Jev로 구동되는 실시간 Doom 데모
게임 데모가 실시간 의사결정을 보여줍니다. Diogo는 초당 약 10번 Jev를 호출한다고 설명하며, 게시물에는 2분 43초 영상이 있습니다.
Jev-Omni가 M4 Max에서 Chrome Dino를 로컬로 실행
Erik Kokalj가 MLX 8-bit로 변환된 12B 결정 모델(Gemma 4 파인튠)을 M4 Max에서 완전히 로컬로 약 100ms로 실행하여, 텍스트 생성 없이 도로 슬라이스에 대해 P(점프/숙이기/무시)를 직접 출력해 Chrome Dino를 플레이하는 데모를 공개했습니다.
Jev-Omni playing Chrome Dino, fully local on an M4 Max 🦖 12B decision model (Gemma 4 finetune) converted to MLX 8-bit, running on M4 Max at ~100 ms. No text generation, it just returns P(jump/duck/nothing) for a slice of road cropped ahead of the dino to cover latency scored
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Jev, 실제 플레이어처럼 실시간으로 Doom 플레이
Jev가 실시간으로 Doom을 플레이하며 실제 플레이어처럼 보인다. 20~200배 빠르고, 40~400배 저렴하며, 출력 토큰은 무료다. 게임 상대가 실시간 AI일 수 있거나 인간 비서를 대체할 수 있음을 시사한다.
TypeSafe의 새 모델 Jev가 슈퍼 마리오 브라더스를 플레이
사용자가 TypeSafe의 새 모델 Jev로 슈퍼 마리오 브라더스를 플레이하며 빠른 추론과 구조화된 출력이 실시간 사용 사례에 적합하다고 평가했다.
