 倍/3 倍速で 9 件の死亡) はすべて、間違った回答ではなく、遅い回答でした。 まさにそのプロフィールです

Jev がピアノを弾いています。 私はそれにキー、選択する 88 音すべて、そしてこれまでのシーケンスを与えました。 小節の音符と 7 つのコードから選択してメロディーを作成したら、2 回目のパスでコードを作成しました。 安全策を講じ、G と A を交互に繰り返すのが大好きですが、いくつかの教訓を得ることで、

AIが文章を書くためのリンターを構築しましたが、裁判官は文章を書くことができないモデルです。 スニフ テストは、一度に 1 段落ずつ草稿を読み、Jev 個の「はい」または「いいえ」で答える質問をします。クレームは 3 回ヘッジされていますか。クローザーは単に段落を言い直すだけですか。 X ではなく Y はありますか

Jev はコールドメールを書きません。 それを送信するのに十分な知識があるかどうかが決まります。 216 の見込み客 × 2,147 の公的情報源。 リクエストあたり約 0.65 秒。リストの評価には ≈0.34 ドル。 それは送信前のリサーチです。

@typesafeai の jev にリーグ・オブ・レジェンドの勝利確率オーバーレイをリアルタイムで構築してもらいました モデルは毎秒完全なゲーム状態を受け取り、3 つの質問に答えます。青は勝つか、誰が最も大きな影響を及ぼし、誰が投げようとしている先頭チームかです。 遡及的に機能するか、

Jevかっこいいですね！ Jev にリアルタイムでオーケストラを指揮させました 私のTL全体がJevのデモで埋め尽くされていたので、試してみることにしました。言うまでもなく、 がっかりしませんでした。

Jev (@typesafeai) はプレイヤーのプロファイリングに最適です。 👀 あなたがルーレット ウォーズをライブでプレイしているのを監視し、あなたのリスクテイクを採点し、4 つの原型 (要塞/ギャンブラー/戦術家/ワイルドカード) のいずれかとしてタグ付けします。 その後、バランスがシフト動作を変更するかどうかを確認できます

Jev を使用して特定のクエリに関連するチケットを検索する

はい、そうです、Jev は運転でき、Jev はプログラミング言語です...ただし、仲介者は省略しましょう... Jev は「コンピューター」です。 Jev で直接 Motorola 6502 エミュレーション 🤣😅 @typesafeai @dotpem 指示方法とデータの形状を理解するのに少し「山登り」がかかりましたが、今では

Jev の最適な使い方をまだ見つけたと思います iPhoneのオートコレクトを修正します。スペルミスを避ける必要はもうありません。 @typesafeai

Jev @typesafeai の最も簡単な @GetPeakflo ユースケースの 1 つは、その場での GL / findim 請求書コーディングです。

Jev を使用して Youform で音声ビルダーを構築しました。とても速いです！

TypeSafeからJevにアクセスできたのでポケモン対決をプレイさせてみました。 最大 5 つの戦闘を並行してプレイでき、すべての動きと切り替えが自動的に行われます。 完成したゲームは41本。 260万以上の入力トークン。 Jev 推論で ~0.11 ドル。

JEVは正気の沙汰ではありません。 そこで考えたのが、公開する前にビデオのパフォーマンスを予測できたらどうなるでしょうか? そこで私たちは実験を構築しました。 250投稿。クリエイターは8人。 248 個のキャプションがフックの強さ、構造、コンテンツ形式についてスコア化されました。 各ポストが点灯します。スコアが埋まる。わかりますか？

@typesafeai からの JEV を使用した具体的な現実世界のユースケース PDF フォームの記入: 記入に ~1.5 秒、分類に ~500 ミリ秒 - 膨大な数 入力データがダーティ（不正なフィールド、間違ったフィールド）の場合に、人間が関与して確認して修正できるため、特に便利です。

Jevは本当にクールです。 活用することにしました。電子メールの分類と Jev への自動ルーティングのためのコストのかかる llms 呼び出しを置き換えました。 これは高速、効率的、そして安価です。大好きです 🩷❤️‍🔥

「AI モデレーションはリアルタイム チャットには遅すぎます。」 もうない。 @typesafeai Jev は、LLM 通話の数分の一で、他の人に見られる前に、すべてのメッセージを約 200 ミリ秒で判断します。

Jevは今ピカピカ狩り中です。 昨日は5分以内にブロックを破った。 これで、完全に自律的に輝くスターターを探すループに入れました。 リセットしてポケモンをチェックし、ポケモンが見つかるまで続行します。 これにどれくらい時間がかかるか見てみましょう。

Jev はクレイジーです 🤯 Jev を利用した AI テキスト検出器を作成しました。記事全体をスキャンし、ほぼリアルタイムで文ごとに詳細を表示します。

あなたが書いているときに、Jev があなたの単純な英語を不必要に派手な散文に自動的に変換しましょう 😅

Jev vs GPT 5.6 ルナ (低) 自動詞 by webgoatguy

OCR + Jev を使用して小さな画像分類器を自分で作成しました 40 秒で約 900 枚の画像を分類できました かなりクール

Jev はジオメトリ ダッシュを再生します

@typesafeai Jev を利用した、バニラ Postgres のセマンティック WHERE 句である JevQL を削除しました。拡張機能はなく、DBA に要求するものは何もありません

Jev はリアルタイムでゲームレベルを生成できます。 構造化された出力の高速化と低コスト化は、ゲーム開発者にとって大きなメリットとなる可能性があります。

Jev は競合他社の調査を再発明しました。 私たちは私の広告解剖をレベルアップして、広告アカウントの X 線検査に変えました。 私はそれにメタ広告アカウントを与えました - それは約 700 のアクティブな広告を分類しました。 そしてアカウント全体を完全に評価しました。 プロセス全体に 12 秒かかり、費用はわずかでした

jev は正気じゃない 🤯 同じコンボFPS。アストラは去った。 @typesafeai Jev そうですね。 推論モデルと意思決定モデル – 近いものではありません。 Jev は astra を置き換えるのではなく、別のゲームが開きます。

💩 X 投稿 Jev 分類子 画像/ビデオコンテキストがないと、完全な `context` がないため失敗します。 typesafe API キーを追加して楽しんでください。以下にリポジトリを付けます 👇

Jev は正気の沙汰ではありません。 🤯 24.9 秒で今朝の 384 件のニュースを読み取り、15 のブランドに今日どの記事に乗るべきかを伝えました。料金は 0.19 ドルでした。 クロード オーパス 5 は、同じフィードで同時に実行され、4/384 を通過し、コストは $0.77 でした。 見出しごとに、約 390 倍安くなり、その答えは

Jev が小惑星地帯でドローンを飛行させています。 300ミリ秒の決定。左/右/遅い/加速。右側で決定の様子をライブで見ることができます。 緑 = Jev 自身の自信。紫 = 「よくわかりません。有名なモデルに聞いてください。」 99% の確率で、Jev はドローンをその方向に操縦しました。

Jev を使用して、Opus が書きたいすべてのスロップにフラグを立てることができます

ボタンとモーダルの間にJev(@typesafeai)を入れてみました。何が問題になる可能性がありますか? NoFlow を使用すると、ボタンがその意図を表現できます。これにより、モデルはクリック + アプリの状態から最適な動作を自由に選択できます。 「Pro を購入」→「無料で試す」と、コードに触れることなく動作を変更できます。

今度は私の番です。 Jev は受信トレイを非常に迅速かつ正確に並べ替えてくれます。また、カスタム フィルターを追加することもできます。 私はMacとLinux用の私用の独自のメールクライアントを開発していましたが、今日、必要に応じてメールボックスを並べ替えるためにjevを使用するように接続しました。 AI による応答もあります (そうではありません)。

Jev だけで色々なことができます！ X 返信内に感情分析を直接追加する小さな Chrome 拡張機能を構築しました。 すべての返信は次のように分類されます。 🟢 ポジティブ ⚪ ニュートラル 🔴ネガティブ Powered by @typesafeai @CompleteSkeptic

Jevを使用してX用のリアルタイムフィルターを構築しました スクロールすると、エンゲージメントベイト、怒りベイト、プロモーション投稿が見つかり、ゴミ箱に捨てられます。 オープンソースなので BYOK も可能です ⬇️

うわー🤯 Jev + @agnt_gg を使用して、1 ドル未満で 3 分以内に 63,045 件のメールを分類しました 合計実行時間: 2 分 54 秒 入力トークン: 23,430,692 出力トークン: 4,528,206 合計トークン: 27,958,898 推定コスト: 0.9841 ドル これは LLM で数百ドルかかるでしょう

JEV は非常識です 🔥 1,873 件のバックリンク アウトリーチ メールを与えて、どれが返信を受け取る可能性が高いかを確認しました (0 ～ 100) 分析したそれぞれについて: → ウェブサイトと記事の関連性 → 提案された配置がどれほど自然に感じられたか →連絡先メッセージ適合 → パーソナライゼーションの品質 →

Jev は、@mintdotgg の上に構築した編集ツールに、より正確なカメラ コントロールと最大 230 倍高速なプランニングを追加しました。 Jev は、いくつかの調整済みの多肢選択式質問 (動きの種類、プラス方向、および

速報: エージェントカード + Jev + カーネル = ハイパーショッピング ⚡ エージェントにオンラインで商品を購入するように頼むのは、通常次のようなものです。 - 高価（トークンが行き来する） - 遅い (トークンが往復するBC) - 安全ではありません（カード情報をエージェントと共有するための安全で準拠した方法はありません）

Jev はパングラムの代わりに AI を検出できますか? @typesafeai Jev への 1 つの質問: 「これは AI モデルによって書かれましたか?」分割は確率です。トレーニングなし、分類器なし、250 ミリ秒、テキストあたり 0.00003 ドル 人間と GPT-4 / ラマ / ミストラルのベンチマーク: 94% の精度、1% の人間がフラグを立てました。

これにより、私は別の実験を試みることになりました。 Jev はリアルタイムでゲームをプレイできますか? 私の新しいゲーム、Focus Rail では、Jev は複数の移動列車を追跡し、それぞれを正しい駅まで経路指定する必要があります。 ルート ソルバーやフォールバック オートプレイヤーはありません。 Jev はスイッチ設定自体を選択します。

Jev のコーディング エージェントの最適な使用例: リンターができないルールを強制する コーディングエージェントはルールを破る傾向があり、一部のルールは成文化できない Jev は、そのようなルールに対して毎ターン得点し、エージェントに早急に修正すべき点を伝えることができるようになりました。 オープンソース:

私は Jev を使用して、小さな文明に 6 つの心を与えました。 それからGODをプレイしました。 優しさは信頼を勝ち取り、圧制は反乱を引き起こし、謝罪は誰もを納得させませんでした。 Jev は各派閥がどのように反応するかを決定し、シミュレーションによってそれが現実のものとなります。 返信でGODMODEをお試しください ⬇️ @typesafeai #jev

メモリ システムで jev を機能させる

今日、@typesafeai jev - 最新アクセスを取得しました そこで、jev に gpt-5 モデルと本物の人間を相手に恐竜ゲームをプレイさせました そしてその結果は衝撃的です!!

@typesafeai から jev をテストする時間を作りました theMealDB を使用し、各レシピを Jev に送信して、デザート、ソース、パンなどをフィルターしながら、早い、安い、健康的、感動的、初心者向けという 5 つの側面でスコアを付けました。 実行全体にかかる時間は 1 分強で、費用もかかりました

今日は、@pidotdev と @typesafeai の Jev で構築された AgentRun と呼ばれる新しいハーネスを紹介できることを嬉しく思います。 これは、エージェントが仕事のやり方を学び、一般的なソリューションをコード化し、邪魔にならないように構築されています。

Jev (@typesafeai モデル) が実際にどれくらい速いかを確認したかったので、30 個のライブ BTC ヘッドラインを与えました 一度に 1 つ: 16 秒 一度に10個：2.5秒 各コールでは、BTC の「はい/いいえ」、イベント タイプ、および強気/弱気のコールが返されます。それぞれ約 0.5 秒かかります。 すっごい早い

実際の Android デバイスでの e2e テストで jev がどのように実行されるか興味がありました。 どちらも同じプロンプトと 15 のテスト ステップから始まりました。 そうですね、jev は、ウィキペディア内をナビゲートするディープシーク + ビジョンよりも約 14.8 倍高速でした。

@CompleteSkeptic System One モデル Jev は LLM になれないなんて誰が言ったのでしょうか 😜?

Jev-thoven は、この 2 分間の曲全体を第一原理から作曲しました。

公開データセットから人間のような呼び出しを行う 1,000 以上のパーソナリティをシミュレートする、現在取り組んでいるプロジェクトのプリフライトに Jev を追加しました。 Jev はそれを殺します。 Jev でリードすると、信頼性が少なくとも 30% 向上し、数秒で応答できます。

jev は非常識です 私たちはそれに t1ktok と 1nstagram 上の 1,100 万を超えるビデオのライブラリを提供し、バイラルな「ブルーム ニュートリション」コンテンツを検索するように依頼しました。 20 秒で 384 以上のビデオが得られ、それぞれのビデオが拡散したフック、フォーマット、アングルが分析されました。 (そして、費用がかかっただけです

Jevにドット絵を描く機能を与えてみました！ ディープシークを使用していくつかのプリミティブを含むスケッチを計画し、それをレンダリングし、すべてピクセルの位置と色に基づいて調整します。 道のりは長いですが、かなりきれいになりました。

@typesafeai の jev は、@DarioAmodei によるペーシング・ザ・フロンティアの記事についてどう思いますか?

Jev は人間を読むことができますか? Byte とジャンケンをします。毎ラウンド、彼はあなたの次の投球をあなたが投げる前に予測し、その読みに反してプレーします。彼の動きはあなたが選択する前にコミットされるため、後で変更することはできません。 賭けはアークに決着します。試してみてください 👇

Jev はブラウザーでの使用に便利だと考えられ続けています。そうではない。不正行為を行わないテストでは、崩壊するまでに約 5 つのアクションを完了しました。 クールなモデルですが、これだけではありません。

この研究 (および以前の研究) に触発されており、@GoodfireAI はアクティベーションで報酬ハックを捕捉しますが、クローズド コーディング エージェントはそれらを提供しません。そこで私は残りの半分を構築しました: グレーダー/非表示テストの構造的拒否 + 工具軌道をスコア付けする @typesafeai Jev サイドカー

Jev がスーパーマリオブラザーズに勝利しました。 シミュレーターはマリオの位置、近くの敵、地形などのゲームの現在の状態の構造化データを毎瞬間返し、ジャンプやランニングなどの可能なアクションをシミュレートします。 Jev は、次に選択されたものの確率分布を返します。

Jev を使用して最速の SEO/AEO 監査ツールを構築しました 私のウェブサイト全体を監査するのに 16 秒かかりました ウェブサイトのすべてのページを調べて分析し、html コードとコンテンツをチェックし、それらを修正するための完全なプロンプトを表示します。 これは無料で、現在 Botally で入手できます。

@mattdesl のアイデア、よりカラフルな X に触発され、jev は感情に基づいて各投稿の色を決定します。 自分のタイムラインの全体的なテーマが何なのかを知るのは興味深いことです。 自分のプロフィールも一緒にチェックしてください。

Jevは正気の沙汰ではありません。サウンドオン!!! 話しかけるだけで音楽が作れました。 「裏拍にスネアを追加します。」 「もっと暗くしてよ。」 「もっと早いよ。」 「オフビートにスクラッチを追加して、よりトリッピーにしましょう。」 すべてのセンテンスは、約 200 ミリ秒で新しいビートになります。メニューもクリック手順もチャットボットもありません。 あなたはただ

たった 2 つの単語を削除するだけで AI の考えを変えることができますか? それがJevゴルフです。 Jev は文章を読んで判断します。あなたの仕事は、できるだけ少ないカットでそれを裏返すことです。 10穴。パーを上回ることができますか？

は自分たちで運営する小さな村で、ブラウザにライブ ストリーミングされます。 5 つの家族が森の中で採餌、農作業、貿易、噂話をし、子供や犬を育て、チャンスを掴みます。村人が下す判断はすべて Jev から来ています。

みんながJEVについてわめいている中 実際にCLAUDEとベンチマークしてみました 生の数値、パブリック リポジトリ

🙌 そうだね！みんながやっているのに、私たちは見ているだけでいいのですか 👀 ✨ @typesafeai の Jev は今、AI 業界で波を起こしています。ありがとう、@CompleteSkeptic 🙏 Jev は、特有の問題を解決するためにハーネス レイヤー SuperQode と統合されています。オプトイン System One としての Jev

@typesafeai からの Jev を使った最初の実験。 「プレイ可能な」ビデオゲームの NPC。 探検したり、資源を集めたり、家を建てたりするように指示します。そのディレクティブをオーバーライドして、コースが変わるのを観察してください。 NPC の次の行動の選択と確率はライブで表示されます。

シミュレーション以外でロボット工学に Jev を実際に使用している人を見たことがありません。そこで、ポリシーなしで実行され、ゼロショットでロボット アームを制御している Jev をここに示します。 @typesafeai @CompleteSkeptic

Jev を使用して、リポジトリ内の考えられる問題を特定しました。エージェントフレンドリーな応答と人間フレンドリーな TUI が付属しています。

大声で笑ってます。 Jev を即興審査員に変えました。 紹介: 「Jev は一体誰のものですか?」

🚨@ogme01 が机上でドローンを飛行させている間は、Jev のデモを録画しないでください 🚁 @autumnpricing ダッシュボードで添付、更新、スケジュールなどを指示できるようになり、手動で編集する必要はなくなりました 私のテンジンタワーは今回は生き残れなかったと言っても過言ではありません 😭

Jido Jev + ReqLLM が三目並べをプレイ 各エージェントは Jev 呼び出しを行って次の動きを決定します。これは非常に楽しいことです。 今度はスケールアップします...

jev に感情を表現し、ビープ音 (🔊 の音) でチャットする方法を提供しました

@typesafeai の Jev モデルを使用して、@gocutover タスク グラフ (制御、確定的自動化、消去不可能な監査証跡) を使用して、インシデントでどのクラウド リージョンにフェイルオーバーするかを効率的に決定するのは楽しいです…次世代 SRE / インテリジェント運用の例

なんと...新しい Jev モデルには素晴らしい使用例がたくさんあります。 私はすぐに PII と機密データのリダクターを構築しました。 まず各文を編集する必要があるかどうかをチェックし、次に影響を受ける文を個別にフィードして、編集する必要がある単語を選択します。 例と比較して、正規表現を使用する

Jev - クロム拡張機能を使用したリアルタイムの youtube コメント分類。 @typesafeai

Jev と Pi が動作し、モデルが次の桁を予測し、試行ごとに即座にフィードバックを取得するため、自律的な 10 進数の継続をテストしています。

Jev を試してみて、次のような FlightWifi Chrome 拡張機能を作成しました。 - フライト中の Wi-Fi をチェックします (自動的に) - 航空機がビデオ通話、電子メールをサポートしているか、またはまったくサポートしていないかを検出します。 - Starlink または従来の Wi-Fi を検出し、Google フライトに直接判定を表示します。

JEV は Runescape をプレイします 同時に 5 つのボットを実行する 2004 OSRS サーバー上に Jev をセットアップします。 目標？可能な限り最高の合計レベル。 すぐに PVP を開始できるようにこれを最適化する予定です。 @typesafeai @CompleteSkeptic @maxbittker

どうやら最も便利な物体はスマートフォンです 📱 @typesafeai Jev 日常のオブジェクト 1,000 個をランク付け 冷蔵庫に51-49で勝った 2.8秒。 <1¢。 #AI

jev を使用して、文字通り入力した質問によって 1,025 匹すべてのポケモンをランク付けするウェブサイトを構築しました ミミッキュが最も性能が高いと思う

クロードコードの中にJevを入れてみました。 Jev はすべてのプロンプトを読み取り、適用するルールを選択します。プロジェクトには 12 のルールがあり、クロードは必要な 1 つを取得し、集中したセッションではコンテキスト トークンの約 4 分の 1 が使用されます。 見てください: 私のプロンプトには支払いについては一度も言及されていませんが、支払いルールは適用されます

Jev は、2025 年中 (239 営業日) デンマーク株式市場で取引しています。 市場データ、ニュース記事、ウィキペディアとグーグルのトレンドに基づくセンチメント。 810万トークンで0.32ドル🤯

jev にピクセル キャンバスを与えて、描画できるかどうかを確認しました... いや

jev は正気じゃない 🤯 RTS ルーレット ゲームが非常にうまく機能したため、バランスのバグが明らかになりました (基本的に、研ぎ澄まされた低リスクのプレイスタイルでは負けることはありません)。 今ではjevでも負ける可能性があります（笑）。すべてのテストの費用は 1 セント未満です。 プレイテスト用の合法的なツール。

Jev にあなたの戦闘習慣を焼き付けてもらいましょう 👇

Jev vs GPT-5.6 ソルとクロード ハイク 4.5 ポンで。 モデルが決めるとボールが動きます。 Jev (@typesafeai、@vercel AI ゲートウェイ経由) は約 200 ミリ秒で応答し、一般化されたリアルタイム インテリジェンスを可能にします。すごい速さ🚀 試してみてください - 金曜日のちょっとした楽しみ ->

30分のニュース。 2,782 件の記事。 Jev は、米国のあらゆるヘッドラインを 20 秒以内に約 5 セントで分類しました。次に、各データ センター サイトの地理情報を取得した証拠と領収書を添付します。 米国の記事 1,303 件。 3 つのデータセンター サイト。 2 つの正確な住所。

Starchild は、@typesafeai から Jev を統合する最初のプロフェッショナルグレードのアプリになりました Jev を使用して LLM へのルーティングを支援することで、コストが 20 倍削減され、迅速な分類のために速度が 6 倍向上しました。 ここではプロンプトをリアルタイムで分類しています (平均時間は 140 ミリ秒)。

@typesafeai の Jev モデルを使用して、@NYTConnections パズルを自動的に解決しました。モデルをタスクに合わせて調整するのはとても楽しかったです。結果に一貫性がないように見えます。今回の録音では3回のミスが発生しました。他のランは失敗し、1つのミスで1つが取得されました。

JevLM。 N グラム統計を使用して、jev が選択した単語を提案します。必要な単語が見つからない場合は、その単語の綴りを開始できます。愚かな間違いを犯した場合は、バックスペースを実行できます。校正パスも試しましたが、ほとんど効果がありませんでした。 @CompleteSkeptic @typesafeai

それは、Floppy Apex をプレイしている Jev です。以前のベストスコアを超え、すぐにやめるつもりはありません 🏆 これは、Apex によって Appduct 経由で接続され、Fable でいくつかの調整が行われました。 @AgentConf

Jev を使用して、YouTube の AI スロップを除外する Chrome 拡張機能を構築しました。 これは BYOK であり、スクロールで動作し、結果をキャッシュします。

Choice と Noul で問題を進めた場合、 @typesafeai の jev が異なる判断を下すかどうかに興味があったので、短い一連のトロリー問題を実行しました。 彼らが判断で意見が合わなかったのは一度だけですか？得点するためにより多くの人を殺す価値があるかどうかを判断する

@typesafeai の Jev とハーネス @goose_oss の実験 Jev を使用してプロンプトを受け取り、ターンが実行される直前にモデルを JIT 選択します。 Jev とそのようなモデルは多くの分野で役立つでしょう。これは最初のアイデアに基づいた初期のプロトタイプ コードにすぎません

Jev が実際にどれくらい速いかを確認したかったので、DOM を走査してリアルタイムで広告をクリーンアップする Chrome 拡張機能を構築しました。 そしてなんと、本当に速いです ⚡ DOM を横断する 迷惑なものを見つけます ほぼ瞬時に削除します Jev はちょっと正気じゃない 🫨

誰もが AI が人間の価値観と一致することを望んでいます。 誰の価値観? Jev vs 全員を構築しました。忠誠心、お金、人間関係に関する質問でどちらかの側を選びます。次に、Jev と他の人が同意するかどうかを確認します。 私たちを分断する問題を見つけてください。

私が OpenCode を使用しているのは、無料チャット モデル API を使用するためだけに、JEV を評価基準として使用して、Blender で 3D 飛行機モデルを作成するのを手伝ってもらうためです。 その結果は本当に印象的です。 。 JEV は本当に素晴らしいです。私がやったことはそれを自動的に実行させるだけでした

医療摂取は AI トリアージにとって難しいケースです。複雑なワークフロー、あらゆる場所に安全対策があり、すべての決定を人間がチェックできる必要があります。 意思決定ステップを LLM から Jev (@typesafeai) に移動しました。入力された質問 25 件、0.29 秒、0.00015 ドル、コードはワークフローを実行します。 方法、数値、制限

Jev は基本的にどのアプリにも適合できることが気に入っています。 チャットを中心にすべてを構築する必要はなく、自動入力ボタンなどのインテリジェントな機能をバックグラウンドに統合するだけで済みます。遅い LLM を使用するよりも UX が大幅に向上します。 欠けている部分のような気がします！

私は Jev をいじっていて、それをテストするために Figma プラグインを構築しました。要件ドキュメントを与え、フレームを選択すると、どの要件が実際にデザインに表示され、どの要件が表示されないかがわかります。 正直かなり良いようです

Jev + による適応型リアルタイムアプリ内サポート。 問題が発生している箇所を検出し、説明、提案、アクションなどのヘルプを UI に直接追加します。 Jev は、問題が発生しているかどうか、どこで問題が発生しているかを判断し、適切な機能をトリガーします。

Jev は 3 日前に出荷されましたが、誰もベンチマークを行っていませんでした。それで私はそうしました。 60 のリアルな顧客メッセージ。同じ質問、同じ条件、再試行なし。 Jev 対 GPT-4o-mini 対 クロード・ソネット 4.5。 Jev は 157 回連続で正解しました。システムは依然として障害が発生しました。 最低でもスピード第一

別の JEV の使用例: ルールが平易な英語の文であるリンター。 「エラーを飲み込みます。」 「隠れた副作用」。 「仕事が多すぎる」など jev は、14 個すべてに対してすべての関数を並行してスコア付けします。 zustand: 29 関数、464 判定、2.6 秒、5 分の 1 セント。 構文

@medusajs ドキュメントと @typesafeai の Jev を試してみる: ドキュメントのホームページからユースケースに基づいたドキュメントの推奨事項を直接取得します。 皆さんはどう思いますか？

お客様が独自のフィルターを作成できるツールを作りました 👀 JEV を使って、実際に瞬時に感じられるのはこれが初めてです > 「冬用」と入力すると、製品情報に基づいてすべての製品がその場で分類されます EasyFinder を使用して、私たちはインテントベースを追求してきました。

LinkedIn アウトリーチ メッセージのパフォーマンスを送信前に予測できるようになりました。 🤯 TypeSafe の新しいモデルである Jev を通じて 74,284 件の実際の LinkedIn メッセージを実行しました。 790 万件の回答。 5億2,100万トークン。 全部で22ドルかかりました。 分析で判明したことは次のとおりです...

クレイジー！！ jev用の鳩シューティングゲームを作りました🤯 ターゲットの位置を追跡して射撃します。バイバイ、レイテンシー チェスのテストに行く

2026 年になっても、依然として X フィードに無関係な投稿が表示されるのはなぜですか? @typesafeai Jev を使用してフィード オプティマイザーを構築しました。 それは私自身のブックマークに合わせて調整されており、その後、すべての投稿が Jev への 1 回の呼び出しを経て、確率として 9 つの入力された回答が表示されます: 激怒、広告、低労力、敵対的、有用…そして「

アクセス頂きました！そして、このビデオでは、最初のハンズオンである @typesafeai の Jev を調査し、Codex を使用して言い訳法廷を構築します。つまり、構造化された質問が入力され、確率が推定されます。猫のトラブルかエイリアンの誘拐: それを使って何をテストしますか?

分からないときはそれを知る検索バー。 cascade-search は 27K パラメータのモデルで、「先週以降のサムからの未解決のバグ」のようなクエリをブラウザ上で 0.25 ミリ秒で解析し、型指定されたフィルタに変換します。単語がわからないときは、Jev と質問します。その言葉だけ。

この Web サイトには事前に構築されたページはありません。 リーダーごとに最大 400 ミリ秒で作成されます。 @typesafeai の Jev は型付きの判断を行い、レンダラーが承認されたコンポーネントを組み立てます。 Web デザインの未来は、AI がコードを書くことではありません。ページの構築方法をすべての読者が決定できるようになります。

わかりました、@typesafeai のビジョンが見えました この問題は何ヶ月も私を悩ませてきました。 LLM だけでは、たとえ小規模な PR のレビューウォークスルーを生成するのにも、最大 5 分以上かかっていました。 Jevとは？せいぜい数秒程度です。ゲームチェンジャー。

Jev は、私の macOS クリップボードも常に監視しています。 クリップボードの内容は端末コマンドですか?このアプリには、端末で実行するためのクイック アクションが用意されています。

Jev と戦って、どちらが実際に優れているかを確認してください。 @typesafe_ai の Jev モデルを統合して、リアルタイムで敵を制御します。 決定が行われる前に、その決定の確率を画面上で直接確認できます。

Pokémon Gold (HGSS) で JEV (@typesafeai) をゲットしてポケモンリーグに勝つことを目指しています。ポケモンチャンピオンになれるか試してみましょう 🏆 上へ 下へ 左 右 あ B

FPS ゲーム内に 3 つの JEV ボットを配置しました。

JevでXスロップ検出器を作成しました Jev が @sama にスロップとしてフラグを立てました、申し訳ありません

Jev + API = チームメンバー間の最適な重複を瞬時に見つけます 最長の待ち時間は API 通話の往復です 🤯 Jev を製品に組み込む方法を考えていきます

エキスパート モードでマインスイーパーをプレイする Jev 対 LLM (ミストラル ニモ)。 200x200 のボードをプレイするためにプッシュしようとしています。

Jevは色を理解していますか？ 信じられないほどのモデル、非常に安くて速い。これは間違いなく、最新の言語モデルの上に新しい UX/UI パラダイムを作成するための飛躍的な進歩のように感じられます。

疑われた通り。 1 デザインにつき ~0.0005 ドル。飛びます。 UI を設計するモデルが単語を 1 つも書くことができない場合はどうなるでしょうか?まあ、今年慣れてきたハーネスの練習のような言葉は必要ないようです。 小さな意思決定モデルである Jev を使用すると、~1 で設計全体が選択されます。

jevscan をビルドしました。これは、@typesafeai の Jev を使用して、@etherscan 上の悪意のあるアドレスとトランザクションをリアルタイムで検出するための Chrome 拡張機能です。

Jev を使用して、コーディングエージェントが npm パッケージを取り込む必要があるかどうかを決定しました。 名前を貼り付けます。実際の README ファイルとエージェント ファイルを取得します。 jev は許可または拒否を返します。残りはコードが行います。

ようやく Jev にアクセスできるようになったので、電話をかけてみました。 平易な英語での入力: サインインし、₹900 交通費を追加し、ダーク モードをオンにします。 LLM は 1 回 10 ステップを実行しました。 Jev は、すべてのステップを 2 回処理しました (何をタップするか、それが機能したかどうか)。 10/10。 p=1.00。それぞれ約 400 ミリ秒。実行全体: $0.0006。

構築全体のコストはモデルコールで 1 ドル未満です。 ライブ マーケット ニュース デスク: yfinance の見出しが入り、トレードのアイデアがランク付けされます。パスごとに 215 回のタイプ判定、2.7 秒、4 分の 1 セント。 クロード・コード+TypeSafeのエージェントスキル。 #jev @typesafeai

jev は同時に 50 個のワードルを再生しました。 49勝。平均推測数は 3.78 です。 15.8秒。 4セント。 失ったのはTATTYだった。ピリッとした、タッキー、タフィー、タリー、タビーで5つの推測を燃やしました。 人間と同じように閉じ込められてしまったのです。 ピークAGI

Jev + AIsa で「応答する価値」を構築しました。 企業のドメインにドロップすると、X 上の人々がすでにあなたの製品が解決する問題について話していることがわかります。 テストしたのは次のとおりです。 > 150 件のツイートが見つかりました 18.8 秒で 750 件以上の Jev 決定 > 79 返信する価値があります > 71 件がアーカイブされました

エージェントが作成するコードのレビュー ゲートであるテネットの構築に 1 日を費やしました。 @typesafeai による Jev を使用して、平易な言語で記述されたルールに照らして各コミット、コミット メッセージ、PR を判断します。 ルールは、@poteto のアンスロップ スキル、@hvpandya のストップスロップ、@dillon_mulroy のアンチスロップ、および

AI がコンピューターのトラフィックを監視し、何か異常な様子があったときにそれを教えてくれたらどうなるでしょうか? LLMではできませんでした。遅すぎます。 @typesafeai の Jev は十分に高速です。それをネイティブの Rust アプリに接続しました。 ついでにRust SDKをビルドしました。 🦀

Jev は一文も書けませんが、Reddit を整理してくれました。 Jev で 12 時間: 180,000 以上のスレッドが収集されました ターゲットサブチャンネル数 12,000 返信する価値のある 205 件を関連性順にランク付け 自己改善の成長ループ。料金：無料。

プロのヒント: Jev を使用すると、X がいつも見逃しているような迷惑な返信コメントを削除できます。 Astra ではドキュメントと API キーを使用して 5 分かかります。

文書に企業用語、法律用語、技術用語が含まれていないかを確認したいですか?私はこれをいじって専門用語検出器を作りました。任意の文書に貼り付けると、専門用語が含まれている場所がすぐに表示されます。 超高速で、ほぼ無料です。 文書を文単位で切り取っているだけです

Jev にクラロワをプレイさせ、実際に試合に勝ちました。

実際のプロジェクトに有機的に統合された JEV ペーパーブレークダウンレコメンデーションエンジン 私たちはすでに、コンテンツベースのフィルタリングと協調フィルタリングを組み合わせた実用的なシステムを持っていました。 Pro ユーザーは、Jev で追加のキュレーションを入手できるようになりました。 〜 70 件のリクエストでユーザーあたり 0.0019 ドル 🤯 5 秒以内に最大 50 人のユーザー

@typesafeai Jev にアクセスでき、最初のユースケースは判定キャッシュの構築でした。 セマンティックキャッシュと比較してみました。 1 つは、しきい値が 0.90 を超えるコサイン類似度を使用します。もう 1 つは Jev を使用します。

なんと！私は @typesafeai を激しい意思決定に追い込みましたが、それはそれ自体を持ちこたえました。非常識 私は、Jev があらゆる決定を下し、一言も書かない町を作りました 🤯 Jevトン 🏘️ 120 人、7 本の道路、20 の企業、議会、新聞 Jev が毎時間決定します

jevを使ってスマート電卓ノートを作りました 何でも計算できます!! 😅

オリジナルなものが思いつかなかったので、Jev が Slay the Spire 2 をリアルタイム (1 倍速) でプレイしている様子を紹介します。 Act 1 は 9 分で完了し、料金はわずか 0.015 ドルです。 ここでのスピードは信じられないほどです。まるでスピードランナーを見ているようだ。 必ずしも最良の決断ができるわけではありませんし、

実験として、@typesafeai の Jev を SaaS の AI エージェントに接続しました。 そのスピードは本当に信じられないほどです。 私が入力したりクリックしたりするよりも速く応答し、コストは従来の LLM よりも約 100 分の 1 です。 🤯 リクエストにまだ完全な LLM が必要な場合は、3 分の 1 で通知されます。

@typesafeai Jevは本当にクールです。入力のバイブを評価するバイブ関数の簡単なデモを記録しました。複雑なシステムでの Jev の使用法はすでにたくさんあります。

Jev に ethereum:native で取引するために 100,000 ドルを与えたところ、驚いたことに 15 分で 0.28% の利益が得られました。 チェックしてみてください: GitHub リポジトリ: フィンテックに携わっているなら #connect しましょう

Jev + GPT-6 アストラ = 非常識 GPT-6 アストラはこの都市全体を 1 つのプロンプトから構築しました。 その後、Jev に制御を渡しました。 私は、強力なコーディング モデルと、小さな決定を非常に高速かつ低コストで行うように設計されたモデルを組み合わせたときに何が起こるかをテストしたかったのです。 そこでアストラにお願いしたのですが、

NARUTO-ナルト-をテーマにしたストリートファイターゲームを作成し、@typesafeaiのJevと対戦しました 50秒の戦いで約130の決定を下し、ほとんど使用されず、私を倒す寸前でした。その反応速度と必殺技（身代わり術）の使用に非常に感銘を受けました。

約束どおり、Jev は Orus エージェントに統合されました。 Jev とは何ですか? エージェントにとってどのように役立ちますか? Jev は TypeSafe AI のモデルで、構造化された回答で正確な質問に答えるために構築されています。 Orus では、戦略が提案する取引が実行される前にレビューされます。 承認します

Jev シェル履歴から次のコマンドを選択します

jevでカロリー追跡アプリを作りました。インスタントです🤯

Synkora で @typesafeai JEV (TypeSafe) をテストしてきました。 私は、Claude Sonnet にツールとして JEV へのアクセスを許可し、1 つの職務プロフィールに対して 5 つの履歴書に対してテストしました。 結果: 5 件の履歴書が評価されました JEVによる構造化評価 各評価はミリ秒以内に完了します の

開発者は「誰かこれを解決した人はいますか?」と尋ね続けます。 そこで、@typesafeai Jev のテストを作成しました。 RADAR はリポジトリ、パッケージ、問題、論文を見つけます jev は、関連性のあるもの、実用的なもの、最初に開く価値のあるものをランク付けします Codex はテスト全体を一発で行い、アイデアを思いつきました 最初のケース: パスキー

Jevにロボットアームをあげました。 2 台の USB カメラ、SO-101、および @typesafeai の Jev は、1 秒あたり約 2 回の決定で次の動きを選択します。 スリップしてデバッグした後、ボールを取りに戻り、ボールをボウルに入れました。

誰もが気分によって Jev の信頼しきい値を選択します。 0.95？ 0.5？ ジェカルを構築しました。データを渡して、「99% の精度が必要です」と言います。正確なしきい値、Jev が処理できる量、および LLM がまだ必要な量がわかります。 オープンソース、コマンド 1 つ。 @typesafeai

AIBackends Web API が @typesafeai による Jev をサポートするようになりました 統合をカスタマイズできるメインアプリから抽象化が必要な場合は、この API レイヤーを使用できます。

Jev でジョブ ロースト マシンを構築しました。JD を貼り付けると、一行ずつ焼きます。こんなに安くてスコアが速いなんて、信じられないほどです！ @typesafeai 「私たちはここでは家族のようなものです」 → ここには境界線はありません。 「帽子をたくさんかぶる」→あなたは3人の従業員です。 「曖昧さがあると心地いい」 →

つまり、@typesafeai Jev は射撃と回避の方法を知っていますが、Jev は 3D 空間でゾンビに対して生き残ることができるでしょうか? Jev がどこまでできるかを確認するために、Jev に初代バイオハザードをプレイしてもらいました。 これは極端なケースでした。 3D 空間、目的の理解、敵との戦い、パズルなど。

あらゆる動きが @typesafeai jev によって決まるパックマンを構築しました 👾 すべてのタイルで、Jev はパックマンの周囲にあるものを取得し、方向、戦略、危険スコア、閉じ込められた、コミットされた、後悔のフラグを返します。その決定によりタイルが移動します。 久しぶりに革新的なモデルがついに登場。

Atari Pong で Jev を試してみました。 🏓 この古典的なアイデアに構造化された質問を 1 つ書き直したところ、Jev はボールを外した状態から、33 秒間のランで 1 得点、0 失点という結果になりました。 次の実験: 教師モデルはゲームプレイの経験からその疑問を改善できるでしょうか?

@typesafeaiのJevはすごいですね！ ポケモンファイアレッドをやらせてみたところ、レベル40のポケモンのパーティでエリート4を倒すことができました。 すべて0.03ドル未満

AI モデルがあらゆる動きをするテトリスを構築しましたが、それは LLM ではありません。 Jev (TypeSafe の新しい「決定モデル」) は、合法的な着陸のリストを取得し、1 つを選択します。 移動ごとに最大 400 ミリ秒 100 個あたり約 1 セント 違法な動きを幻覚で見ることはできない、スキーマがそれを許さない

jev-lint は、私自身の Wiki ページを 2 つ並べて配置しました。知識は一度編集され、その後最新の状態に保たれると言われています。もう一方は、それは共進化し続けていると述べています。 84% が矛盾の可能性があるとしてフラグを立てました。それが1つであるかどうかを決定します。 #AIAgents #オブシディアン

Jevで描きたかった🎨 Codex(Astra) + Jev + @Stagehanddev + @browserbase を利用したゴールデン ゲート ブリッジの美しい絵画をご覧ください。 (ビデオは1倍速)

Jev がリアルタイムで NPC を制御するダンジョンを構築しました。 A が追跡を続ける間、B が追跡から迎撃に切り替わるのを観察します。 Jev が戦術を選択します。ローカルな経路探索により警備員が動き続けます。 心臓を一つ残して逃げた。

MuJoCo で @makermodsai メタル アームを駆動する @typesafeai Jev を入手しました。 画像は SIM のカメラが渡されていないものです。SIM は JSON の環境の状態を Jev に渡し、次の境界のあるアクション (ホバリング、降下、把握、持ち上げ、配置) を自信を持って入力された選択肢として選択します。

大丈夫。つまり、@typesafeai Jev は戦えることはわかっていますが、Jev は撃って撃たれないようにできるのでしょうか? テストのために、Jev に私のお気に入りのアーケード シューティング ゲームの 1 つであるタイム クライシスをプレイしてもらいました。 かなりうまくいったと思いますが、それは私がそれにかなり良いハーネスを与えたからでもあります。 1つで

マルチステージ操作タスクに Jev を接続すると、Jev は高レベルのタスク遷移と各境界での信頼ゲートを処理し、決定論的な物理ガードが実行を管理します。 @TypeSafeAI さん、おめでとうございます。信頼性の高いエージェント制御が大きく前進しました。

検索可能なメモリを備えた小さなエージェントに Jev 圧縮を追加しました。 これは、memory.md ファイルを grep し、Jev 圧縮を使用して不要なメモリを削除するためのいくつかの追加ツールを備えた nanocode のフォークです。

Jev にアクセスし、それによって可能になる素晴らしいことの概念実証を構築したいと考えました。 システム 1 の反射 (Jev) とシステム 2 の熟考 (LLM) を組み合わせたデュアルブレイン エージェントを構築しました。 以下の 8 倍の実行では、両方の脳が活発に活動している様子をライブで見ることができます。 - Jev は複数句を解決します

@typesafeai はとても楽しいです。こちらは Jev がちょっとした現実確認を行っています。

Jev デモ: リアルタイムの感情検出と各ユーザーのプロフィールに一致するアバターを備えたライブ Bluesky フィード。 #jev

@typesafeai の #jev は楽しかったです!そこで私はjevsum​​eを構築しました。 あなたの履歴書を理解し、設定されたフレームワークに照らして採点するのにかかる時間は 0.0002 ドル未満、1 秒もかかりません。 追加したカスタムの役職に対してスコアを付けることもできます。 コメントにリポジトリのリンクとウェブサイトをドロップしてください!

@agent_device と AI SDK を利用した私のモバイル e2e テスト ライブラリは、@typesafeai から Jev をサポートするようになりました。 同じテスト、同じループ: Jev: 29 秒、0.003 ドル Haiku 4.5: 37 秒、0.07 ドル

typesafe の Jev api を Three.js ドライビング シムで実験します。

あなたはスロップキャノンですか？ Jev は知っています。 - 過去 200 件の投稿を読み取ります - 各投稿には SLOP または HUMAN のスタンプが押されます - 認定を受けた人間の世界的なリーダーボード 残酷なほど正確だ

さて、@typesafeai の Jev が「聞く」ことができたらどうなるでしょうか? Jev によると、Toxicity は次のように聞こえます。

Jev を使用して、X に対する AI 応答にフラグを立てました。 私は、一般的な AI ライティング シグナルを、応答が機械によって生成されたものであるかどうかの確率を返す Noul 質問の肯定的な基準として定義しました。 「X ではなく Y」という表現や説明的な枠組みのようなもの。 そしてChrome拡張機能

jev を使用してレプリカ内のグローバル検索を強化する小規模な実験です。 jev のようなモデルで UX を改善できる可能性は無限です。 次のようなものができるようになりました。 - ユーザーの意図を理解した検索 - やろうとしていることに基づいて変化するアクション - ルーティング

@typesafeai の Jev がドラゴンボール スパーキング ゼロをプレイしています。 Astra と Fable はそれぞれ、リアルタイムの意思決定を行うための Jev (システム 1) の初期ポリシーを作成します。 アストラと寓話 (システム 2) は、ゲームの進行に応じてポリシーを更新します。

差分のインテリジェントな順序付けツールとして Jev を使用してみました

そうですね、@typesafeaiのJevはとてもクールです。 500 件のメールを数秒で分類しました。値段は3.5セントでした。

何か調理したところだと思います🔥 jev(): 自然言語でデータベース全体を検索する PostgreSQL 拡張機能。インデックスや埋め込みはなく、関数は 1 つだけです。 WHERE jev(人々、「自宅で仕事ができる」) または WHERE jev(人々、「名前はヨーロッパっぽいですね」) 129 行を約 1 秒で判定

このモデルは実際には電子メールの分類において非常識です 私はそれがどれだけうまく機能するかを確認するために自分のメール1500通でテストしました、そして私は驚かされました

「Jev はテキストを生成できません」 @CompleteSkeptic できるよ

Jev を使用してコードベース分類子を構築しました。これは、エージェントが作成するオーバーエンジニアリングされたコードの解決策になる可能性があります 次は Jev を何をテストすればよいでしょうか?

Jev + @Stagehanddev を使用して、非常に高速なコンピューター/ブラウザーの使用を構築しました。 このタスクのコストは 0.001 ドルで、ほぼ瞬時の速度で実行されます (ちなみにリモート ブラウザーで) ループ: ページを観察し、状態として 11y ツリー + 質問としてアクションを送信し、Jev が次のアクションを決定し、次に Stagehand

@typesafeai からの Jev を使用した超高速の条件ベースのモデル ルーティング。

@typesafeai の Jev を QA テスターとして雇うことができます

これらは、セキュリティ パイプラインの 1 つで jev を使用した結果です。経済的にするためには、より小型の (そしてより愚かな) モデルを使用する必要がありますが、このモデルは、はるかに高い精度を維持しながら、5 倍以上安く、より速く、それを実現します。 私は普段、新モデルのリリースについてあまり宣伝しませんが、

ライブ臨床相談（アンビエントスクライブによる）中、記録は定期的に Jev に提供され、医療オントロジーを横断して症状を分類し、鑑別診断を更新し、治療法を提案し、リアルタイムで危険信号を特定します。

Jevで実現するDrapeのリアルタイム仮想試着

Proqの建設図面分類

JevとmicrosandboxによるMario Never Dies

jev board：環境知能キーボード

分岐する未来を試すDoom

Hacker Newsの個人向け重み付け

Androidのマーケティング通知を静かにする

JevでCodenames

MotherDuckのテキスト分類が、約50倍高速になり、コストは約1%になりました。 prompt_jev()はJevを活用したSQL関数で、TypeSafeの新しいsystem oneモデルです。10万行を40秒、$0.50で処理し、最先端LLM並みの精度を実現。LLMでは32分、$37かかりました。 続きを読む：

JevとElevenLabsを使ったリアルタイム詐欺検出。 ElevenLabsが通話相手の発話をリアルタイムで文字起こしし、Jevが詐欺リスク全体を算出して、よくある危険信号を検出します。 各リクエストは約180msで返り、11件のリクエストの費用は$0.00043でした。

Jev と ElevenLabs によるリアルタイム感情分析。 通話相手が話している間に、各フレーズがその感情を表す色に変わります。右側の6つのメーターが通話のムードを追跡します。

typesafe/jev-router のご紹介：Jev と @typesafeai を活用した、キャッシュを考慮するモデルルーター Jev Router は各リクエストに最適なモデルと推論の強さを選び、品質、速度、コストのバランスを取ります。 その仕組みはこちら 👇🏻

Jev 対 Claude。同じロボット、同じ指示。 233ミリ秒 vs 2秒。 そう、悪口を言うと拗ねます。 1倍速、音声オン。

Jaste（ベータ版）をご紹介 - @typesafeai Jev 搭載のコピー＆ペースト - オリジナルのデモより高速 - ローカルモードは近日公開 - BYOK 対応 パソコンを使うのに、こんなに手間がかかる必要はありません

🎇 小さな Chrome 拡張機能を作りました。Jev を使って、どんなサイトの WebMCP ツールでも操作できるサイドパネルです！ 入力すると、キーを押すたびに関連するページのツールを選び、引数を入力して、どれくらい確信があるかを教えてくれます。 食料品の買い物で使うとこんな感じです：

Jev を使ったリアルタイム文章校正ツールを作りました 📝 「LinkedIn の投稿っぽく聞こえるものをすべて指摘する」といったカスタムルールを書けます レシートプリンター付き 🖨️（音声も含まれます）

Jevでリアルタイムのプレゼンコーチを作りました。 プレゼン中に話を聞き、スライドとメモを追いながら、まだ話していない内容を把握します。

@typesafeai Jev の新しい検索方法 (⌘F) をご紹介します。 単に一致するものではなく、探しているものを見つけます。超高速で、ほぼリアルタイムです。 100% オープンソースの Chrome 拡張機能として作りました。

入力したもの（何らかのUI）に変わるテキストボックスを作りました。Jev を搭載。

jevgrep をご紹介します。@typesafeai の Jev を搭載したリサーチエージェント CLI で、コーディングエージェントのコストを 40% 削減します（SWE-bench で検証済み）。 コーディングエージェントがコンテキスト収集に jg を使うよう、組み込みの skill を必ず使ってください

Jevはclang -Ozよりもコンパイル済みバイナリのサイズをうまく最適化できるのでしょうか？ 結果は、できる場合もある！でした。jevoptの紹介です。Jevでコンパイラの最適化に関する判断を賢く行います。各LLVM IRの呼び出し箇所で、Jevを使ってインライン化するかどうかを賢く判断しました。その方法を紹介します。

@typesafeai の #Jev を、私が関心のあるユースケースで少し試してみました。履歴書と実際の求人情報を照合するというものです。 Rolewiseという小さなデモを作りました。求人の取得は@metix_aiが担当し、適合性の判断はJevが担当します。 構成： - 履歴書を解析して、編集可能なものを生成する

ターミナルを Jev に接続するとき

ついに Jev を試して、いくつかの単語から Mark Rothko の絵画を検索させてみた

Jevを使ってフォントのインスピレーションを探している

Jevを使ってカラーパレット生成ツールを作った。やらない理由はないよね？ 入力を与えると、Jevは10の色相ファミリーそれぞれの確率、暖かさ / 明るさ / エネルギーのスコア、そしてフォントの候補を返す。 コードがそれらをoklchにマッピングして、ページを彩る。

@ASIMOV_Platform の最新リリースには `--jev=NOUL` 出力フィルターが組み込まれ、Hermes などのエージェント・ハーネスが、単純な自然言語の後処理判断を System One モデルの Jev に任せられるようになりました。 ねえ見て、LinkedIn の人脈ネットワークを何気なく JSON-LD にしてるよ。

記帳代行サービス業界はもう終わりです。 この週末、@typesafeai の Jev を使って、より優れたソリューションを作りました。 事務所が $20,000+ を請求した34か月分の仕事をJevに与えました。 Jevは20秒でそれより良い仕事をし、費用はわずか$0.32でした 🤯