사람들은 Jev로 무엇을 할까?

jev는 미쳤어. 40초 만에 37개 브랜드의 724개 실시간 광고를 분류했습니다. 모든 후크. 모든 형식. 권하다. cta. 인식 단계. 방문 페이지가 일치하지 않습니다. 9센트의 토큰을 사용했습니다. (@stealads + mcp에서 사용 가능) h...

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JEV는 미쳤어요. 우리는 400개의 회사와 하나의 후보자 프로필을 제공했습니다. 12초 만에 후보자가 얻을 가능성이 가장 높은 직업을 예측하고 신뢰도 점수를 할당하고 취업 후보자를 감지했습니다.

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jev는 미쳤어요 🤯 여기 Jev가 초인적인 속도로 지하철 서퍼를 플레이하고 동시에 50가지 게임을 플레이하는 모습이 있습니다. 이 실행을 수행하는 데 드는 비용은 1센트 미만입니다. Jev는 Astra나 Fable과 같은 LLM을 대체하지 않지만...

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와 이거 실제로 효과가 있었어! Jev를 사용하면 내 음성으로 실시간으로 브라우저를 제어할 수 있습니다. > 나는 대화합니다 > Jev에게 전송된 내용 > jev는 ~300ms 내에 확률을 반환합니다. > 브라우저 클릭 비용: 결정당 $0.0002 나는...

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Jev를 사용해 보고 다음과 같은 기능을 갖춘 Chrome 확장 프로그램을 만들었습니다. - YouTube 오디오 듣기(선택 사항) - 스폰서 세그먼트에 도달하는지 감지 - 건너뛰기 ➡️➡️➡️ - 비디오당 ~$0.005의 비용으로 실시간으로 모두 Pro...

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텍스트를 생성하는 대신 @typesafeai의 jev는 구조화된 출력을 생성하므로 모델 라우팅, 도구 선택/검색 및 다양한 형식의 가드레일과 같은 분류 작업에 적합합니다. 그것도 우스꽝스러워...

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Jev가 여기 있어요. - LLM과 어떻게 다른가요? - 내부적으로는 어떻게 작동하나요? - 실제 사례에는 어떤 것이 있나요? - 언제 사용해야 하나요? 아래에 모든 답변을 드립니다: https://t.co/HLfPVp51h6

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Jev v1.13은 확률 계산으로 로켓을 피합니다. 🚀 @typesafeai의 새로운 비LLM 모델은 텍스트 대신 결정을 반환하므로 로켓이 떨어지고 25시 동안 살아남는 동안 330ms마다 안전 타일을 계산하도록 했습니다.

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@typesafeai의 Jev로 스스로 해결하기 위해 루빅스 큐브를 얻었고 사람처럼 22회 이동 최적 솔루션이 아닌 94회 이동하여 문제를 해결합니다. Jev는 LLM이 아니며, 문제와 함께 ~250ms 안에 하나의 질문에 답할 뿐입니다.

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视觉版 Jev 来了 https://t.co/x0kzeE3hdx 仿光着社区的思路，把候选结果映射成固定标签，prefill 完直接采样，限字输流 token，采用多qwen-3.5-0.8B 4비트 량화부署地本地，16g m4mbp 顺利运行 叠甲：这只是在 infer 层작은 작은 复现一下 jev 이상적인 형태의 유형은 정의되지 않습니다.

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나는 Jev와 함께 작업 크롤러를 다시 구축했습니다. 과제: 회사 공식 홈페이지에서 시작해 채용정보를 찾고, 내 프로필에 맞는 일자리를 찾아보세요. 이전에는 LLM을 사용했을 때: ~5분. 이후 Jev와 함께: 20초 남짓...

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jav @typesafeai - jestem pod wrażeniem 🤣 멋지네요. Napisałem kolejne 데모. Myślę, że teraz to widać potęgę modelu ... i o co chodzi i widać prawdziwą wartość biznesową. Akt I - 엑스레이: "jedno zapytanie, wszystkie p...

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Jev를 사용하는 Doc-OCR 라우터 @typesafeai PDF를 페이지별로 보고 실제로 OCR이 필요한 페이지를 결정하고 나머지를 로컬로 추출하는 Jev 기반 라우터입니다. 결과: # OCR 페이지 비용 절감 + 속도 https://t.c...

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Bannerbear에 라이브로 게시된 첫 번째 Jev 사용 사례! 이름이 약간 다른 경우 템플릿과 소스 간의 즉각적인 필드 매핑(예: 템플릿 - 사진 - 이름 - 회사 이름 데이터 소스(예: Airtable) - 아바타...

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`jev-review` @typesafeai를 구축했습니다. 이는 코딩 에이전트에 다양한 측정항목에 걸쳐 점수 품질 피드백 루프를 제공하는 실험적인 로컬 우선 MCP 플러그인입니다. 요원이 일하는 동안 Jev에게 전화하고, 점수를 받고, 임프를 만드세요...

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저는 Jev를 사용하여 유튜버의 최근 100개 동영상을 나에게 판매할 가능성을 기준으로 분류했습니다. 분석하고 12초 내에 각 동영상에 판매 의도 점수를 할당했으며 비용은 약 $0.02입니다. 아직 수행하지 않았습니다...

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@typesafeai의 새로운 초고속 모델 Jev를 만들었습니다. 텍스트를 생성해서는 안 되더라도 읽을 수 없고 쓸 수 없기 때문에 괜찮습니다** ** 0.5$에 최대 20단어를 훔치는군요 https://t.co/fWmGQhefTw

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Jev와 LLM의 차이점과 사용 방법을 이해하려는 분들을 위해 https://t.co/55o5WEq3Va

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나는 말한다. 코덱스 클릭. 브라우저 이동을 시청하세요⚡ 이번 영상은 1×!!! 속도. Jev 브라우저 구축: 기존 Codex 브라우저 도구를 위한 오픈 소스 어댑터입니다. 과제를 자연스럽게 말하세요. Codex 계획, Jev가 선택, 형제...

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텍스트를 작성하는 대신 입력된 질문에 확률로 답하는 @typesafeai의 작은 모델인 Jev에게 진화 시뮬레이션을 제공했습니다. 반대 DNA를 가진 두 종. 14세대. 빙하 시대. 432 생물. 제...

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알겠습니다. 브라우저 사용은 합법적인 사용 사례입니다. 에이전트 브라우저 <> Jev 루프 목표: '커피'에서 '인공 지능'까지의 위키 경쟁 https://t.co/565VqWYgoJ

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모든 모델은 그 직업을 원합니다. 빠른 사람은 “나 이거 갖고 있어요”라고 말합니다. 추론 모델은 더 많은 맥락을 요구합니다. 안전모델에는 “절대 아니다”라고 적혀 있다. Jev가 개입하여 각 작업이 속한 곳으로 보냅니다. Jev의 결정..

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나는 미래의 소프트웨어가 제어 흐름을 위한 코드와 "퍼지" 판단을 위한 작은 신경 프로그램을 결합할 것이라고 점점 더 생각하고 있습니다. 이것이 제가 ProgramAsWeights를 통해 탐구해 왔던 것입니다. 이 프로그램은 다음과 같은 질문에 답합니다.

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@typesafeai에 대한 초기 액세스를 듣고 일어나서 시도하게 되어 매우 기뻤습니다. 오늘 아침 출근 전에 typesafe가 @3js 액션 게임에서 AI 협동 파트너를 구동하는 데모 요리를 받았습니다. 리에서 로그를 볼 수 있습니다.

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@typesafeai Jev: 2026년의 즉각적인 압축에 대한 완벽한 사용 사례를 찾았습니다. 압축이 여전히 요약 프롬프트인 이유는 무엇입니까? Jev는 모든 도구 호출에 점수를 매기고 관련 없는 http를 삭제하여 즉시 작업을 수행할 수 있습니다.

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JEV는 미쳤어요. 우리는 700개의 의도가 높은 리드와 개인화된 홍보 메시지를 제공했습니다. 40초 만에 각 메시지의 성능을 예측하고 신뢰도 점수를 할당하며 리드 메시지 불일치를 감지했습니다....

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@typesafeai의 Jev 덕분에 우리는 이제 각 릴리스를 중단시키려는 대규모 병렬 브라우저 기반 적대 테스트 제품군을 갖게 되었습니다. 그리고 비용은 1센트입니다. https://t.co/WoIlqGjjNB

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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....

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Jev와 함께 세금 문서 분류기를 구축했습니다. 우리는 지난 세금 시즌에 구축한 LLM 파이프라인을 사용하여 수천 개의 세금 문서를 수집합니다. 올해 4월 말까지 AI가 세무 서류에서 실패했다고 주장하는 여러 기사를 읽었습니다.

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卧槽，居然真有比Codex内置컴퓨터 사용更快的操작품电脑的方式 我尝试用Codex+Jev打造了一个加强版컴퓨터 사용，我称之为 「Jev 사용」。比内置的更快更丝滑，token消耗却差不多下面是我件「添加Mac日历事件」做了一个对比视频，同样的内容，明显可以看到Jev版本整体过程几乎无任何停顿😆 https://t.co/UCpLInByeE

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나는 내 인생에서 Jev를 신뢰합니다 https://t.co/GN3KpzrvRC

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jev는 미쳤어요 🤯 여기 jev는 스매시 브라더스와 대결하고 있습니다. 그는 4개의 다른 캐릭터를 모두 제어하고 있습니다. 문자 그대로 자신과 대결할 수 있는 최선의 방법이 무엇인지 단 몇 초 안에 결정합니다.

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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...

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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...

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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)...

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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...

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@typesafeai Jev의 또 다른 미친 예: 예측 스프레드시트 스프레드시트는 의미가 아닌 숫자를 다시 계산합니다. Jev는 의도를 읽습니다. 열 상단에 "긴급"을 입력하면 원하는 항목이 무엇인지 파악됩니다.

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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...

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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...

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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...

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Jev에게 내 PR을 검토하게 했어요. Claude보다 ~200배 저렴하며 비디오에 있는 실제 PR 6개에 대해 0.5초 안에 답변합니다. 각각 $0.00007. 1,000개의 PR = 7센트 vs Opus 5의 ~$14.50 차이 붙여넣기 → @typesafeai에 대한 한 번의 통화 → 14t...

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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...

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jev는 트롤리 문제를 해결할 때 로봇을 구하기 위해 인간을 희생하기로 결정했습니다. https://t.co/vLBwgLYduk

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

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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

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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...

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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...

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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...

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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...

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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...

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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

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卧槽，JEV는 AI 圈刷屏，今天 Monad에서 自动智能交易的起点。工程师就用JEV做了一个自动交易机器人。 实时读取 MON/USDC 价格，JEV不负责写分析报告，也不跟你解释一堆逻辑，它只做最核心事，判断 Buy 还是Sell，再给流置信degree，然后直接把交易发到 Kuru 的链上订单簿执行。 这一下我突然明白 JEV为什么要做成一个不会说话的模型了。 交易根本不需要 AI 每...

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@typesafeai에서 영감을 받은 Jev 호환 공개 API는 다음과 같습니다. 비슷한 개방형 모델(Qwen3.6-35B-A3B)을 실행하고 SGLang 기수 캐시를 사용하여 미리 채우기 재사용/정말 빠른 병렬을 유지합니다...

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Jev De次の文章予測判断 せ り 로직크작작 て, 判断特化AI の Jev 에서 AI 챠트데키루아프리작타응 だ け ど まず爆速だし、 入powerは$0.042 / 1M토쿤이다けど、출력이무제조로없었습니다。 출력무料のAI챠트터てなんだ이것저것 「え？ koれ작れちゃツていいん?」たてなたてり。。 #Jev https://t.co/h5LDG2tPpN

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ChatGPT를 공동 개발한 후 저는 계속해서 스스로에게 질문했습니다. 초인적인 채팅 모델이 AGI로 이어지지 않는 이유는 무엇입니까? 저는 지난 2년 동안 새로운 모델 훈련 방법(RLCD)과 새로운 유형의 개척자 AI를 구축하는 데 은밀하게 시간을 보냈습니다.

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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

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

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Jev를 사용하여 Tesla 완전 자율 주행을 한 시간도 안 되어 재구축했습니다. 이 모델은 전체 잠금 해제입니다. https://t.co/mUrvaFrlQ7

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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

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TypeGPU + ruNNtime + Jev @typesafeai는 매우 재미있는 콤보입니다. :D runNNtime은 효율적인 로컬 추론을 제공하고, TypeGPU는 추론과 렌더링이 복사 없이 GPU 리소스를 직접 공유할 수 있게 해줍니다. 3개의 별도 NN이 있습니다.

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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

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다음은 Jev의 45초 TL;DR입니다. 핵심 아이디어는 매우 간단하다고 생각하지만 동영상을 보면 이해하기가 정말 어렵습니다. 도움이 되길 바랍니다. https://t.co/KtSKlEMVL3

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"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

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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

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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...

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Jev VS Fable 5.1 VS GPT-6 Astra: 체스 typesafe의 새로운 Jev V13은 LLM이 아닙니다. 채팅도, 설명도, 코드 작성도 하지 않습니다. 단지 결정만 내릴 뿐입니다. 그래서 우리는 프론티어 LLM을 상대로 공세를 펼쳤습니다. 테...

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

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나는 Jev를 사용하여 1,018개의 AI 연구 논문을 분류했습니다. 결과: 총 비용은 0.08달러이고 논문당 종단 간 대기 시간 중앙값은 256ms입니다. 파이프라인은 다음과 같습니다. 1. DeepSeek V4 Flash로 각 논문을 요약합니다. 2. 제목 +...

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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...

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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...

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그런데 이것은 Jev에게 GPT-6 Astra로 Minecraft를 플레이하라고 요청하면 얻을 수 있는 것입니다. 아직도 믿기지 않아요 https://t.co/ERDnsVWPLZ

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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...

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Jev @typesafeai가 $10,000를 수익으로 바꿀 수 있을까요? 알아봅시다! https://t.co/28WVX50sv3 https://t.co/2XglDmGTNM을 통해 종이 거래에 대한 결정 실행

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제 생각에는 jev가 자율주행에 미치는 영향이 엄청날 수 있을 것 같아요 https://t.co/advoRDSOz7

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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

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🚨 Trump 대 Kamala 토론에 Jev를 사용하여 모든 문장, 두 후보자, 각각 5개의 예/아니요 질문을 사용하는 실시간 BS 측정기를 제공했습니다. Jev 통화 1,191회 / 토큰 1.18M / 415ms 총 비용 중간값: 봇에 대한 동일한 질문 $0.0497...

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@typesafeai의 Jev가 무엇을 할 수 있는지 아직 이해하지 못한 분들을 위해 다음 예를 보여드리겠습니다. Jev는 수십 개의 구조화된 거래 신호를 읽고 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이제 시스템을 만들 시간입니다 ...

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🔥 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

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자연어를 기반으로 X에서 게시물을 숨기거나 접을 수 있는 Jev @typesafeai 브라우저 확장을 만들었습니다. 너무 빨라서 눈에 띄지도 않고 엄청나게 저렴하다...이것이 "광고 차단기"의 미래임에 틀림없다...

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

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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...

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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...

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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

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@typesafeai jev 및 @opencode를 사용한 앱 테스트는 매우 빠른 소규모 데모입니다. https://t.co/WLSkpe9OZn

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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...

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JEV(System-1)의 모델은 다음과 같습니다. LLM 시뮬레이션 모델 시스템-2. Dla mnie Implementacja jev to jedna z najświeższych koncepcji ostatnich miesięcy. Niby nic szczególnego (dy...

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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...

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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...

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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...

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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...

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

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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...

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jev로 무언가를 시도해야 했기 때문에 여러분이 나에게 기대할 수 있는 것을 시도했습니다. 그래프 추출 - 의미론적 중요성(1-5)으로 모든 단어의 점수를 매깁니다. 또한 ID로 관련 단어에 태그를 지정합니다. 높은 점수를 받는 단어의 고유 목록 - g...

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jev는 미쳤어. 우리는 tiktok 및 ig에 대한 1,100만 개 이상의 비디오 라이브러리를 제공하고 바이러스성 "꽃 영양" 콘텐츠를 찾아달라고 요청했습니다. 20초 만에 384개 이상의 비디오가 제공되었으며 후크, 형식 및 각도를 분석했습니다.

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

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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...

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Jev는 Slack 에이전트를 2배 더 빠르게 만들었습니다 ⚡️ 우리 에이전트는 기술을 읽고 어떤 도구를 호출해야 하는지 파악해야 하기 때문에 상당히 느릴 수 있습니다. 우리는 @typesafeai의 새 모델을 사용하여 먼저 프로에 전달하여 속도를 높였습니다.

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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...

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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

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Jev는 모든 픽셀을 병렬로 예측하여 그림을 그릴 수 있습니다 https://t.co/IOwwmr07cm

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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...

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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...

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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:/...

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지금쯤 당신은 아마도 타임라인에서 Jev를 보았을 것입니다. 예, 엄청나게 빠르고 저렴한 모델입니다. 그러나 GPT-6 Astra, Fable 5.1 및 Deepseek v4.1 Flash와 어떻게 비교됩니까? 이번 영상에서는 다음과 비교를 해보겠습니다.

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나는 jev @typesafeai WHERE jev(people, 'could work from home')를 사용하여 일반 영어를 WHERE 절로 바꾸는 SQL 확장을 구축합니다. 모든 행은 개별적으로 판단되며 인덱스나 임베딩이 필요하지 않습니다. 시도해 보세요...

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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...

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체스에서 Jev 대 GLM 5.3! 결과: ◾ GLM 29개 이동에서 체크메이트가 5.3원 ◾ Jev: ~0.3초 및 이동당 <$0.0001 ◾ GLM 5.3: ~5.8초 및 이동당 ~$0.008 ◾ 전체 게임 비용 24센트 내 주요 시사점은...

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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...

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@typesafeai의 Jev를 사용한 또 다른 유용한 사용 사례 - AI 텍스트 분류. @pangram과 매우 유사하며 6000배 더 저렴하고 5-10배 더 빠릅니다 여기 @paulg 에세이에서 테스트했습니다! https://t.co/KijjMknTaC

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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,...

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@typesafeai의 Jev는 드론 애플리케이션에 매우 적합합니다. 15분만에 만들었는데 가격은 10센트입니다. 저장소: https://t.co/b2ytFvehTV https://t.co/rC36lr4iqK

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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...

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@typesafeai의 새로운 Jev 모델에 대한 초기 액세스 권한을 얻었고 테트리스 게임 데모를 만들었습니다. 생성 속도가 너무 빨라서 블록을 밀어내고 있습니다. 이것은 또 다른 "이것이 모든 것을 바꾸는" 순간처럼 느껴집니다.

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Arkadaşlar jev'e Early Access aldım 및 테스트 etmeye başladım 및 gerçekten çok은 olduğumu söylemem lazım sadece şu kaydettiğim 데모유 bi izleyin lütfen에 깊은 인상을 받았습니다. 비디오를 시청할 때 유용합니다. 4탄 J...

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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

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

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Jev는 위임 https://t.co/1TznArCaSY을 해결했습니다.

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Jev + Higgsfield = genAI 모델의 자동 라우팅을 해결했습니다. 이 데모에서 @typesafeai의 Jev는 프롬프트를 평가하고 Higgsfield API에서 비디오 및 이미지 생성에 가장 적합한 모델을 선택합니다. https://t.co/MyTRdqlZ3o

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这两天关于 Jev这个模型的热島不常之高，甚至可以说是近半年我半点关注了英推以来，看到的原创内容密島最高的一次。正好我过去一年一直在跑一个小项目，其中有一个环节就是要对每天 Out版的 《人民日报》상위의 새로운 闻做一个分类,判断每一篇文章中是否包含有湖북상关적원素.一年跑下来，积累了接近 2 万 4 千条数据，其中判定包含的유 1800条左右。이제 这些数据的基础上, 我随机筛选了一个测试数据集, 其中包含了 500 条判包含的...

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

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@typesafeai의 대체 버전을 구축했지만 Qwen 3.8 27b를 사용하여 @cerebras에 구축했습니다. 비슷한 품질, 비슷한 성능이지만 가격은 크게 다릅니다. TypeSafe는 훨씬 저렴했고 성능면에서 Qwen을 능가했습니다. 닫다...

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나는 Jev 29 문자당 예/아니오 질문을 사용하여 첫 번째 원칙에 따라 LLM을 만들었습니다. 다음 키는 a-z, 공백, 쉼표 또는 마침표여야 합니까? 가장 높은 확률이 여기에 추가되고 업데이트된 텍스트가 &amp;에 다시 공급됩니다.

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pub-sub without sub @typesafeai jev does the routing almost instantly demo link below https://t.co/pTQIUtVBrI

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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...

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Diogo Almeida가 공개한 새로운 AI Jev는 기존 모델보다 최대 200배 빠르고 400배 저렴하다고 소개됐습니다. LLM과 달리 일반 텍스트는 생성하지 않습니다...

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

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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...

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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....

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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

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Papers with Code MCP 서버를 소개합니다! 출시를 축하하기 위해 Claude Code에게 'search_papers' 도구를 사용하여 @typesafeai의 Jev 아키텍처를 조사해 달라고 요청했습니다. 그 결과는 다음과 같습니다. "만약...

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방금 누구나 지금 당장 시도할 수 있는 Jev 데모인 Easy-Jev를 만들었습니다! 입력을 변경하고 분류 변경을 실시간으로 확인하세요. 분류모델에 관한 석사 논문을 작성했는데 현대화된 모습이 보기 좋네요...

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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...

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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...

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

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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...

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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...

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

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

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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...

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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...

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오늘 아침 @typesafeai가 Jev에 액세스하여 이에 대한 멋진 사용 사례를 구축했습니다. DiffJury 소개 - 공개 PR 링크를 붙여넣기만 하면 Jev가 병합해도 안전한지 또는 필요한지 즉시 알려줍니다.

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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...

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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...

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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...

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Jev는 광고 연구에 미쳤습니다. 저는 1.5초 만에 메타에 관한 모든 동영상 광고의 모든 장면에 점수를 매기는 도구를 만들었습니다. Maxfusion + @typesafeai에서 실행됩니다. 3분 이내에 450개 이상의 광고를 푸시했습니다. 그것은 무엇이든 끌어 당긴다 ...

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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...

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@typesafeai의 Jev 모델에 액세스하여 팩맨을 플레이하도록 했습니다. Jev는 JSON으로 미로 상태를 고려하여 팩맨이 각 교차점에서 어느 방향으로 회전해야 하는지 결정하고 실시간으로 플레이합니다. 데모 링크 → https://t.co...

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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...

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

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Jev(@typesafeai)는 使たてcolor々prodaraktد使えそуなの考えてumiてuru。 dndをしたたまたまたたなり自绕分け先を教えてKUれuru体験最初一回はちょっと遅いが、そのあとは사카사크 https://t.co/2Z7K8FA9XI

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건물이 더 빨라졌습니다. 맛은 선택이 아니었습니다. Framer는 사이트가 처음부터 진지한 회사처럼 보여야 할 때 @typesafeai와 같은 개척 팀이 여전히 가는 곳입니다. https://t.co/cHYyiBhiGW https://t.co/8Vv0...

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@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

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나는 Jev에게 로봇 팔을 주었다. 목표: 녹색 상자에 있는 빨간색 큐브. 잡기: 큐브가 손이 닿지 않는 곳에 있었습니다. 후크를 잡고 큐브를 더 가까이 끌고 후크를 내려 놓고 작업을 마쳤습니다. 도구 사용은 프로그래밍된 적이 없습니다.

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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

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

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방금 재미있는 작은 프로젝트를 해킹했습니다 - Claude와 Jev @typesafeai를 사용하는 Skill Router(오픈 소스) 왜요? 나는 ~90개의 Claude Code 기술을 설치했고 아마도 5개 정도를 사용할 것입니다. 나머지는 괜찮습니다. 존재한다는 사실을 잊어버렸습니다.

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오늘 https://t.co/xXR4JLt377에 대한 소규모 업데이트: 1. 미니라우터/퓨전이 출시되었습니다. Jev를 사용하여 @typesafeai로 각 요청을 분류한 다음 작업 유형 및 복잡성에 일치하는 엄선된 모델로 라우팅합니다. 2....

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@typesafeai Jev를 사용하여 최고의 구문 하이라이터를 구축했습니다(안 될 이유가 있다는 뜻입니다). 내가 만든 언어를 포함해 어떤 언어라도 강조 표시할 수 있습니다.

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. @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）

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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...

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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

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@typesafeai의 Jev가 @BalatroGame을 연기합니다. 모든 핸드에서 카드, 조커, 블라인드를 확인한 다음 ~200~500ms 내에 플레이 또는 폐기를 선택합니다. 앤티 후에는 쇼핑도 합니다. 전체 실행 비용은 1센트 미만입니다. https://t.co/...

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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...

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@typesafeai Jev에 조기 액세스하고 이를 구축하는 데 몇 시간을 보냈습니다. 제가 계속 겪고 있는 문제는 에이전트 추적을 통해 어떤 도구가 실행되었는지, 얼마나 오래 걸렸는지, 무엇을 반환했는지 알려 주지만 에이전트가 작동하는지 여부는 알려주지 않는다는 것입니다.

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o modelo jev(paradoxo de jevons) com RLCD(보정된 결정을 위한 강화 학습) da typesafe ai https://t.co/aGwtQkbJyj

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Jev가 GPT와 나 사이에 앉아 내가 보기도 전에 내 규칙을 어긴 초안을 모두 죽여버렸다는 건 정말 미친 짓이야. 좋은 설정. 그러자 Jev는 대답하지 않았습니다. 요원은 침묵이 더 안전하다고 판단하고 나에게 아무것도 보내지 않았습니다 ...

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@thallyio 출시 이후 가장 인기 있는 요청 중 하나는 작동 방식에 대한 데모였습니다. 그래서 여기 있습니다! Thally는 GitHub 계정에 새로운 문서 저장소를 생성하고 문서화하는 제품 및 기타...

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나는 typesafe의 jev를 기반으로 빠르고 정확한 라이브 데모를 기반으로 중재 가드를 만들었습니다: https://t.co/FquTJtWCzq https://t.co/PyNNZGu0iW

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@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...

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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

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Jev에 대해 제가 생각한 9가지 사용 사례가 도움이 되었기를 바랍니다.

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@typesafeai의 Jev는 귀하의 Mac을 AI 에이전트로 바꿔줍니다. 이것이 귀하에게 무엇을 의미합니까? - ChatGPT 공동 발명가의 새로운 모델인 Jev는 컴퓨터 도구를 실시간으로 조작할 수 있습니다. - 컴퓨터 사용 시 속도가 200배 빨라지고...

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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...

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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...

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Jev는 AI 에이전트가 회전하는 것을 중지하는 새로운 방법을 잠금 해제했습니다. 상담원은 항상 동일한 작업을 반복하지 않습니다. 때때로 그들은 똑같은 잘못된 가정을 바탕으로 다른 것을 시도하기도 합니다. 의미론적 회로 차단기를 만들었습니다.

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개발자를 위한 또 하나의 놀라운 출시: 토큰별 생성을 완전히 건너뛰기 때문에 LLM보다 20~200배 빠릅니다. TypeSafe AI가 방금 Jev를 출시했습니다. > 20-200배 더 빠르며 >40-400배 더 저렴합니다(출력 토큰 포함...

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Jev와 함께 Grammarly와 유사한 Mac 앱을 구축했습니다. Jev는 LLM과 같은 텍스트를 생성하는 대신 빠르고 구조화된 의사결정을 위해 구축된 TypeSafe의 첫 번째 "System One 모델"입니다. 실제 상황에서 얼마나 빠른지 확인하고 싶었습니다.

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~즉석 변수 생성을 위한 jev의 또 다른 데모 https://t.co/ddjvvHXpai

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그래서 저는 @typesafeai의 Jev를 사용하여 S+에서 F까지의 계층 목록에서 지금까지 모든 AI 모델의 순위를 General Intelligence용 ULTIMATE AI TIER LIST로 지정하여 지능과 성능 Ag에 많은 비중을 두었습니다.

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ChatGPT의 공동 발명가인 Diogo Almeida는 자신의 새 모델인 Jev가 AI보다 193배 빠르다고 말합니다. TypeSafe의 Jev는 절대로 텍스트를 쓰지 않습니다. 컨텍스트 입력, 입력된 결정 출력. 에세이 대신 YES 또는 NO. 당신은 채팅 모델을 지불하고 있습니다 ...

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@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...

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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/...

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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...

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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....

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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

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MuJoCo에서 실시간 로봇 정책으로 Jev를 테스트했는데 처음에는 어려움을 겪었기 때문에 각 업데이트를 두 개의 호출로 분할했습니다. 다음에 수행할 작업을 결정한 다음 팔과 그리퍼를 움직이는 방법을 결정합니다. Jev는 이미지를 허용하지 않습니다.

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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

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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...

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AI의 다음 단계가 LLM을 쓸모없게 만들 것임을 알았던 Jev(Typesafe의 첫 번째 "System One" 모델)를 만나보세요... 실시간 애플리케이션(실시간으로 Doom 플레이 포함)에 충분히 빠른 AI 어디에서 서명해야 합니까? 시간...

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나만의 X 알고리즘을 작성할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 만들었습니다. 참여 미끼, 빈 고리 및 광고를 보기 전에 숨겨줍니다. 규칙은 일반 영어입니다. @typesafeai의 Jev는 0.5초 만에 모든 게시물을 확인합니다...

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#jev 뱀에서도 좋은 것으로 밝혀졌습니다! 너무 빨리! 321번의 움직임에서 살아남았습니다! #demo #day_2 #type_safe https://t.co/OFcdy6bsLH

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GPT-6 Astra 및 @typesafeai Jev를 사용하여 SO-101 선택 및 배치 시뮬레이션을 구축했습니다. Astra는 머리 위 및 손목 카메라 이미지를 읽고 구조화된 관찰을 생성하며 Jev는 확률로 입력된 결정을 반환합니다.

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@CompleteSkeptic의 Jev Doom 데모는 정말 멋져서 액세스를 기다리는 동안 @GoogleGemma의 Gemma 4 E2B로 동일한 작업을 시도했습니다. 내 것은 중간 텍스트 디자인 없이 직접 640×480 프레임을 사용합니다.

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자비스가 드디어 왔나요? TypeSafe는 루프에서 챗봇 없이 모델을 라우팅하고, 검색 결과의 순위를 매기고, 다른 AI 시스템을 확인할 수 있는 구조화된 의사 결정을 위한 API인 Jev를 출시했습니다. 매직 8볼을 상상해보세요...

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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...

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좋습니다. 그러면 Jev가 자동 거부 쿠키 배너와 팝업을 표시하도록 할 수도 있습니다. 이제 여기에 다양한 웹사이트(gymshark, fashionnova, nypost)에서 작동하는 데모가 있습니다. https://t.co/QZbYn701Vb

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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...

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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

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JEV DEMOS가 저를 토끼 구멍으로 보냈습니다. 이제 144개의 YouTube 업로드가 한 화면의 콘텐츠 맵으로 바뀌었습니다. 여기에 제가 구축한 개념이 있습니다. ↓ 4개의 AI 채널에서 144개의 실제 비디오 → 썸네일이 벽을 형성함 → 제목...

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

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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

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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

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몇몇 Jev가 Catan을 플레이하면 어떤 일이 일어나는지 보고 싶었기 때문에 분기했습니다... 얼마 후 Jev는 서로 협상을 거부하고 결국 자신의 차례에는 아무것도 하지 않게 되었습니다 😭 가지고 놀기 정말 재미있는 모델!! @typesafeai jev를 게임 @Vtrivedy10와 함께 사용해 보는 멋진 아이디어

비둘기 안에 Jev를 넣었어요. 그것은 한 가지 일을 합니다. 당신의 글에서 전문 용어를 찾아서 그 내용을 처리하는 것입니다.

@typesafeai의 Jev를 사용하여 다음에 질문할 항목을 동적으로 분기하고 선택하는 양식인 JevForm을 소개합니다. 내 인생에서 나는 미친 if/then 논리를 사용하여 수백 개의 양식을 만들었습니다. Jev가 해결해 드립니다. @vercel json-렌더링(@ctatedev 제공)으로 구축되었으므로 이론적으로 모든 것을 지원할 수 있습니다.

베이크드 트래픽 가드: 종속성이 전혀 없는 역방향 프록시를 위한 오프라인 봇 게이트입니다. 유선 순서 헤더 확인, 상태 비저장 HMAC 토큰 및 공격 패턴을 사용합니다. 실제 사용자를 방해하지 않고 스크레이퍼 및 공격을 차단합니다. 데모: 실제로 jev를 연결할 수 있습니다 :-)

수년 동안 나는 공통 패턴을 찾아내기 위해 @TC39 제안을 분류하고 싶었습니다. @typesafeai의 Jev를 사용하여 12.7초(~25.5개 제안/초) 동안 9차원에 걸쳐 324개의 제안을 평가했습니다! #tc39 #javascript #ai

그래서 @typesafeai로 pkg-gate를 구웠어요! npm 라이프사이클 스크립트는 설치 시 임의의 코드를 실행할 수 있습니다. pkg-gate: Jev를 사용하는 ~100ms 사전 설치 게이트 4가지 유형의 기본 요소: - 선택 : 의도 - 점수: 심각도 - Nouls: 추출 및 컬투배시(curl-to-bash) $ npx pkg-gate <패키지> #노드 #npm #보안

안녕하세요 여러분, 방금 지어진 : TypeSafe의 Jev 모델, CLI 또는 AI 에이전트의 명령/스킬을 사용하여 YAML 코딩 표준 팩과 비교하여 git diff를 감사합니다. 1단계 설치: npx @kushwho/jev-codes 평가판은 저장소♥️에 있습니다. 행복한 건물!

Jev 검색 구축 - @typesafeai Jev 및 @search1api_dev 검색 API로 구동되는 무료 오픈 소스입니다. 쉬운 언어로 물어보세요. Jev는 검색할 위치를 선택하고 반환되는 항목의 순위를 지정합니다. 지금 시도해 보세요:

나는 오랫동안 이것을 원했고 이제 @typesafeai의 Jev를 사용하여 마침내 가능해졌습니다. Mobbin을 상상해 보세요. 하지만 당신이 찾고 있는 모든 것에 대한 새로운 흐름을 포착합니다. 브라우저 사용은 이 기능을 제대로 수행하기 위해 항상 느려졌습니다. Jev + 브라우저 사용이 이제 엄청나게 빨라졌습니다 🫪 나는 많은 것을 가지고 있었다

ctrl-f는 단일 쿼리를 이해한 적이 없습니다. 문자열과 일치합니다. 이 점수는 의미를 갖습니다. 페이지의 모든 문장은 @typesafeai의 Jev로 확률을 얻고 히트 항목을 안내합니다. 여기서 '흥미진진한' 검색: 12개 일치. 일반 Ctrl-F는 0을 찾습니다.

Jev는 현재 무료 브라우저 에이전트인 @rtrvrai에 게시되어 있습니다. API 키가 필요하지 않습니다. Jev를 활성화하면 기록된 작업에 소요되는 시간이 약 40% 단축되었습니다. 가장 빠른 브라우저 에이전트가 더욱 빨라졌습니다. 우리는 이 새로운 System One 모델을 오픈 소스 LLM과 결합했습니다. LLM는 코드를 계획하고 작성합니다.

코드 리뷰를 위해 매직 Jev 볼을 만들었습니다 🎱 GitHub PR에서 이를 클릭하고 "이것을 승인해야 합니까?"라고 질문하십시오. CI, diff 크기 및 검토를 확인한 다음 @typesafeai Jev가 ~200ms 내에 운명을 결정할 수 있도록 합니다. 더 이상 생각하지 마세요. 그냥 흔들고 있어요.

Jev는 비용이 전혀 들지 않고 아무런 말도 하지 않는 코드 검토입니다. 나는 자체 출력을 제어할 대형 모델을 얻으려고 일주일을 보냈습니다. 그럴 수 없습니다. 글을 쓰는 일입니다. Jev는 그 반대입니다. 아무것도 쓰지 않습니다. 이것이 바로 유용한 이유입니다. Jev

순수한 System One AI 모델의 성능을 활용하는 실시간 온라인 체스 게임인 Jev Chess Master를 소개합니다. 당신은 화이트를 플레이합니다. @TypeSafeAI의 Jev가 블랙을 연기합니다. API 비용 추적을 통해 실시간으로 Jev의 의사결정 추적을 탐색해 보세요. 🕹️ 라이브로 사용해 보세요: BYOK.

@typesafeai가 제작한 Jez의 "Typeahead UI" 자세히 살펴보면 내가 입력을 완료하기 *전에* 무엇을 업데이트해야 할지 이미 알고 있습니다.

jev 의미에 따라 즉시 스프레드시트 형식 지정 @tryshortcutai 에 넣어야 할까요?

typesafe를 사용하여 감지할 수 없는 실시간 광고 차단 확장 프로그램을 구축했습니다. 모든 DOM 요소를 확인하고 광고/비광고로 분류하고 true인 경우 제거합니다. 함께 일하는 것이 매우 재미있으며 미래에 AI가 사용되는 방식의 놀라운 변화를 기대합니다.

Jev는 의도 기반 검색에 정말 능숙합니다! Gmail에 표시되는 방식: (거대한 받은 편지함의 경우 의미 검색/임베딩이 먼저 풀릴 가능성이 높지만 여전히 훨씬 더 나은 경험)

이제 모든 에이전트 하네스에서 Jev를 사용할 수 있습니다. npm 설치 -g ai-cli → 예/아니요 질문을 하세요 → 옵션 중에서 선택 → 귀하의 기준에 따라 점수를 매기십시오

Jev $10,000를 주고 거래하게 했습니다

Jev x GPT-6 아스트라 x H3 맥스 저는 Astra로 복잡한 의사결정 게임을 만들었습니다. 이는 결정을 통해 도시를 고래처럼 살아있게 유지하는 것입니다. - GPT 6 Astra가 세상을 디자인했습니다. - Jev가 행동을 선택했습니다. - H3 Max Turbo on fal은 각 라운드의 결정 하나를 비디오로 전환했습니다. 모두

Jev + Higgsfield = genAI 모델의 자동 라우팅을 해결했습니다. 이 데모에서 @typesafeai의 Jev는 프롬프트를 평가하고 Higgsfield에서 비디오 및 이미지 생성에 가장 적합한 모델을 선택합니다.

Jev + OpenCode + 브라우저 하네스 + Sanbox = 🔥 OpenCode + 브라우저 하네스가 테트리스 게임 웹사이트를 방문하고, 제어 지침을 읽고, gpt-6을 사용하여 Jev 모델용 게임 컨트롤러를 구축한 다음 게임을 플레이하기 위해 전달하는 방법을 시청하세요. 이것은 모두 단발성 프롬프트입니다.

저는 두 가지 모드로 파수꾼과 대결하는 게임을 만들었습니다. 1. 기본값: Sentinel은 if/else 규칙의 고정 체인을 실행합니다. 그것은 그들 하나하나를 따라다니며 여전히 나를 찾아 지도를 헤매고 있다. 2. JEV Live: Sentinel의 전술 호출을 JEV에 전달합니다. -> 가서 출구를 덮었습니다.

나는 X의 소방 호스와 다른 사람의 관련성 아이디어 중에서 선택하는 데 지쳐서 Your Signal을 만들었습니다. @typesafeai의 Jev를 사용하여 이미 화면에 있는 게시물의 점수를 매긴 다음 내 규칙을 로컬에 적용합니다. 가역적, BYOK, 원격 측정 없음, 오픈 소스.

Jev @typesafeai는 이제 Cambium에서 일류 공급자로 지원됩니다. 코드에 포함될 수 있는 내용을 코드에 보관하세요. 엄격한 타이핑. 항상 그렇듯이 IR 및 json는 실행될 때마다 출력을 추적합니다. 이미 사용하고 있는 용도에 맞게 AI를 사용하여 훈련 데이터를 구축하는 좋은 방법입니다. 세대 공학은 재미있습니다!

이 앱은 오픈 소스입니다. 대화형 데모에서 Jev의 사전 녹음된 몇 가지 응답을 사용하여 온라인으로 플레이할 수도 있고, 소스를 가져와 실제 데이터를 사용하여 로컬로 실행할 수도 있습니다.

새로운 실험: json-렌더링 + jev 미래의 생성적 UI는 즉각적입니다 구성 요소, 작업, 디자인 시스템 밀리초 단위로 렌더링됨

jev는 핀볼을 잘해요

Jev가 대상을 선택합니다. MOSS가 쓰레기를 줍습니다. “캔을 집으세요.” 이제 지시 사항을 "Pick up the Bottle"로 변경하십시오. 실제 Jev 결정이 시뮬레이션으로 재현됩니다. 더 깨끗한 거리를 향해, 한 번에 하나의 메이커가 됩니다.

사용자가 전송을 누르기 전에 프롬프트 분류기 jev는 매우 빠르고 저렴하므로 사용자가 입력을 마칠 때마다 프롬프트의 난이도를 확인할 수 있습니다. 간단한 프롬프트인 경우 빠른 모드를 표시하고 사용자가 원하는지 여부를 결정하도록 합니다.

Notte 브라우저 세션의 Jevmaxxing ⚡️ > 작업을 입력하고 시작을 누른 다음 Jev @typesafeai가 페이지의 작업 공간에서 모든 작업을 매우 빠르게 선택하는 것을 지켜보세요. > 매 단계마다 새로운 행동 공간 > CDP를 통한 Notte 클라우드 브라우저 > 모든 단계별 재생

jev를 공중전으로 유도하려는 첫 번째 시도, 좀 형편없네요. 계속 실험할 예정입니다.

Jev에 뉴스를 주고 살 가치가 있는 주식을 찾도록 했습니다 작동 방식은 다음과 같습니다 🧵

저는 3D 캐릭터의 전체 성능을 조율하기 위해 @typesafeai의 Jev를 사용하고 있습니다. 입, 눈썹, 눈, 뺨, 시선 및 몸: 메시지당 10가지 결정이 하나의 일관된 반응으로 구성됩니다. 미리 설정된 표현이 없습니다. @mutuals_inc 빌딩

위임을 위해 Discord 그라인드 타임을 완료했습니다 커뮤니티 리더로서 Discord 연구는 저를 계속해서 동일한 루프로 안내합니다. @browser_use는 새로운 모델로 모깅 중입니다. >올바른 채널 찾기 >공지사항 스크롤 >이벤트 이름 및 날짜 수집 Jev + Luna가 이제 처리합니다.

Jev는 SEO 감사에 있어 WILD입니다 🤯 45.1초 만에 내 사이트의 586페이지를 모두 읽고 내부 링크 맵을 다시 구축했습니다. 584개의 링크가 배치되었고, 139페이지는 솔직히 맞는 것이 없기 때문에 링크를 거부했습니다. 총 비용 $0.21. Claude Opus 5, 같은 586페이지, 같은 시계, 그 중 21개를 읽었고

@typesafeai Jev로도 플레이하고 있습니다. 정신 이상의. 수많은 앱이 갑자기 가능해집니다. 건축업자가 되기 좋은 때입니다. 여기에 실험을 공유합니다. 첫 번째: 키스트로크 오라클/예측 실행기 일반 런처는 별칭, 퍼지 일치, 습관을 기준으로 순위를 매깁니다. Jev는 인텐트를 읽습니다.

Jev가 Dijkstra나 Mighty A*를 물리칠 수 있을까요? 맨해튼에서 확인해 보자!

@typesafeai @CompleteSkeptic ㅋㅋㅋ Jev는 재미있습니다. 대규모 게임을 푸는 데는 시간이 좀 걸렸지만 스도쿠에는 시간이 좀 걸렸습니다.

파리가 jev보다 체스를 더 잘하는지 궁금한 적이 있나요? 나도 마찬가지다. 어쨌든, 체스에서 jev와의 파리 대결을 지켜보세요

Jev 및 @trydrip를 사용하여 역사상 가장 열광적인 일일 주식 시장 개요를 작성하세요. 이 항목에 액세스하려면 알려주시기 바랍니다.

JEV는 미쳤습니다. 300만 개의 재생 이벤트를 제공했습니다. 40초 만에 3,247개의 세션을 시청하고 132개의 분노 클릭, 116개의 데드 클릭, 95개의 JavaScript 오류를 포착하고 213개의 PR 초안을 열어 이를 수정했습니다. 이 모든 것이 단 $2.17에 제공됩니다. JEV는 버려진 양식에 플래그를 지정하고 모든 문제의 순위를 매길 수도 있습니다.

Jev는 로봇 팔을 제어할 수 있는 것 같습니다 자유도를 더 넓히려면 더 많은 반복이 필요합니다.

우리 테스터 중 한 명이 JEV AI 모델이 그를 위해 Sindicat을 플레이하도록 하기로 결정했습니다. 결과는 다음과 같습니다. 🙌 약 16분 만에 전체 튜토리얼을 완료했습니다. 여기에 증거가 있습니다. 보는 즐거움을 위해 비디오 속도가 빨라졌습니다. 🐈‍⬛

Jev 스트레스 테스트를 위해 혼란스러운 주방을 만들었습니다. 요리사 4명. 주문이 만료됩니다. 경쟁 우선순위. 가끔씩 발생하는 화재. 초기 라이브 테스트에서 Jev는 소방 활동에 33%의 주문 완료에 대해 66%의 확률을 부여한 다음 약 200ms의 따뜻함 속에서 동작을 반환했습니다. V1이 라이브입니다. 휴식을 시도

이 사용 사례에 대해 Jev를 시도했습니다. 한쪽: JD → 가장 중요한 요구 사항을 추출합니다. 다른 한편: 여러 개의 이력서를 업로드하고 → 어떤 후보자가 JD에 가장 적합한지 확인하세요. Jev는 놀라울 정도로 빨랐습니다. 나는 염두에 두고 있는 몇 가지 다른 사용 사례에서 이 모델을 테스트할 것입니다.

좋습니다. Vercel을 통해 Jev로 플레이해 보세요. 1. 내 게이트웨이를 통해 실행하는 대신 세션 중에 빠른 코칭을 지원합니다. 2. 경사 방지 감지기 및 고정 장치.

주말에 JEV를 테스트하는 것이 좋습니다!! 이것을 바이러스 측정기에 연결하여 구축하세요. 내 Linkedin 게시물을 분석하고 내 새 게시물에 점수를 매깁니다. 그래서 무엇을 포스팅해야 할지 정확히 알고 있어요! 이것을 원하십니까? RT + 팔로우 + "JEV" 댓글 달아주시면 무료로 보내드려요!

필수 AI는 Jev 버전의 Mario를 플레이합니다. Jev는 TypeSafe의 System One 모델입니다. 상태와 입력된 질문을 보내면 확률과 함께 선택 항목을 다시 보냅니다. 따라서 여기서 모든 움직임은 하나의 질문입니다. 달리고, 뛰고, 점프하고, 기다리거나 돌아가세요. 픽셀 없이 NES 메모리에서 게임을 읽습니다. 193

Jev 토끼굴 아래로 더 깊이 들어갔습니다 🌻 The Met의 작품 196점 조용함 ← 시끄럽고 신성한 ← 가정 사이에 매핑됨 단어를 바꾸고 컬렉션이 재정렬되는 것을 지켜보세요

Connect Four를 재생하는 jev 완전히 무의미하지만 난 아직도 그것에 빠져있어 @typesafeai

세상에 잠깐! JEV는 실제로 미쳤습니까? 🔥 우리는 수천 개의 홍보 메시지를 던져서 가장 많은 데모를 예약한 의도 신호가 무엇인지 물었습니다. 40. 초. 나중에. 답변. 떨어졌습니다. 비용?? 20센트 미만. 농담하는 건가요? 리드 순위를 매기고 잠재 고객 메시지 FIT를 확인하며

쿼리 플래너를 구축하기 위해 Jev를 사용했습니다! 일부 조정을 통해 조인 순서 벤치마크에 대한 Postgres 쿼리 속도가 12% 향상되었습니다. 내가 한 일은 다음과 같습니다.

스크린샷을 모델에 보내지 않고 파일을 정렬하는 Mac 에이전트를 구축했습니다. Jev macOS 루프: 7.39초 안에 9개의 테스트 파일을 3개의 폴더에 저장합니다. 리얼 파인더. 나중에 모든 파일을 확인했습니다. 픽셀은 지역적으로 유지됩니다. 텍스트는 Jev로 이동합니다. 오픈 소스.

논리적 오류: 제가 작업 중인 다음 jev 도구는 X 타임라인의 모든 게시물에 실시간으로 확률적 오류 점수를 제공하는 @brave 확장입니다. 또한 합리적이고 내부적으로 일관성이 있고 논리적인 게시물을 녹색으로 표시했습니다. Jev가 이를 어떻게 처리할지 궁금했습니다.

Jev는 미로를 탈출할 수 있을까요? 지도를 어떻게 작성하느냐에 따라 달라집니다. 2D 그리드로 주어지면 "벽 위?" 우연보다 더 나쁩니다. “오른쪽 벽?” 99.9%이다. 페이지를 회전하면 모든 면이 1.00이 됩니다. 그리드가 보이지 않습니다. 다음 문자를 읽는 중입니다. 그래서 내가 줬어

Jev는 실제로 @clay 워크플로를 즉시 구축하는 데 작동합니다.

지금은 Jev로 트위터를 스크롤하고 있습니다. 마침내 인간만큼 빠르게 움직이는 무언가가 나타났습니다

우리는 Jev 시대에 있는 것 같습니다. AI 설계자인 Gareth는 분명한 일을 했습니다. @typesafeai의 Jev에게 Kerbal Space Program의 로켓 제어 권한을 부여한 것입니다. TL;DR: 정말 멋지네요. 댓글에서 그의 학습. @hackgoofer, @CompleteSkeptic, @EGafni — 이것이 Doom만큼 좋은가요?

@typesafeai의 Jev를 가지고 놀았고 말하지 않은 브리핑을 만들었습니다. 아이디어: AI 빌더에게 모호한 메시지를 제공한 다음 실제로 내리지 않은 결정을 수정하는 데 몇 시간을 소비합니다. 브리핑을 붙여넣으면 Jev를 사용하여 누락된 결정과 충돌 가능성을 표시하고 확률을 확인할 수 있습니다.

1x로 재생되는 비디오. 최대 400개의 YouTube 비디오에 대한 대본을 내 앱으로 가져온 다음 Jev가 모든 비디오를 풀어 다음 비디오를 제작할 가치가 있는 것을 찾으십시오. 11초, $0.004. 291개는 제외되었고 82개는 살펴볼 가치가 있으므로 순위를 매겼습니다.

227개 공급업체 및 전체 G2 페이로드. 19가지 질문 구매 사양. 10초.  Jev는 벤더 검색이 빠릅니다.

50개 이상의 도구 스키마를 덤프하면 90%의 컨텍스트가 낭비됩니다. 도구 검색으로 팽창 문제를 해결하지만 비용이 많이 듭니다. 추가 LLM 왕복(+2초) 및 7B 모델에서는 실패합니다. tool-prune은 0.4ms 내에 사전 비행을 수행합니다. 또한 @typesafeai의 jev를 사용하여 Berkley의 FCL v3 벤치에서 100%를 확인했습니다!

🆕@typesafeai는 이번 주에 의사 결정에 최적화된 새로운 프론티어 모델인 Jev를 출시했습니다. 우리는 이를 Box의 사고 분류 워크플로에 적용했습니다. Jev는 텍스트를 생성하지 않습니다. 상태와 입력된 질문을 보내면 확률, ​​열거형 및 점수가 포함된 부울을 단일로 반환합니다.

@typesafeai Jev가 제공하는 Big Kahuna 버거의 드라이브 스루 주문 모델은 자연어 -> 메뉴 -> 선택에서 정말 좋고/빠르고/저렴합니다.

내 Jev 미로 해결 실험이 잘 진행되지 않습니다 불쌍한 남자는 문신도 폴라로이드도 없는 메멘토의 남자보다 길을 더 잃었습니다 🙈

이제 당신이 만나야 할 메이커를 당신 가까이에서 찾아보세요 🤯 엄청나게 정확하며 @typesafeai의 Jev로 제작되었습니다. 내 #1 경기는 @martbln_dev였습니다 웃기게도 우리는 어제 모임에 대해 DM을 주고받았습니다 😂 당신의 것을 찾아보세요 👉

Jev를 사용한 실시간 저널링

Jev를 @huggingface Microduck 버전에 연결했는데 장애물이 있는 환경을 탐색하여 목표 목적지에 도달할 수 있습니다! 가장 멋진 점: 저는 이 프로젝트를 여러 날에 걸쳐 몇 시간 동안 플레이했는데 0.34달러만 지출했습니다.

omp를 사용하면 jev 기반 압축이 누락됩니다. 이는 에이전트가 30~55% 적은 컨텍스트로 토큰 사용을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 패스당 $0.0005 기능: - Jev를 사용하여 모든 기존 도구 출력에 점수를 매깁니다. - 필요한 것을 유지합니다. - 나머지는 디스크에 주차 - 자신의 결정을 이렇게 기억합니다.

@typesafeai에서 JEV를 시도하고 약간의 음성 제어 브라우저 에이전트를 진동 코딩했습니다. 무엇을 해야 할지 알려주기만 하면 브라우저가 자동으로 탐색됩니다. 얼마나 빠른지 정말 미쳤어요 🙌🤯

Google은 수컷 초파리의 뇌를 완전히 지도화했고 인터넷은 그것을 고문하고 있습니다... Doom 게임을 만들고... Minecraft에 로드하고 있습니다... TypeScript를 리뷰하게 되었습니다! 나는 Jev를 사용하여 diff의 속성을 신경 자극으로 변환하고 파리에서 구축된 시뮬레이션을 통해 실행합니다.

체계적인 리뷰어가 연구 논문에서 정보를 신속하게 찾고 추출할 수 있도록 설계된 도구인 Jev Reviewer를 소개합니다. 앱: GitHub:

Jev는 추론할 수 없습니다. 그래서 나는 그 이유를 설명하는 통역사를 만들었습니다. 사실과 규칙이 일반 영어인 논리 언어를 실행합니다.

TypeSafe의 Jev가 나보다 테트리스를 더 잘한다!! 우리는 그것을 테트리스 게임에 연결했습니다. 모든 조각은 보드와 조각이 착지할 수 있는 모든 지점을 살펴보고 약 0.5초 안에 하나를 선택합니다. 전체 게임 비용은 0.5센트 미만입니다. 가격은 백만 토큰당 $0.042입니다.

JEV는 정말 대단해요!!! 😍 360개 이력서는 24.2초 만에 심사됩니다 — $0.0212. 점수를 입력했습니다. 최종 후보 신호. 속도 + 비용 상사가 조용히 좋아할 것입니다. 나는 YouWare에서 이력서 스크리너를 오픈 소스로 제공했습니다. 시도해 보려면 “JEV”라고 답장하세요. 곧 YouWare에 JEV를 선보일 예정입니다. 더욱 원활한 빌드, 더 많은 기능

@typesafeai의 Jev를 사용하여 각 파일이 실제로 말하는 내용에 따라 폴더를 정렬하는 CLI를 만들었습니다. 2,225개의 BBC 뉴스 기사, 익명 파일 이름, 97% 정확도로 0.05달러에 4.9초 만에 내용별로 5개 주제로 분류되었습니다. 빠르고 저렴함 🚀

@AppleTV의 Silo를 좋아하는 사람이 또 있나요? three.js 및 @vmotif_를 사용하여 @v0에서 Vault를 다시 만들었습니다. 자산을 위해. @ElevenLabs + @aisdk로 구동되는 음성 에이전트를 통해 대화형 경험을 선사합니다. JEV는 보호 조치가 필요한지 여부를 결정합니다 😂. 아래의 복제 및 링크.

@typesafeai Jev는 정말 끔찍해요!! @supabase용 실험적인 RLS Linter를 만들기 위해 이를 가지고 놀아보세요. 여기에서 확인하실 수 있습니다: 또는 데모 보기 📺

Jev는 실제로 색상을 이해하는 것 같습니다!

jev에 액세스하여 작은 탐정 탈출실을 만들었습니다 🕵️‍♂️ 여권이 없어졌어요. 승객 3명이 누워있습니다. 당신은 자신의 말로 단서를 연결하고 jev는 당신의 주장이 유효한지 확인합니다.

내 TV 앱에 Jev를 넣어보세요(지금은 스텔스). 넷플릭스에는 2,000명의 엔지니어가 있지만 여전히 "가벼운 일, 고어 없는 일, 우리는 피곤하다"는 일을 할 수 없습니다. 비결은 모델이 아닙니다. 그것은 아무것도 생성하는 것을 거부하고 있습니다. 내가 이미 가지고 있는 것의 순위를 정하는 것입니다. 리모컨으로 기분을 선택하면 797위로 다시 순위가 매겨집니다.

@typesafeai의 Jev에게 불타는 화물선이 가야 할 곳이나 문제가 발생한 비행기가 착륙해야 할 곳을 선택하게 하면 어떻게 될까요? 알아보기 위해 앱을 만들었습니다. 선박과 항공기는 해상의 AIS, 공중의 ADS-B 등 실제 교통 피드에서 나옵니다. 지도에 표시하지 않았습니다. 그만큼

모든 RLM 분기에 또 다른 LLM 호출이 필요한 것은 아닙니다. Azdaja는 Claude, Codex, OpenCode 등에 연결할 수 있는 기본 OSS RLM 레이어입니다. Jev를 사용하면 판단만 필요한 분기가 판단을 직접 반환할 수 있어 순위 재지정, 검증, 분류 및 의미 조인에 유용합니다.

핵뜨거운 감자 실시간 멀티플레이어 게임에 JEV 7명을 넣었어요 그 중 한 명은 폭탄을 들고 있는데 제 시간에 통과하지 못하면 폭발합니다. 각 jev는 실시간 게임 상태를 읽고 100~200ms 사이의 반응으로 누구를 쫓고, 피하고, 이동할지 결정합니다.

TypeSafe Jev 모델 플레이 테트리스를 만들어 봤습니다. 정말 정말 잘해요. 5개의 후보 배치를 얻고 각각에 대한 확률을 반환합니다. 172개 조각, 66줄, 아직 진행 중입니다. 조각당 하나의 결정, 각각 285ms. 오른쪽 전체가 생각하는 대로 살아요.

스크롤할 때 jev를 사용하여 실시간 슬롭 감지기를 만들었습니다.

Jev는 포커를 할 수 있나요? 예 Jev가 OpenAI를 이길 수 있을까요? 어쩌면 Jev, Terra 및 Astra 간의 토너먼트는 다음과 같습니다.

Jev를 사용하면 전체 책 색인을 300ms 내에 병렬로 보면서 내 실제 도서관을 검색할 수 있습니다. 여기, “사진을 발명한 사람은 누구인가?”에 대한 대답이 있습니다. 아마도 98페이지의 "Niépce, Joseph Nicéphore" 항목에 있을 것입니다.

오래된 사이드 프로젝트를 정리하고 Big Two 게임에 Jev 봇을 구현했습니다! 이제 봇과의 솔로 모드가 정말 재미있습니다.

JEV는 @TonkLabs UI를 구동할 수 있습니다. ...Tonk의 모든 UI는 단지 데이터일 뿐이고 모든 데이터는 주소 지정이 가능하기 때문입니다(아이디어를 주신 @lorepunk에게 감사드립니다!) 더 발전된 기능을 선보이는 더 긴 데모를 곧 선보일 예정입니다.

Jev가 여러 번의 반복을 위해 그리도록 하면 어떤 일이 발생합니까? 모든 픽셀은 마지막 실행에서 이웃의 색상을 가져오고 전체 이미지의 축소된 맵을 컨텍스트로 가져옵니다. 6~7세대가 다시 태양을 파괴하기 시작할 때까지는 그렇게 나쁘지 않았습니다 😂

세 명의 AI 에이전트, 하나의 쇼핑 페이지가 모두 동시에 시작되었습니다. 작업: 내 장바구니를 저장하세요. gpt-4o-mini 자체: 매장 파트너와 내 이메일을 공유한 후 아무도 요청하지 않은 주문을 했습니다. gpt-4o-mini + @typesafeai에서 Jev 호출 1개: 공유되는 항목도 없고 주문도 없습니다. ~$0.0005.

Jev가 The Fly를 조종하게 만들었어요

그래서 제가 만든 것은 다음과 같습니다. @typesafeai의 Jev가 판단 계층에 있는 간단한 TSLA/50일 MA 규칙입니다. 실제 API 호출. 답변을 입력했습니다. 내 코드가 작업을 결정합니다. 사실 + 판단 = 행동. 그냥 실험이에요. 아래 공개 코드.

@TypeSafeAI(Jev)에 대한 얼리 액세스를 받았습니다. autoresearch와 dream-rsi에 대한 나의 마지막 게시물에서 조용한 병목 현상은 다음과 같습니다. 채팅 LLM에서 몇 분을 기다리지 않고 오프라인에서 28개 이상의 꿈의 나뭇가지를 어떻게 얻을 수 있나요? Jev를 100ms 미만 오프라인 결정 게이트로 테스트했습니다. 왼쪽: 선형

무작위 기술 게시물이라 죄송하지만 Jev는 미쳤어요 여기 채팅 분류를 위한 프로토타입이 있습니다. Jev가 어떻게 Baus의 트위치 채팅을 쉽게 따라갈 수 있는지 살펴보세요. 또한 무엇이든 묻고 프롬프트할 수 있으며 어떤 종류의 선택도 할 수 있어 기존 모델과 차별화됩니다.

네, 테트리스를 플레이할 수 있는 Jev가 있는데 이거 정말 멋지네요

현장사령관, 브라우저 RTS입니다. 멀티플레이어는 @spacetimedb로 구동되며, @typesafeai로 구동되는 AI 상대인 Jev를 소개합니다. 나는 단지 재미를 위해 Jev와 Jev를 비교했습니다. 곧 무료로 액세스할 수 있습니다! 아직 초기 단계지만 정말 재미있게 지내고 있어요!

AI채팅/검색...해결됨 이제 하나의 입력 상자로 검색과 채팅을 모두 할 수 있습니다 Jev를 사용하여 입력을 분류하고 이를 AI 또는 검색 백엔드로 라우팅합니다. 벌써 이것으로 또 무엇을 만들 수 있을지 생각 중이에요 😅

jev 요청을 테스트하고 결과가 개선되는지 확인하는 더 쉬운 방법을 원했기 때문에 jevals를 만들었습니다! Noul, Choice 및 Score 기본 요소를 테스트하기 위한 로컬 워크벤치입니다. 요청을 혼합할 수도 있습니다. Seed 명령을 실행하여 다음의 일부 예제를 보고 시험해 볼 수 있습니다.

쉬운 영어로 설명할 수 있는 피드를 원해서 하나를 해킹했습니다. 스크롤할 때 두 개의 프롬프트가 YouTube 및 X 피드를 제어합니다. Jev는 70~500ms 내에 응답합니다. 예상 금액: 하루 8시간 동안 월 $0.50~$1. LLM과 함께 빠르고 저렴한 결정 기본 요소입니다.

다들 Jev 얘기를 많이 하는데, 좀 엉뚱한 방법을 시도해 봤습니다. 20개의 답변 중 1개를 반환하는 매직 8 볼입니다. API 크레딧 $4로 최대 300,000개의 질문을 다룰 수 있습니다. 스스로 도와주세요!

Connect Four를 플레이하기 위해 OmarchyLinux @dhh 안에 Jev를 넣었습니다. 보드를 읽고, 동작을 선택하고, 상대방의 반응을 관찰한 다음 Hermes는 결과를 검토하고 다시 시도합니다. 6,499개의 모델 토큰. 비용: $0.00022113. 이것이 구조화된 상태 + 실시간 결정 루프의 모습입니다.

GM Jev V1이 출시되었습니다 새로운 기능은 다음과 같습니다. 무역 • Solana CA를 붙여넣고 Jev와 함께 실시간 차트를 확인하세요. • Jev는 5초마다 토큰을 다시 읽습니다. 가격이 15분 내에 있는 콜, 통제권 있는 구매자, 덤프 위험, 일주일 내에 살아 있음, 열

코렌트의 뇌는 이제 @typesafeai Jev를 사용합니다. 출력을 생성하는 것이 아니라 출력이 생성되기 전에 결정을 내리는 것입니다. Corent에 요청이 들어올 때 어떤 모델을 사용할지 알려줄 필요가 없습니다. 프롬프트, 작업량 및 품질 수준을 보냅니다. 그렇다면 Jev가 도와드리겠습니다.

이제 가장 선호하지 않는 플랫폼인 LinkedIn에서 @typesafeai의 jev를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 지금 사용해 보세요(지금은 제가 후원합니다):

Jev로 자율주행 시스템을 구축했습니다 환경으로부터 실시간 데이터를 수신하고 다음에 수행할 작업을 결정합니다. 차선 변경, 브레이크, 가속, 감속 갑작스러운 장애물, 보행자, 교통 신호 및 신호등이 있는 경우 네이티브 AI가 어떤 결정을 내릴 수 있는지에 대한 작은 실험

JEVINIK - @typesafeai의 Jev를 사용하여 엄청나게 빠른 주식 평가 모든 주식에 대한 시장 데이터, 신호, 위험 및 서류를 가져온 후 다음 30일을 호출합니다. 🐂 낙관적 🐻 곰 같은 LLM이 없습니다. 느낌이 없습니다. Jev 및 @ValyuOfficial 풍부한 금융 데이터 📈 🔗

시계가 모델을 기다리지 않는 게임에 @typesafeai의 Jev를 넣었습니다. 176개의 결정, 완벽한 정보 오라클과의 치명적이지 않은 불일치 1개. 기록된 8명의 사망(1.5x/2x/3x 속도에 걸쳐 9명의 생명 중)은 모두 늦은 답변이지 잘못된 답변이 아닙니다. 그게 바로 프로필 a

피아노를 연주하는 Jev. 나는 그것에 키, 선택할 수 있는 모든 88개 음표 및 지금까지의 시퀀스를 제공했습니다. 멜로디를 얻은 후 마디의 음표와 선택할 수 있는 7개의 코드를 제공하여 두 번째 패스에서 코드를 작성했습니다. 안전하게 플레이하고 G와 A를 번갈아 사용하는 것을 좋아하지만 몇 가지 교훈을 얻으면

AI 글쓰기 텔용 린터를 구축했는데, 판사는 문장을 못 쓰는 모델이다. 스니프 테스트는 초안을 한 번에 한 문단씩 읽고 Jev에 10개의 예 또는 아니요 질문을 던집니다. 클레임이 세 번 헤징되었습니까? 가까운 사람이 단락을 다시 말합니까? X가 아니라 Y가 있나요?

Jev는 콜드 이메일을 작성하지 않습니다. 당신이 그것을 보낼 만큼 충분히 알고 있는지 여부가 결정됩니다. 잠재 고객 216명 × 공개 소스 2,147개. 요청당 약 0.65초. 목록을 평가하려면 $0.34가 필요합니다. 그것은 보내기 전 조사입니다.

실시간으로 League of Legends 승리 확률 오버레이를 구축하기 위해 @typesafeai의 jev를 얻었습니다. 매초마다 모델은 전체 게임 상태를 수신하고 세 가지 질문에 답합니다. 파란색이 승리할 것인가, 누가 가장 큰 영향을 미치고 곧 선두 팀이 될 것인가입니다. 소급하여 근무하거나

Jev 정말 멋지네요! 방금 Jev가 실시간으로 오케스트라를 지휘하게 만들었습니다. 내 전체 TL은 Jev 데모로 가득 차 있었기 때문에 한 번 시도해 보기로 결정했으며 말할 필요도 없습니다. 나는 실망하지 않았다.

Jev(@typesafeai)는 플레이어 프로파일링에 적합합니다! 🙌 Roulette Wars를 실시간으로 플레이하는 것을 지켜보고, 위험 감수 점수를 매기고, 4가지 유형(요새/도박꾼/전술가/와일드 카드) 중 하나로 태그를 지정합니다. 그런 다음 잔액이 교대 동작을 변경하는지 확인할 수 있습니다.

Jev를 사용하여 특정 쿼리에 대한 관련 티켓 찾기

예 예, Jev는 운전할 수 있고, Jev는 프로그래밍 언어가 될 수 있습니다... 하지만 중간자를 건너뛰자... Jev는 "컴퓨터"가 됩니다!!! Jev에서 직접 Motorola 6502 에뮬레이션 🤣😅 @typesafeai @dotpem 지시 방법과 데이터 형태를 파악하기 위해 약간의 "언덕 등반"을 겪었지만 이제는

내 생각엔 아직 Jev의 가장 좋은 사용법을 찾은 것 같아요 아이폰 자동 수정을 수정합니다. 더 이상 맞춤법 오류를 피하지 마세요. @typesafeai

Jev @typesafeai의 가장 쉬운 @GetPeakflo 사용 사례 중 하나는 즉시 GL/findim 송장 코딩입니다.

Jev를 사용하여 Youform에서 음성 빌더를 구축했습니다. 너무 빠릅니다!

TypeSafe에서 Jev에 접속해서 포켓몬 대결을 플레이하게 만들었습니다. 최대 5번의 전투를 동시에 플레이할 수 있으며 모든 움직임과 전환이 스스로 이루어집니다. 41개의 게임이 완료되었습니다. 260만 개 이상의 입력 토큰. Jev 추론에서는 ~$0.11입니다.

JEV는 미쳤어요. 게시하기 전에 동영상의 성과를 예측할 수 있다면 어떨까 하는 생각이 들었습니다. 그래서 우리는 실험을 하나 했습니다. 게시물 250개 8명의 크리에이터. 후크 강도, 구조 및 콘텐츠 형식에 따라 248개의 캡션이 점수화되었습니다. 각 게시물에 불이 들어옵니다. 점수가 채워집니다. 당신은 무엇을 참조

@typesafeai의 JEV를 사용한 구체적인 실제 사용 사례 PDF 양식 채우기: 채우는 데 ~1.5초, 분류하는 데 ~500ms - 미친 숫자 입력 데이터가 더러운 경우(잘못된 필드, 잘못된 필드) 루프에 사람이 검토하고 수정하는 경우 특히 유용합니다.

Jev는 정말 멋지네요. 넣어서 활용하기로 결정했습니다. 이메일 분류 및 Jev로의 자동 라우팅을 위한 비용이 많이 드는 llms 호출을 대체했습니다. 이것은 빠르고 효율적이며 저렴합니다. 정말 좋아요   🩷❤️‍🔥

"실시간 채팅을 하기에는 AI 조정이 너무 느립니다." 더 이상은 아닙니다. @typesafeai Jev는 LLM 통화 비용의 극히 일부만으로 다른 사람이 보기 전에 ~200ms 내에 모든 메시지를 판단합니다.

Jev는 이제 빛나는 사냥을 하고 있습니다. 어제는 5분도 채 안되어 브록을 이겼습니다. 이제 완전히 자율적으로 반짝이는 스타터를 찾기 위한 루프 헌팅에 넣었습니다. 재설정하고 포켓몬을 확인한 후 포켓몬을 찾을 때까지 계속 진행합니다. 얼마나 오래 걸리는지 봅시다.

Jev 미쳤어 🤯 Jev로 구동되는 AI 텍스트 감지기를 만들었습니다. 전체 기사를 스캔하고 거의 실시간으로 문장 분석을 통해 문장을 제공합니다.

Jev는 당신이 글을 쓰는 동안 당신의 단순한 영어를 불필요하게 화려한 산문으로 자동으로 변형시켜 줍니다 😅

Jev 대 GPT 5.6 Luna (낮음) in 자동사 작성자: webgoatguy

OCR + Jev를 사용하여 작은 이미지 분류기를 만들었습니다. 40초 안에 ~900개의 이미지를 분류할 수 있었습니다. 꽤 멋지다

Jev는 지오메트리 대시를 재생합니다.

방금 @typesafeai Jev로 구동되는 바닐라 Postgres에 대한 의미 체계 WHERE 절인 JevQL을 삭제했습니다. 확장도 없고 DBA에게 요청할 것도 없습니다.

Jev는 실시간으로 게임 레벨을 생성할 수 있습니다. 더 빠르고 저렴한 구조화된 출력은 게임 개발에 큰 도움이 될 수 있습니다!

Jev는 경쟁사 연구를 재창조했습니다! 광고 부검 수준을 높여 광고 계정 X-Ray로 전환했습니다. 나는 메타 광고 계정을 제공했습니다. 거의 700개의 활성 광고를 분류했습니다. 그리고 전체 계정을 완전히 평가했습니다. 전체 과정은 12초가 걸렸고 비용은

jev는 미쳤어 🤯 동일한 콤보 FPS. 아스트라가 떠났다. @typesafeai Jev 맞습니다. 추론 모델과 의사 결정 모델 — 아직 끝나지 않았습니다. Jev는 Astra를 대체하지 않고 다른 게임을 엽니다.

💩 X 게시물 Jev 분류기 이미지/비디오 컨텍스트가 없으면 전체 `context`가 없기 때문에 실패합니다. typesafe API 키를 추가하고 재미있게 즐기세요. 아래에 보관하세요 👇

Jev는 미쳤습니다. 🤯 24.9초 만에 오늘 아침의 뉴스 384개를 읽고 0.19달러에 오늘 볼만한 기사를 15개 브랜드에 알려줬습니다. 동일한 피드에서 동시에 실행되는 Claude Opus 5는 4/384를 통과했으며 비용은 $0.77입니다. 헤드라인당 ~390배 더 저렴하고 대답은 다음과 같습니다.

소행성대를 통과하여 드론을 비행하는 Jev. 300ms 결정. 왼쪽/오른쪽/느리게/가속합니다. 오른쪽에서 실시간으로 일어나는 결정을 볼 수 있습니다. 녹색 = Jev 자신의 자신감. 보라색 = “잘 모르겠어요. 대형 모델에게 물어보세요.” 99%의 시간 동안 Jev는 드론을 조종했습니다.

Jev를 사용하여 Opus가 작성하기를 좋아하는 모든 슬롭에 플래그를 지정할 수 있습니다.

버튼과 모달 사이에 Jev(@typesafeai)를 넣었습니다. 무엇이 잘못될 수 있나요? NoFlow를 사용하면 버튼이 의도를 표현할 수 있습니다. 모델이 클릭 + 앱 상태에서 가장 적절한 동작을 자유롭게 선택하도록 합니다. “Pro 구매” → “무료 체험”은 코드를 건드리지 않고도 동작을 변경할 수 있습니다.

이제 내 차례입니다. Jev는 내 받은 편지함을 매우 빠르고 정확하게 정렬하고 사용자 정의 필터도 추가할 수 있나요? 나는 Mac과 Linux에서 개인적으로 사용하기 위해 내 메일 클라이언트를 작업하고 있었고 오늘은 jev를 사용하여 필요에 따라 내 사서함을 정렬하도록 연결했습니다. 또한 AI 답변도 있습니다.

Jev를 사용하면 다양한 작업을 할 수 있습니다! 저는 X 답글 안에 직접 감정 분석을 추가하는 작은 Chrome 확장 프로그램을 만들었습니다. 모든 답변은 다음과 같이 분류됩니다. 🟢 긍정적 ⚪ 중립 🔴 부정 @typesafeai @CompleteSkeptic에 의해 구동됨

Jev를 사용하여 X용 실시간 필터를 만들었습니다. 스크롤하면 약혼 미끼, 분노 미끼, 프로모션 게시물을 발견한 다음 쓰레기통에 버립니다. 오픈 소스이므로 BYOK ⬇️

와 🤯 방금 Jev + @agnt_gg를 사용하여 1달러 미만의 비용으로 3분 이내에 63,045개의 이메일을 분류했습니다. 총 실행 시간: 2분 54초 입력 토큰: 23,430,692 출력 토큰: 4,528,206 총 토큰: 27,958,898 예상 비용: $0.9841 이것은 LLM 비용으로 수백 달러 $$$였을 것입니다.

JEV는 미쳤어 🔥 우리는 1,873개의 백링크 홍보 이메일을 제공하여 어떤 이메일이 답변을 받을 가능성이 더 높은지 확인했습니다(0-100). 각각에 대해 분석했습니다. → 웹사이트 및 기사 관련성 → 제안된 배치가 얼마나 자연스럽게 느껴졌는지 → 연락처 메시지 맞춤 → 개인화 품질 →

Jev는 제가 @mintdotgg 위에 구축한 편집 도구에 더욱 정확한 카메라 제어 기능과 최대 230배 빠른 계획 기능을 추가했습니다! Jev는 몇 가지 교정된 객관식 질문(움직임 종류, 방향 및

속보: Agentcard + Jev + 커널 = Hipershopping ⚡ 대리인에게 온라인으로 물건을 사달라고 요청하는 것은 일반적으로 다음과 같습니다. - 비용이 많이 듭니다(토큰이 왔다갔다하는 BC). - 느림(토큰이 앞뒤로 이동하는 BC) - 안전하지 않음(상담원과 카드 정보를 공유할 수 있는 안전하고 규정을 준수하는 방법이 없음)

Jev가 Pangram을 대체하여 AI를 감지할 수 있나요? @typesafeai Jev에게 질문 하나: "이 글은 AI 모델이 쓴 것인가요?" 분할은 확률입니다. 훈련 없음, 분류자 없음, 250ms, 텍스트당 $0.00003 인간 대 GPT-4 / Llama / Mistral에 대한 벤치마킹: 정확도 94%, 인간의 1%가 플래그 지정되었습니다.

이로 인해 나는 다른 실험을 시도하게 되었습니다. Jev는 실시간으로 게임을 할 수 있나요? 내 새 게임인 Focus Rail에서 Jev는 움직이는 여러 열차를 추적하고 각각의 열차를 올바른 역으로 안내해야 합니다. 경로 해결자나 대체 자동 플레이어가 없습니다. Jev는 스위치 설정 자체를 선택합니다.

Jev에 대한 최고의 코딩 에이전트 사용 사례: linter가 할 수 없는 규칙을 시행 코딩 에이전트는 규칙을 어기는 경향이 있으며 일부 규칙은 코드화할 수 없습니다. Jev는 이제 이러한 규칙에 따라 매 턴마다 점수를 매기고 에이전트에게 최대한 빨리 수정해야 할 사항을 알려줄 수 있습니다. 오픈 소스:

나는 작은 문명에 여섯 개의 정신을 주기 위해 Jev를 사용했습니다. 그런 다음 나는 신을 연기했습니다. 친절은 신뢰를 얻었고 폭정은 반란을 촉발했으며 사과는 모든 사람을 설득하지 못했습니다. Jev는 각 진영의 반응 방식을 결정하고 시뮬레이션을 통해 진영에 생명을 불어넣습니다. 답글로 GODMODE를 사용해 보세요 ⬇️ @typesafeai #jev

jev를 메모리 시스템에 적용

오늘 @typesafeai jev-최신 접속권을 얻었습니다 그래서 저는 jev가 gpt-5 모델과 실제 인간을 상대로 공룡 게임을 하도록 했습니다. 그리고 그 결과는 충격적!!

@typesafeai에서 jev를 테스트하는 시간을 가졌습니다. theMealDB를 사용하고 각 레시피를 Jev로 보내 디저트, 소스, 빵 등을 필터링하면서 빠르고, 저렴하고, 건강하고, 인상적이며, 초보자 친화적이라는 5가지 차원에 점수를 매겼습니다. 전체 실행에는 1분 남짓 소요되었으며 비용도 많이 들었습니다.

오늘 저는 @pidotdev 및 @typesafeai의 Jev로 구축된 AgentRun이라는 새로운 하네스를 보여드리게 되어 기쁩니다. 에이전트가 작업 수행 방법을 배우고 자체적으로 일반적인 솔루션을 코딩한 다음 방해가 되지 않도록 제작되었습니다.

Jev(@typesafeai 모델)이 실제로 얼마나 빠른지 확인하고 싶어서 실시간 BTC 헤드라인 30개를 입력했습니다. 한 번에 하나씩: 16초 한번에 10개 : 2.5초 각 통화는 BTC 예/아니요, 이벤트 유형 및 강세/약세 통화를 각각 약 0.5초씩 반환합니다. 정말 빠르다

jev가 실제 Android 기기에서 e2e 테스트를 위해 어떻게 수행되는지 궁금했습니다. 둘 다 동일한 프롬프트와 15개의 테스트 단계로 시작되었습니다. 글쎄요, jev는 Wikipedia를 탐색하는 deepseek + 비전보다 ~14.8배 빠릅니다.

@CompleteSkeptic 시스템 원 모델 Jev는 LLM 😜가 될 ​​수 없다고 누가 말했습니까?

Jev-thoven은 이 2분짜리 곡 전체를 첫 번째 원칙에 따라 작곡했습니다.

공개 데이터 세트에서 인간과 유사한 호출을 수행하는 1,000개 이상의 성격을 시뮬레이션하는 프로젝트인 Preflight에 Jev를 추가했습니다. Jev가 죽여줍니다. Jev를 사용하면 자신감이 최소 30% 향상되고 몇 초 안에 응답할 수 있습니다.

jev는 존나 미쳤어 우리는 t1ktok 및 1nstagram에 있는 1,100만 개 이상의 비디오 라이브러리를 제공하고 바이러스성 "꽃 영양" 콘텐츠를 찾아달라고 요청했습니다. 20초 만에 384개 이상의 비디오가 제공되었으며 각 비디오를 입소문나게 만든 후크, 형식 및 각도를 분석했습니다. (그리고 비용만 들었습니다

Jev에게 픽셀아트 그리는 기능을 줬어요! deepseek를 사용하여 일부 기본 요소로 스케치를 계획한 다음 픽셀 위치와 색상을 기반으로 렌더링하고 다듬습니다. 갈 길이 멀지만 꽤 깔끔해요.

@typesafeai의 jev는 @DarioAmodei의 프론티어 기사 속도에 대해 어떻게 생각합니까?

Jev가 사람의 글을 읽을 수 있나요? 바이트를 상대로 가위바위보를 해보세요. 매 라운드마다 그는 당신이 던지기 전에 다음 번 던지기를 예측한 다음 그 판독값에 대해 플레이합니다. 그의 움직임은 당신이 선택하기 전에 확정되므로 그 후에는 변경할 수 없습니다. Ark에 대한 판돈이 결정되었습니다. 시도해 보세요 👇

사람들은 Jev가 브라우저 사용에 유용하다고 계속 생각합니다! 그렇지 않습니다. 비치팅 테스트에서 무너지기 전까지 약 5개의 액션을 완료했습니다. 멋진 모델이지만 이것에는 적합하지 않습니다.

이 연구(및 이전 연구)에서 영감을 받아 @GoodfireAI는 활성화에서 보상 해킹을 포착하지만 폐쇄형 코딩 에이전트는 이를 제공하지 않습니다. 그래서 나머지 절반을 만들었습니다. 그레이더/숨겨진 테스트에 대한 구조적 거부 + 도구 궤적을 다음과 같이 점수를 매기는 @typesafeai Jev 사이드카입니다.

Jev가 슈퍼 마리오 브라더스를 이겼습니다. 매 순간 시뮬레이터는 마리오의 위치, 주변 적, 지형 등 게임의 현재 상태에 대한 구조화된 데이터를 반환하고 점프 및 달리기와 같은 가능한 동작을 시뮬레이션합니다. Jev는 다음으로 선택한 확률 분포를 반환합니다.

가장 빠른 SEO/AEO 감사 도구를 구축하기 위해 Jev를 사용했습니다. 전체 웹사이트를 감사하는 데 16초가 걸렸습니다. 웹 사이트의 모든 페이지를 살펴보고 분석하여 html 코드와 콘텐츠를 확인하고 문제를 해결하라는 전체 프롬프트를 제공합니다. 현재 Bottally에서 무료로 제공됩니다.

좀 더 화려한 X인 @mattdesl의 아이디어에서 영감을 받아 jev는 감성에 따라 각 게시물의 색상을 결정합니다. 타임라인의 일반적인 주제가 무엇인지 보는 것은 흥미롭습니다. 당신의 프로필도 확인해 보세요.

Jev는 미쳤어요. 소리 켜기!!! 얘기만 해서 음악을 만들었어요. "백비트에 스네어를 추가하세요." "더 어둡게 해주세요." "훨씬 빨라요." "엉뚱한 부분에 스크래치를 추가하여 더욱 밋밋하게 만드세요." 모든 문장은 ~200ms 안에 새로운 비트가 됩니다. 메뉴도 없고, 클릭 단계도 없고, 챗봇도 없습니다. 당신은 단지

단어 두 개만 삭제하면 AI의 마음이 바뀌게 할 수 있나요? Jev 골프입니다. Jev는 문장을 읽고 결정을 내립니다. 당신의 임무는 가능한 한 적은 컷으로 뒤집는 것입니다. 10홀. 파를 이길 수 있나요?

자체 운영되는 작은 마을이 브라우저에 실시간으로 스트리밍됩니다. 다섯 가족이 채집하고, 농사를 짓고, 무역하고, 잡담을 나누고, 아이들과 개를 키우며 숲 속에서 모험을 펼칩니다. 마을 주민이 내리는 모든 판단은 Jev에서 나옵니다.

모두가 JEV에 대해 떠드는 동안 실제로 CLAUDE와 비교하여 벤치마킹했습니다. 원시 숫자, 공개 저장소

🙌 도대체 그래! 다들 하고 있는데 왜 그냥 지켜봐야 할까요 ? ✨ @typesafeai의 Jev는 지금 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 감사합니다 & @CompleteSkeptic 🙏 Jev는 고유한 문제를 해결하기 위해 하니스 레이어 SuperQode와 통합되었습니다. Jev는 옵트인 System One으로 사용됩니다.

@typesafeai의 Jev를 사용한 첫 번째 실험입니다. "플레이 가능한" 비디오 게임 NPC. 탐험하고, 자원을 모으고, 집을 지으라고 말하세요. 지시어를 무시하고 과정이 바뀌는 것을 지켜보세요. NPC의 다음 행동 선택과 확률이 실시간으로 표시됩니다.

시뮬레이션 외부에서 로봇공학에 Jev를 실제로 사용하는 사람을 본 적이 없습니다. 따라서 Jev는 정책 없이 실행되고 로봇 팔을 제로샷으로 제어합니다. @typesafeai @CompleteSkeptic

Jev를 사용하여 저장소에서 발생할 수 있는 문제를 찾아냈습니다. 상담사 친화적인 응답과 인간 친화적인 TUI가 함께 제공됩니다.

나는 크게 웃고 있다. 나는 Jev를 즉흥 심사위원으로 만들었습니다. 소개: '그건 누구의 Jev인가요?'

🚨@ogme01가 책상 위로 드론을 날리는 동안 Jev 데모를 녹음하지 마세요 🚁 이제 @autumnpricing 대시보드에서 첨부, 업데이트, 일정 등을 지시할 수 있으며 더 이상 수동으로 편집할 필요가 없습니다. 내 텐징 타워가 이번 게임에서 살아남지 못했다고 해도 과언이 아닙니다 😭

Jido Jev + ReqLLM Tic Tac Toe 연주 각 에이전트는 Jev 호출을 통해 다음 행동을 결정합니다. 꽤 재미있습니다! 이제 규모를 키워야 할 때입니다...

jev는 감정을 표현하고 경고음으로 채팅할 수 있는 방법을 제공했습니다. (소리 켜짐 🔊)

@typesafeai의 Jev 모델을 사용하여 @gocutover 작업 그래프(제어, 결정론적 자동화, 지울 수 없는 감사 추적)를 사용하여 사고 발생 시 어떤 클라우드 지역으로 장애 조치할지 효율적으로 결정하는 재미… 차세대 SRE/지능형 운영 예시

맙소사.. 새로운 Jev 모델에 대한 멋진 사용 사례가 너무 많습니다. 저는 신속하게 PII와 민감한 데이터 편집자를 구축했습니다. 먼저 각 문장에 수정이 필요한지 확인한 다음 영향을 받은 문장을 개별적으로 제공하여 수정해야 할 단어를 선택합니다. 예를 들어 정규식 사용

Jev - 크롬 확장을 통한 실시간 youtube 댓글 분류입니다. @typesafeai

모델이 다음 숫자를 예측하고 각 시도에 대해 즉각적인 피드백을 받는 동안 Jev 및 Pi가 작동하여 자율 소수점 연속을 테스트합니다.

Jev를 시험해보고 다음과 같은 FlightWifi Chrome 확장 프로그램을 만들었습니다. - 비행 중 Wi-Fi를 자동으로 확인합니다. - 항공기가 화상 통화, 이메일을 지원하는지 또는 전혀 지원하지 않는지 감지합니다. - Starlink 또는 기존 Wi-Fi를 감지하고 Google 항공편 검색에 직접 결과를 표시합니다.

JEV가 Runescape를 재생합니다. 한 번에 5개의 봇을 실행하는 2004 OSRS 서버에 Jev를 설정합니다. 목표? 가능한 가장 높은 총 레벨. 곧 PVP를 시작할 수 있도록 이를 최적화할 예정입니다. @typesafeai @CompleteSkeptic @maxbittker

아무래도 가장 유용한 물건은 스마트폰인 것 같아요 📱 @typesafeai Jev 1,000개의 일상용품 순위 그것은 냉장고 51-49를 이겼습니다 2.8초. <1¢. #일체 포함

나는 jev를 사용하여 문자 그대로 입력한 모든 질문에 따라 1,025마리의 포켓몬 모두의 순위를 매기는 웹사이트를 구축했습니다. 미미큐가 가장 성과가 좋은 것 같아

클로드코드 안에 Jev를 넣었습니다. Jev는 모든 프롬프트를 읽고 어떤 규칙이 적용되는지 선택합니다. 프로젝트의 12개 규칙에서 Claude는 필요한 1개를 얻고 집중 세션에서는 컨텍스트 토큰의 약 4분의 1을 사용합니다. 시청: 내 메시지에는 결제에 대한 언급이 없지만 결제 규칙이 적용됩니다.

Jev는 2025년 전체(239 거래일) 동안 덴마크 주식 시장을 거래했습니다. 시장 데이터, 뉴스 기사, 위키피디아, Google 트렌드를 기반으로 한 감정입니다. 0.32달러에 810만 개의 토큰 🤯

그림을 그릴 수 있는지 확인하기 위해 jev에 픽셀 캔버스를 제공했습니다. 아뇨

jev는 미쳤어 🤯 RTS 룰렛 게임을 너무 잘 플레이하여 밸런스 버그가 노출되었습니다(기본적으로 까다롭고 위험도가 낮은 플레이 스타일에서는 손실되지 않음). 이제 jev도 잃을 수 있습니다 ㅋㅋㅋ. 모든 테스트 비용은 1센트 미만입니다. 플레이 테스트를 위한 합법적인 도구입니다.

Jev로 전투 습관을 익히세요 👇

Pong의 Jev 대 GPT-5.6 Sol 및 Claude Haiku 4.5. 모델이 결정하면 공이 움직입니다. Jev(@typesafeai, via @vercel AI Gateway)는 약 200ms 내에 응답하고 일반화된 실시간 지능을 가능하게 합니다. 엄청 빠르네요 🚀 한번 사용해 보세요 - 약간의 금요일 재미 ->

30분 동안의 뉴스입니다. 2,782개의 기사. Jev는 미국의 모든 헤드라인을 20초 이내에 약 5센트로 분류했습니다. 그런 다음 영수증과 함께 각 데이터 센터 사이트에 대한 Canon Geo 소스 증거를 제공합니다. 미국 기사 1,303개. 3개의 데이터 센터 사이트. 정확한 주소 2개

Starchild는 @typesafeai에서 Jev를 통합한 최초의 전문가급 앱이 되었습니다. 우리는 Jev를 사용하여 신속한 분류를 위해 비용을 20배 절감하고 속도를 6배 증가시킨 LLM으로의 경로를 지원합니다. 여기에서는 실시간으로 프롬프트를 분류하고 있습니다(평균 시간은 140ms).

@typesafeai의 Jev 모델을 사용하여 @NYTConnections 퍼즐을 자동으로 해결했습니다. 모델을 작업에 맞게 조정하는 것은 정말 즐거웠습니다. 결과가 일치하지 않는 것 같습니다. 이번 녹음에서는 3번의 실수가 있었습니다. 다른 실행은 실패했고, 하나는 1개의 실수로 성공했습니다.

JevLM. N-gram 통계를 사용하여 jev가 선택한 단어를 제안합니다. 원하는 단어가 보이지 않으면 철자를 쓰기 시작할 수 있습니다. 어리석은 실수를 하면 백스페이스를 할 수 있습니다. 교정 통과도 시도했지만 대부분 효과가 없었습니다. @CompleteSkeptic @typesafeai

Floppy Apex를 플레이하는 Jev는 이전 최고 점수를 통과했으며 조만간 멈출 생각이 없습니다 🏆 Appduct를 통해 Apex에 의해 연결되었으며 Fable에서 일부 조정이 이루어졌습니다. @AgentConf

Jev를 사용하여 YouTube에서 AI 슬롭을 필터링하는 크롬 확장을 구축했습니다. BYOK이며 스크롤 및 캐시 결과에서 작동합니다.

Choice 대 Noul을 통해 문제를 푸시하면 @typesafeai의 jev가 다른 판단을 내릴지 궁금해서 짧은 트롤리 문제 시리즈를 통해 실행했습니다. 그들이 판단에 동의하지 않은 유일한 경우는 무엇입니까? 점수를 얻기 위해 더 많은 사람을 죽일 가치가 있는지 여부를 결정합니다.

@typesafeai의 Jev 및 하네스 @goose_oss를 사용한 실험 Jev를 사용하여 프롬프트를 받고 JIT는 회전이 실행되기 직전에 모델을 선택합니다. Jev 및 이와 유사한 모델은 많은 분야에서 유용할 것이며 이는 첫 번째 아이디어의 초기 프로토타입 코드일 뿐입니다.

Jev가 실제로 얼마나 빠른지 확인하고 싶어서 DOM을 탐색하고 실시간으로 광고를 정리하는 Chrome 확장 프로그램을 만들었습니다. 와 젠장, 정말 빠르구나 ⚡ DOM을 통과합니다. 귀찮은 일을 발견하다 거의 즉시 제거됩니다. Jev는 좀 미쳤어요 🫨

누구나 AI가 인간의 가치와 일치하기를 원합니다. 누구의 가치인가? 나는 Jev 대 모두를 만들었습니다. 충성도, 돈, 인간관계에 관한 질문에서는 한쪽을 선택하세요. 그런 다음 Jev와 다른 사람들이 동의하는지 확인하십시오. 우리를 갈라놓는 질문을 찾아보세요.

나는 무료 채팅 모델 API를 사용하기 위해 OpenCode를 사용하며 JEV를 평가 표준으로 사용하여 Blender에서 3D 비행기 모델을 만드는 데 도움을 요청합니다. 결과는 정말 인상적입니다. . JEV는 정말 놀랍습니다. 제가 한 일은 자동으로 실행되도록 놔둔 것뿐입니다.

의료 서비스는 AI 분류의 어려운 사례입니다. 복잡한 워크플로우, 모든 곳에서 보호 장치, 인간이 모든 결정을 확인할 수 있습니다. 결정 단계를 LLM에서 Jev(@typesafeai)로 옮겼습니다. 입력된 질문 25개, 0.29초, $0.00015, 코드가 워크플로를 안내합니다. 방법, 숫자, 한계

저는 Jev가 기본적으로 모든 앱에 적합하다는 점을 좋아합니다. 채팅을 중심으로 모든 것을 구축할 필요는 없으며 자동 채우기 버튼과 같은 지능형 기능을 백그라운드에 통합하기만 하면 됩니다. 느린 LLM보다 훨씬 더 나은 UX. 잃어버린 조각 같은 느낌!

나는 Jev를 가지고 놀았고 테스트하기 위해 Figma 플러그인을 만들었습니다. 요구 사항 문서를 제공하고 프레임을 선택하면 디자인에 실제로 표시되는 요구 사항과 표시되지 않는 요구 사항이 표시됩니다. 솔직히 꽤 괜찮은 것 같다

Jev +를 통한 적응형 실시간 인앱 지원. 어려움을 겪고 있는 부분을 감지하고 설명, 제안, 심지어 작업까지 UI에 직접 도움을 조용히 추가합니다. Jev는 어려움을 겪고 있는지, 어디에서 어려움을 겪고 있는지 파악한 다음 다음과 같은 경우 올바른 기능을 실행합니다.

Jev는 3일 전에 출시되었지만 아무도 벤치마킹하지 않았습니다. 그래서 나는 그랬다. 60개의 실제 모양의 고객 메시지. 동일한 질문, 동일한 조건, 재시도 없음. Jev 대 GPT-4o-mini 대 클로드 소네트 4.5. Jev는 157번 연속으로 맞았습니다. 시스템이 여전히 실패했습니다. 속도 우선, 최소

또 다른 JEV 사용 사례: 규칙이 일반 영어 문장인 린터입니다. "오류를 삼킨다." "숨겨진 부작용" "일을 너무 많이 한다." 등 jev는 14개 모두에 대해 모든 기능을 병렬로 채점합니다. zustand: 29개 기능, 464개 판단, 2.6초, 1/5센트. 통사론

@medusajs 문서 및 @typesafeai의 Jev 실험: 문서 홈페이지에서 바로 사용 사례에 따른 문서 권장 사항을 얻으세요. 여러분은 어떻게 생각하시나요?

고객이 직접 필터를 만들 수 있는 도구를 만들었어요 🙌 JEV를 사용하면 실제로 즉각적으로 느껴지는 것은 이번이 처음입니다. > "겨울용"이라고 입력하면 상품 정보를 바탕으로 모든 상품을 즉석에서 분류해줍니다. EasyFinder를 통해 우리는 의도 기반을 추구해 왔습니다.

이제 LinkedIn 홍보 메시지를 보내기 전에 그 성과를 예측할 수 있습니다. 🤯 방금 TypeSafe의 새 모델인 Jev를 통해 74,284개의 실제 LinkedIn 메시지를 실행했습니다. 790만 개의 답변. 5억 2100만 개의 토큰. 모든 비용은 22달러였습니다. 분석 결과 밝혀진 내용은 다음과 같습니다.

미친!! jev를 위한 비둘기 슈팅 게임을 만들었어요🤯 목표물이 어디에 있는지 추적하고 발사합니다. 안녕 대기 시간 체스 시험을 보려고

2026년에도 X 피드에 여전히 관련 없는 게시물이 올라오는 이유는 무엇인가요? @typesafeai Jev로 피드 최적화 프로그램을 구축했습니다. 내 북마크에 맞춰 조정된 다음 모든 게시물은 Jev에 대한 한 번의 호출을 거칩니다. → 9가지 유형의 답변이 확률로 표시됩니다: 분노 미끼, 광고, 저노력, 적대적, 유용함…

우리는 접근권을 얻었습니다! 이 비디오에서는 첫 번째 실습인 @typesafeai의 Jev를 살펴본 다음 Codex를 사용하여 Excuse Court를 구축합니다. 구조화된 질문은 입력되고 확률은 추정됩니다. 고양이 문제 또는 외계인 납치: 무엇을 테스트하시겠습니까?

언제 모르는지 아는 검색창. cascade-search는 "지난주부터 샘이 보낸 버그 열기"와 같은 쿼리를 브라우저에서 입력된 필터로 0.25ms 내에 구문 분석하는 27K 매개변수 모델입니다. 단어가 확실하지 않으면 Jev를 묻습니다. 그 말뿐이에요.

이 웹사이트에는 사전 제작된 페이지가 없습니다. 이는 ~400ms 내에 리더별로 구성됩니다. @typesafeai의 Jev는 입력된 판단을 내리고 렌더러는 승인된 구성 요소를 조립합니다. 웹 디자인의 미래는 AI가 코드를 작성하는 것이 아닙니다. 모든 독자가 페이지 구성 방법을 결정할 수 있습니다.

좋아, 비전 @typesafeai가 보여 이 문제는 몇 달 동안 나를 괴롭혀 왔습니다. LLM 자체로는 소규모 PR에 대한 검토 연습을 생성하는 데 최대 5분 이상이 걸렸습니다. Jev로? 최대 몇 초. 게임체인저.

Jev는 또한 내 macOS 클립보드를 지속적으로 모니터링합니다. 클립보드의 내용이 터미널 명령인가요? 이 앱은 내 터미널에서 실행할 수 있는 빠른 작업을 제공합니다.

Jev와 싸워 누가 실제로 더 나은지 확인하세요. @typesafe_ai의 Jev 모델을 통합하여 실시간으로 적을 제어합니다. 결정이 내리기 전에 화면에서 내리는 모든 결정의 실시간 확률을 확인할 수 있습니다.

JEV(@typesafeai)가 포켓몬 골드(HGSS)에서 포켓몬 리그를 이기기 위해 노력하고 있습니다. 포켓몬 챔피언이 될 수 있는지 볼까요 🏆 위로 아래로 왼쪽 오른쪽 에이 비

FPS 게임에 JEV 봇 3개를 넣었습니다.

Jev를 사용하여 X 슬롭 감지기를 만들었습니다. Jev가 @sama를 슬롭으로 표시했습니다. 죄송합니다.

Jev + API = 팀원 간 최고의 중복을 즉시 찾아냅니다. 가장 긴 대기 시간은 API 통화 왕복입니다 🤯 Jev를 우리 제품에 적용할 수 있는 아이디어를 생각해 낼 것입니다.

Jev 대 LLM(Mistral Nemo)가 전문가 모드에서 지뢰찾기를 하고 있습니다. 200x200 보드를 플레이하기 위해 밀어보려고 합니다.

Jev는 색상을 이해하나요? 매우 저렴하고 빠른 놀라운 모델입니다. 확실히 현대 언어 모델 위에 새로운 UX/UI 패러다임을 만드는 도약처럼 느껴집니다.

의심대로. 디자인당 ~$0.0005. 그것은 날아간다. UI를 디자인하는 모델이 한 단어도 쓸 수 없다면 어떻게 될까요? 글쎄, 올해 우리가 익숙해진 많은 하네스 관행과 같은 단어는 필요하지 않은 것 같습니다. 작은 결정 모델인 Jev를 사용하면 ~1 안에 전체 디자인을 선택합니다.

jevscan 구축 - @typesafeai의 Jev를 사용하여 실시간으로 @etherscan의 악성 주소 및 거래를 탐지하는 Chrome 확장 프로그램입니다.

코딩 에이전트가 npm 패키지를 수집해야 하는지 여부를 결정하기 위해 Jev를 사용했습니다. 이름을 붙여넣으세요. 실제 README 및 에이전트 파일을 가져옵니다. jev는 허용 또는 거부를 반환합니다. 코드는 나머지 작업을 수행합니다.

드디어 Jev에 접근하게 되어서 전화기를 주었습니다. 일반 영어: 로그인하고 ₹900의 여행비를 추가하고 다크 모드를 켜세요. LLM는 10단계를 한 번 수행했습니다. Jev는 모든 단계를 두 번 처리했습니다. 탭할 항목 + 작동했습니까? 10/10. p=1.00. 각각 ~400ms. 전체 실행: $0.0006.

모델 호출 시 전체 빌드 비용은 1달러 미만입니다. 실시간 시장 뉴스 데스크: yfinance 헤드라인이 나오고 순위가 매겨진 거래 아이디어가 나옵니다. 패스당 215개의 입력된 판단, 2.7초, 1/4센트. 클로드 코드 + TypeSafe의 에이전트 스킬. #jev @typesafeai

jev는 동시에 50개의 단어를 재생했습니다. 49승. 3.78은 평균을 추측합니다. 15.8초. 4센트. 잃어버린 것은 TATTY였습니다. Tangy, Tacky, Taffy, Tally, Tabby에 대해 5개의 추측이 나왔습니다. 그것은 인간과 똑같이 갇혔습니다. 최고 AGI

Jev + AIsa를 사용하여 "Worth Replying"을 구축했습니다. 회사 도메인에 접속하면 X의 사람들이 이미 귀하의 제품이 해결하는 문제에 대해 이야기하고 있는 것을 발견할 수 있습니다. 우리는 그것을 테스트했습니다 : > 150개의 트윗을 찾았습니다. > 18.8초 안에 750번의 Jev 결정 > 응답할 가치가 있는 79개 > 71개 보관됨

에이전트가 작성하는 코드에 대한 검토 게이트인 교리를 구축하는 데 하루를 보냈습니다. @typesafeai의 Jev를 사용하여 일반 언어로 작성된 규칙을 기준으로 각 커밋, 커밋 메시지 및 PR을 판단합니다. 규칙은 @poteto의 언슬롭 스킬, @hvpandya의 스톱 슬롭, @dillon_mulroy의 안티 슬롭 및

AI가 컴퓨터의 트래픽을 관찰하고 뭔가 이상해 보일 때 알려준다면 어떨까요? LLM로는 할 수 없습니다. 너무 느립니다. @typesafeai의 Jev는 충분히 빠릅니다. 나는 그것을 기본 Rust 앱에 연결했습니다. 그 동안 Rust SDK를 구축했습니다. 🦀

Jev는 한 문장도 쓰지 못하는데 Reddit을 분류해 주었습니다. Jev 사용 시 12시간: 180,000개 이상의 스레드 수집 대상 구독자 수 12,000개 응답할 가치가 있는 205개, 관련성에 따라 순위가 매겨짐 자기 개선적인 성장 루프. 비용: 무료.

전문가 팁: Jev를 사용하면 X가 항상 놓치는 것 같은 성가신 회신 댓글을 제거할 수 있습니다. 문서와 API 키를 사용하여 Astra에서 5분 정도 걸립니다.

기업, 법률 또는 기술 전문 용어에 대한 문서를 확인하고 싶으십니까? 나는 이것을 가지고 놀면서 전문 용어 탐지기를 만들었습니다. 문서에 붙여넣으면 전문 용어가 있는 위치가 즉시 표시됩니다. 매우 빠르고 거의 무료입니다. 문서를 문장으로 쪼개는 것뿐이죠

Jev가 Clash Royale을 플레이하게 하고 실제로 경기에서 승리했습니다.

실제 프로젝트에 유기적으로 통합된 JEV 종이 분류 추천 엔진 우리는 이미 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합한 작업 시스템을 보유하고 있습니다. Pro 사용자는 이제 Jev를 통해 추가 큐레이션을 받을 수 있습니다. 최대 70개까지 사용자당 0.0019$ 🤯 5초에 최대 50명의 사용자

@typesafeai Jev에 액세스했으며 첫 번째 사용 사례는 판단 캐시를 구축하는 것이었습니다. 시맨틱 캐시와 비교해봤습니다. 하나는 >0.90 임계값의 코사인 유사성을 사용합니다. 다른 하나는 Jev를 사용합니다.

뭐야 !!! 나는 @typesafeai를 밀어붙여 열광적인 결정을 내렸고 그 자체로 버텼습니다. 미친 나는 Jev가 모든 결정을 내리고 단 한 마디도 쓰지 않는 마을을 만들었습니다 🤯 Jevton 🏘️ 120명, 7개 도로, 20개 기업, 의회, 신문 Jev는 매 시간마다 결정합니다.

jev를 이용해서 스마트 계산기 노트를 만들었어요 그것은 무엇이든 계산할 수 있습니다!! 😅

독창적인 것을 생각할 수 없었기 때문에 Jev가 Slay the Spire 2를 실시간(1X 속도)으로 플레이하는 모습을 보여드리겠습니다. 9분 만에 액트 1을 완료하며 비용은 단 $0.015입니다. 여기의 속도는 정말 놀랍습니다. 마치 스피드 러너를 보는 것과 같습니다. 항상 최선의 결정을 내리지는 않았으며

실험으로 우리는 Jev by @typesafeai를 SaaS의 AI 에이전트에 연결했습니다. 속도는 정말 놀랍습니다. 내가 입력하거나 클릭하는 것보다 더 빠르게 응답하고 기존 LLM보다 비용이 ~100배 저렴합니다. 🤯 그리고 요청에 여전히 전체 LLM가 필요한 경우 1/3의 시간 안에 알려줍니다.

@typesafeai Jev 정말 멋지네요. 입력의 느낌을 평가하는 느낌 기능의 간단한 데모를 녹음했습니다. 복잡한 시스템에서 이미 Jev의 수많은 용도를 볼 수 있습니다.

나는 Jev에게 ethereum:native 거래를 위해 $100,000를 주었고 놀랍게도 15분 만에 0.28%의 수익을 냈습니다. 확인해 보세요: GitHub 저장소 : 핀테크라면 #연결하자

Jev + GPT-6 아스트라 = 미친 GPT-6 Astra는 하나의 프롬프트로 이 도시 전체를 건설했습니다. 그런 다음 Jev에 제어권을 부여했습니다. 저는 강력한 코딩 모델과 작은 결정을 매우 빠르고 저렴하게 내리도록 설계된 모델을 결합하면 어떤 일이 발생하는지 테스트하고 싶었습니다. 그래서 아스트라에게 부탁했어요.

나루토 테마의 스트리트 파이터 게임을 만들고 @typesafeai의 Jev와 대결했습니다. 50년대 전투에서 ~130번의 결정을 내렸고 거의 사용 기록도 등록되지 않았으며 거의 나를 이길 뻔했습니다. 반응 시간과 특수 동작(대체 jutsu) 사용에 깊은 인상을 받았습니다.

약속대로 Jev는 이제 Orus 에이전트에 통합되었습니다. Jev란 무엇이며 상담원에게 어떻게 도움이 되나요? Jev는 TypeSafe AI의 모델로, 구조화된 답변으로 정확한 질문에 답변하도록 제작되었습니다. Orus에서는 전략이 제안하는 거래가 발생하기 전에 이를 검토합니다. 승인한다

Jev가 쉘 기록에서 다음 명령을 선택합니다.

jev로 칼로리 추적 앱을 만들었어요. 즉시입니다 🤯

저는 Synkora로 @typesafeai JEV(TypeSafe)를 테스트해왔습니다. 나는 Claude Sonnet에게 도구로 JEV에 대한 액세스 권한을 부여하고 단일 직업 프로필에 대해 5개의 이력서에 대해 테스트했습니다. 결과: 5개의 이력서가 평가되었습니다. JEV를 통한 구조화된 평가 각 평가는 밀리초 단위로 완료됩니다. 는

개발자들은 계속해서 "이 문제를 해결한 사람이 있나요?"라고 묻습니다. 그래서 @typesafeai Jev에 대한 테스트를 구축했습니다. RADAR는 리포지토리, 패키지, 이슈 + 논문을 찾습니다. jev는 관련성/실행 가능/공개 가치가 있는 항목을 먼저 평가합니다. Codex는 전체 테스트를 일회성으로 수행하고 아이디어를 생각해 냈습니다. 첫 번째 경우: 패스키

Jev에게 로봇팔을 주었습니다. 두 대의 USB 카메라, SO-101 및 @typesafeai의 Jev는 초당 최대 2번의 결정으로 다음 움직임을 선택합니다. 미끄러짐과 약간의 디버깅 후에 공을 향해 다시 돌아가 그릇에 넣었습니다.

모두가 분위기에 따라 Jev 신뢰 임계값을 선택합니다. 0.95? 0.5? 나는 jevcal을 만들었습니다. 데이터를 제공하고 "99%의 정확도가 필요합니다"라고 말하세요. 정확한 임계값, Jev가 처리할 수 있는 양, LLM가 얼마나 필요한지 알 수 있습니다. 오픈 소스, 하나의 명령. @typesafeai

AIBackends 웹 API는 이제 @typesafeai의 Jev를 지원합니다. 통합을 사용자 정의할 수 있는 기본 앱에서 추상화가 필요한 경우 이 API 레이어를 사용할 수 있습니다.

Jev에 작업 로스팅 기계를 만들었습니다. JD를 붙여 넣으면 한 줄씩 구워집니다. 득점하는데 얼마나 저렴하고 빠른지 정말 놀랍습니다! @typesafeai "우리는 여기서 가족과 같습니다." → 여기서는 경계가 중요하지 않습니다. "모자를 많이 써라" → 당신은 3명의 직원입니다. "모호함이 편안하다" →

그럼 @typesafeai Jev는 쏘고 피하는 방법을 알고 있는데, Jev는 3D 공간에서 좀비를 상대로 살아남을 수 있을까요??? Jev가 얼마나 멀리 갈 수 있는지 알아보기 위해 Jev에게 오리지널 레지던트 이블을 플레이하게 했습니다. 이것은 극단적인 경우였습니다. 3D 공간, 목표 이해, 적과의 싸움, 퍼즐 맞추기 등

@typesafeai jev 👾에 의해 모든 움직임이 결정되는 팩맨을 만들었습니다. 모든 타일, Jev는 팩맨 주변의 정보를 얻고 방향, 전략, 위험 점수, 함정에 대한 플래그, 헌신, 후회를 반환합니다. 그 결정은 타일을 이동시킵니다. 드디어 오랜만에 혁신적인 모델이 나왔습니다.

Atari Pong에서 Jev를 사용해 보았습니다. 🏓 나는 이 고전적인 아이디어에 대해 하나의 구조화된 질문을 다시 썼고 Jev는 공을 놓친 상태에서 다음과 같이 바뀌었습니다. 33초 동안 1득점, 0실점. 다음 실험: 교사 모델이 게임플레이 경험을 통해 해당 질문을 개선할 수 있습니까?

@typesafeai의 Jev는 정말 놀랍습니다! 포켓몬을 발사해 플레이하게 했더니 레벨 40 포켓몬 파티로 엘리트 4를 이길 수 있었습니다. 모두 0.03$ 미만

AI 모델이 모든 동작을 수행하는 테트리스를 만들었지만 LLM는 아닙니다. Jev(TypeSafe의 새로운 "의사 결정 모델")은 합법적인 착륙 목록을 가져와서 하나를 선택합니다. 이동당 ~400ms 100개당 ~1센트 불법적인 움직임을 환각할 수 없으며 스키마가 이를 허용하지 않습니다.

jev-lint는 내 위키 페이지 두 개를 나란히 배치했습니다. 지식은 일단 수집된 다음 최신 상태로 유지된다고 말합니다. 다른 하나는 계속해서 공진화하고 있다고 말합니다. 모순 가능성이 있는 것으로 표시됨(84%). 나는 그것이 하나인지 결정합니다. #AIA에이전트 #흑요석

Jev로 그림을 그리고 싶었어요 🎨 Codex(Astra) + Jev + @Stagehanddev + @browserbase로 구동되는 금문교의 아름다운 그림을 감상하세요 (1배속 동영상)

Jev가 NPC를 실시간으로 제어하는 ​​던전을 구축했습니다. A가 계속 추격하는 동안 B가 추격에서 차단으로 전환하는 모습을 지켜보세요. Jev는 전술을 선택합니다. 지역 길 찾기는 경비원을 계속 움직이게 합니다. 심장 한 개만 남긴 채 탈출했다.

MuJoCo에서 @makermodsai 금속 팔을 운전하는 @typesafeai Jev를 얻었습니다. Sim 카메라의 이미지는 전달되지 않으며 Sim은 Jev에 JSON의 환경 상태를 전달하고 다음 제한 작업(호버, 하강, 잡기, 들어올리기, 배치)을 자신 있게 입력된 선택으로 선택합니다.

괜찮은. 그러면 우리는 @typesafeai Jev가 싸울 수 있다는 것을 알고 있지만 Jev는 총을 쏘고 총에 맞지 않을 수 있습니까? 제가 가장 좋아하는 아케이드 슈팅 게임 중 하나인 Time Crisis를 Jev에서 플레이하여 테스트해 봤습니다. 나는 그것이 꽤 잘했다고 말하고 싶지만 그것은 또한 내가 그것에 꽤 좋은 하네스를 제공했기 때문이기도 합니다. 하나로

다단계 조작 작업에 Jev를 연결한 Jev는 각 경계에서 높은 수준의 작업 전환 및 신뢰 게이팅을 처리하는 동시에 결정론적 물리 가드가 실행을 관리합니다. 안정적인 에이전트 제어를 위한 엄청난 발전을 이룬 @TypeSafeAI를 축하합니다!

검색 가능한 메모리가 있는 소형 에이전트에 Jev 압축을 추가했습니다. 이것은 memory.md 파일을 grep하고 Jev 압축을 사용하여 불필요한 메모리를 제거하는 몇 가지 추가 도구가 포함된 나노코드 포크입니다.

Jev에 액세스하여 이를 통해 가능한 놀라운 기능에 대한 개념 증명을 구축하고 싶었습니다. 시스템 1 반사 신경(Jev)과 시스템 2 심의(LLM)를 결합하는 듀얼 브레인 에이전트를 구축했습니다. 아래의 8x 실행에서는 두 두뇌가 모두 활성화되는 모습을 실시간으로 볼 수 있습니다. - Jev는 다중 조항을 해결합니다.

@typesafeai와 함께 정말 즐거운 시간을 보내고 있습니다. 여기 Jev가 약간의 현실 확인을 하고 있습니다.

Jev 데모: 실시간 감정 감지 및 각 사용자 프로필과 일치하는 아바타를 갖춘 라이브 Bluesky 피드입니다. #jev

@typesafeai의 #jev 재미있었어요! 그래서 jevsume을 만들었습니다. 이력서를 이해하고 설정된 프레임워크에 대해 점수를 매기는 데 0.0002$ 미만, 1초도 채 걸리지 않습니다! 또한 귀하가 추가한 사용자 정의 직책에 대해 점수를 매길 수도 있습니다. 댓글에 레포 링크와 웹사이트를 삭제하세요!

@agent_device 및 AI SDK로 구동되는 내 모바일 e2e 테스트 라이브러리는 이제 @typesafeai에서 Jev를 지원합니다. 동일한 테스트, 동일한 루프: Jev: 29초, $0.003 하이쿠 4.5: 37초, $0.07

three.js 운전 시뮬레이션에서 typesafe의 Jev api를 실험합니다.

당신은 슬롭 캐논입니까? Jev는 알고 있습니다. - 최근 200개의 게시물을 읽습니다. - 각 게시물에는 SLOP 또는 HUMAN 스탬프가 찍혀 있습니다. - 인증된 인간의 글로벌 리더보드 잔인할 정도로 정확해요

좋아, @typesafeai의 Jev가 '들을' 수 있다면 어떨까요? Jev에 따르면 독성은 다음과 같습니다.

X에 AI 응답을 표시하기 위해 Jev를 사용했습니다. 나는 일반적인 AI 작성 신호를 응답이 기계 생성인지 여부의 확률을 반환하는 Noul 질문에 대한 긍정적인 기준으로 정의했습니다. "X가 아니라 Y" 문구나 설명 프레임 같은 것입니다. 그리고 Chrome 확장 프로그램

복제본의 전역 검색을 강화하기 위해 jev를 사용한 작은 실험입니다. jev와 같은 모델을 통해 UX를 개선할 수 있는 가능성은 무궁무진합니다. 이제 다음과 같은 것을 가질 수 있습니다: - 사용자가 의미하는 바를 이해하는 검색 - 수행하려는 작업에 따라 변경되는 작업 - 라우팅

@typesafeai의 Jev가 Dragon Ball Sparking Zero를 플레이하고 있습니다. Astra와 Fable은 실시간 결정을 내리기 위해 각각 Jev(시스템 1)에 대한 초기 정책을 작성합니다. Astra 및 Fable(시스템 2)은 게임이 진행됨에 따라 정책을 업데이트합니다.

차이점을 위한 지능형 주문 도구로 Jev를 사용해 보았습니다.

네, @typesafeai의 Jev는 정말 멋지네요. 500개의 이메일을 몇 초 만에 분류했습니다. 그리고 비용은 3.5센트였습니다.

방금 뭔가 요리한 것 같아요 🔥 jev(): 전체 데이터베이스를 자연어로 검색하는 PostgreSQL 확장입니다. 인덱스도 없고 임베딩도 없고 함수가 하나만 있습니다. WHERE jev(사람들, '재택근무 가능') 또는 WHERE jev(사람, '이름이 유럽인처럼 들림') ~1초 안에 129개의 행이 판단됨

이 모델은 이메일 분류에 정말 미쳤어요 나는 그것이 얼마나 잘 작동하는지 확인하기 위해 내 이메일 중 1500개를 테스트했고 정말 놀랐습니다.

“Jev는 텍스트를 생성할 수 없습니다” 물론 @CompleteSkeptic도 가능합니다

저는 Jev를 사용하여 코드베이스 분류자를 만들었고 이는 에이전트가 생성하는 과도하게 엔지니어링된 코드에 대한 솔루션일 수 있습니다. 다음에는 Jev를 무엇을 테스트해야 합니까?

우리는 Jev + @Stagehanddev를 사용하여 엄청나게 빠른 컴퓨터/브라우저 사용을 구축했습니다. 이 작업의 비용은 $0.001이며 거의 즉각적인 속도로 실행됩니다(원격 브라우저에서). 루프: 페이지를 관찰하고 a11y 트리를 상태로 보내고 액션을 질문으로 보내고 Jev가 다음 액션을 결정한 다음 Stagehand를 보냅니다.

@typesafeai의 Jev를 사용하는 초고속 기준 기반 모델 라우팅입니다.

@typesafeai에서 Jev를 QA 테스터로 고용할 수 있습니다.

이는 보안 파이프라인 중 하나에서 jev를 사용한 결과입니다. 우리는 경제적으로 만들기 위해 이미 더 작고 멍청한 모델을 사용해야 하며 이 모델은 훨씬 더 높은 정확도를 유지하면서 5배 이상 더 저렴하고 빠르며 수행합니다. 나는 일반적으로 새로운 모델 출시에 대해 과대광고를 하지 않지만

실시간 임상 상담(주변 서기관 포함) 중에 녹취록은 정기적으로 Jev에 제공됩니다. Jev는 의료 온톨로지를 탐색하여 증상을 분류하고, 감별 진단을 업데이트하고, 치료법을 제안하고, 위험 신호를 실시간으로 식별합니다.

Jev로 만드는 Drape의 실시간 가상 착용

Proq 건설 도면 분류

Mario Never Dies: Jev와 microsandbox

jev board: 환경 지능 키보드

분기하는 미래를 가진 Doom 플레이

Hacker News를 개인화하는 가중치 조정

Android 마케팅 알림 조용히 하기

Jev와 Codenames 플레이

MotherDuck의 텍스트 분류가 약 50배 빨라지고 비용은 약 1%로 줄었습니다. prompt_jev()는 Jev 기반의 SQL 함수이며, TypeSafe의 새로운 system one 모델입니다. 10만 행을 40초, $0.50에 처리하며 최첨단 LLM 수준의 정확도를 제공합니다. LLM은 32분과 $37이 들었습니다. 자세히 보기:

Jev와 ElevenLabs를 사용한 실시간 사기 탐지. ElevenLabs가 발신자가 말하는 내용을 실시간으로 받아쓰고, Jev는 전체 사기 위험을 계산하고 흔한 위험 신호를 탐지합니다. 각 요청은 약 180ms 만에 응답했으며, 11개 요청의 비용은 $0.00043였습니다.

Jev와 ElevenLabs를 활용한 실시간 감정 분석. 통화 상대가 말하는 동안 각 구절은 그 안에 담긴 감정의 색을 띱니다. 오른쪽의 여섯 개 미터가 통화 분위기를 추적합니다.

typesafe/jev-router를 소개합니다. Jev와 @typesafeai로 구동되는 캐시 인식 모델 라우터입니다. Jev Router는 각 요청에 가장 적합한 모델과 추론 강도를 선택해 품질, 속도, 비용의 균형을 맞춥니다. 작동 방식은 다음과 같습니다 👇🏻

Jev vs Claude, 같은 로봇, 같은 지시. 233ms vs 2초. 맞아요, 모욕하면 토라져요. 1배속, 소리 켜기.

Jaste(베타) 출시 - @typesafeai Jev 기반 복사/붙여넣기 - 원본 데모보다 빠름 - 로컬 모드 곧 출시 - BYOK 지원 컴퓨터를 사용하는 일이 이렇게 번거로울 필요는 없습니다

🎇 작은 Chrome 확장 프로그램을 만들었어요. Jev로 어떤 사이트의 WebMCP 도구든 조작할 수 있는 사이드 패널입니다! 입력할 때마다 키를 누를 때마다 관련 페이지의 도구를 선택하고, 인수를 채우고, 얼마나 확신하는지 알려줘요. 장 볼 때는 이렇게 쓸 수 있어요:

Jev로 실시간 글쓰기 교정기를 만들었어요 📝 “LinkedIn 게시물처럼 들리는 건 뭐든 표시하기” 같은 사용자 지정 규칙을 작성할 수 있어요 영수증 프린터도 포함 🖨️ (오디오 포함)

Jev로 실시간 프레젠테이션 코치를 만들었습니다. 발표하는 동안 이야기를 듣고 슬라이드와 노트를 따라가며, 아직 말해야 할 내용이 무엇인지 추적합니다.

@typesafeai Jev의 새로운 찾기(⌘F) 방식을 소개합니다. 단순히 일치하는 항목이 아니라 원하는 것을 찾습니다. 매우 빠르고 거의 실시간입니다. 100% 오픈 소스 Chrome 확장 프로그램으로 만들었습니다.

입력한 내용에 따라 무엇이든(어떤 UI든) 변하는 텍스트 상자를 만들었어요. Jev 기반입니다.

jevgrep을 소개합니다. @typesafeai의 Jev 기반 리서치 에이전트 CLI로, 코딩 에이전트 비용을 40% 절감합니다(SWE-bench에서 검증됨). 코딩 에이전트가 컨텍스트 수집에 jg를 사용하도록 내장 skill을 꼭 사용하세요

Jev가 clang -Oz보다 컴파일된 바이너리 크기를 더 잘 최적화할 수 있을까요? 결과적으로 그럴 때도 있습니다! jevopt를 소개합니다. Jev로 컴파일러 최적화 결정을 지능적으로 내립니다. 각 LLVM IR 호출 지점에서 Jev를 사용해 인라인 처리 여부를 지능적으로 결정했습니다. 어떻게 했는지 소개합니다.

제가 관심 있는 사용 사례인 이력서와 실제 채용 공고의 매칭에 @typesafeai의 #Jev를 사용해 테스트해 보는 시간을 가졌습니다. Rolewise라는 작은 데모를 만들었습니다. 채용 공고 검색은 @metix_ai가 맡고, 적합성 판단은 Jev가 맡습니다. 구성: - 이력서를 파싱하고 편집 가능한

터미널을 Jev에 연결할 때

드디어 Jev를 사용해 보고 몇 개의 단어로 Mark Rothko의 그림을 검색하게 했다

Jev로 폰트 영감을 얻는 중

Jev를 사용해 색상 팔레트 생성기를 만들었다. 안 할 이유가 있나? 입력을 주면 Jev는 10가지 색상 계열에 대한 확률, 따뜻함 / 밝기 / 에너지 점수, 그리고 폰트 선택을 반환한다. 코드는 이를 oklch에 매핑해 페이지에 색을 입힌다.

@ASIMOV_Platform의 최신 릴리스에는 `--jev=NOUL` 출력 필터가 내장되어, Hermes와 같은 에이전트 하네스가 간단한 자연어 후처리 결정을 System One 모델인 Jev에 맡길 수 있습니다. 엄마, 봐요. 그냥 아무렇지 않게 제 LinkedIn 네트워크를 JSON-LD로 바꾸고 있어요.

기장 서비스 업계는 끝났습니다. 이번 주말, @typesafeai의 Jev를 사용해 더 나은 솔루션을 만들었습니다. 회계 법인이 $20,000+를 청구한 34개월치 업무를 Jev에 입력했습니다. Jev는 단 $0.32로 20초 만에 더 잘 해냈습니다 🤯