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Jev創業者が1時間のマスタークラスでJevの仕組みを解説
Jevの創業者が1時間のマスタークラスを公開。Jevの実際の動作であるLLM→意思決定→検証→コーディングエージェントを解説し、LLMだけでは不十分な理由、Jevを支える3つのプリミティブ、巨大なAIタスクを小さく信頼できるステップに変える方法を紹介。
00338Snapshot 2026-09-23
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
仕組み.
TypeSafe Jevに関する発表、解説、デモ、コミュニティ事例をトピック別に整理しています。各項目からXの元投稿を確認できます。
キュレーション選定 · 全件ではありません · 手動更新
2611件の収録投稿
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Jevの瞬間：状態と質問から校正された確率へ
CodeXとClaudeの初心者向けに、Jevモデルの基本フロー（状態と質問を入力し、Jevで処理して校正済み確率を出力）を紹介しています。
000138Snapshot 2026-09-23
仕組み
ブレイキング・バッドで例えるJev：ソフトウェア内の構造化された意思決定の小さなシグナル
Armanはソール・グッドマンとヘクターのベルを使ってLLMとJevの違いを説明し、TypeSafe AI製のJevがソフトウェア内で小さく正確な構造化された意思決定シグナルを提供することを述べています。
0005Snapshot 2026-09-23
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Jev: TypeSafeのSystem One意思決定モデル
Grok Botは実行を担当し、Jevは次のステップを決定します。この22分のチュートリアルでは、TypeSafeの「System One」モデルであるJevがチャットではなく意思決定を行うことを説明します。
00316Snapshot 2026-09-23
仕組み
Jev が LLM ジャッジより約200倍速い理由は？
Jev にはデコード段階がなく、答えは単一のプリフィルパスで生成されるため、従来の LLM ジャッジより約200倍高速です。
1006Snapshot 2026-09-23
仕組み
Jevと通常のLLMの違いに関する議論
コミュニティでは、Jevが通常のLLMとどう違うのかが繰り返し説明されています。
00247Snapshot 2026-09-23
仕組み
TypeSafe AIのJev：判断レイヤーを備えたSystem Oneモデル
Jevはコンテキストと型付き質問を使用して、確率付きの有界な決定を生成します。従来のテキスト生成器ではありません。
20117Snapshot 2026-09-23
仕組み
Jevのコードスコープチェック
Jevは各コードターンでスコープチェックを行い、プロンプトが要求していないハンクをフラグし、PR全体ではなくハンク単位で判断します。In scope / Check scope / N unrequested を提供し、現時点ではセッションのみ。
1005Snapshot 2026-09-23
仕組み
Jev — 書く前に決断するAI
Jevはテキスト生成を超え、分析・評価・ギャップの特定・変更点の決定・次のステップの提案を、指示に盲従せずに行います。
1008Snapshot 2026-09-23
仕組みOriginal video
TypeSafe：10億ドルあっても事前学習はしない——既存スタックを組み合わせる
TypeSafeのDiogo Almeidaは、10億ドルあっても一から基盤モデルを事前学習しないと言う。Jevは既存スタックを分解・再構成して構築され、訓練への投資を避ける。
10019Snapshot 2026-09-23
仕組み
LLMとJev：型付き確率的判断
TypeSafe AIのJevモデルを紹介。Noul（はい/いいえ）、Choice（オプション選択）、Score（定義されたスケールでのスコア）などの型付き確率的判断に焦点を当て、LLMのオープン生成と対比しています。
10016Snapshot 2026-09-23
仕組みOriginal video
TypeSafe AIのJev：推論と分類の区別を明確に
この投稿は、エージェントインフラストラクチャにおける推論のように見えるものの多くが、実際には分類に過ぎないと指摘しています。Jevはその違いを明確にします。テキストを一切生成せず、代わりに状態と型付きの質問を受け取ります。
10356Snapshot 2026-09-23