Jevのリリース投稿
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
ドイゴ・アレイダがTypeSafeの構造化意思決定モデルであるJevを紹介します。このリソースでは、モデルの基本的なアプローチ、具体的な活用例、および作成者が報告したパフォーマンス指標について解説しています。
TypeSafeは公式に研究ラボを立ち上げ、Jevを開発者コミュニティに公開しました。この発表にはドイゴ・アレイダによるローンチ映像が含まれており、プロジェクトのミッションと今後の方向性に関する基礎的な背景を提供しています。
TypeSafeはJevの待機リストを廃止し、一般公開を開始しました。開発者は公式コンソールを通じて、独自のアプリケーションに型付き意思決定機能を統合し、その動作を試すことができます。
TypeSafeはJevの型付き出力アプローチを強調しています。アプリケーションは状態と質問を提供し、確率、選択肢、スコアに基づいて動作します。リンクされた発表では、Venice APIの統合も紹介されています。
Start with the Launch Post. Explore four official signals.
AI-assisted summaries and translations. Check original sources for context and performance claims.
Challenge the Jev's intelligence in Rubik Cube puzzles.
chowder is a unified API layer that aggregates, normalizes, and serves your data from any source. One endpoint. Every ingredient.
Explore sponsorLurkは、AIが引用するデータを収集するためにRedditスレッドを監視するツールです。スレッド分析を自動化し、電子メール、Discord、またはSlackを通じてユーザーに洞察を提供することで、AIによる情報利用状況の追跡を支援します。
このラボプロジェクトは、TypeSafe Jevの反射的意思決定を用いたマルチドローン自律飛行を実証しています。反射的なアクションとオプションのシステム2戦略ガイダンスを統合し、複雑な飛行ナビゲーションを管理する方法を検証します。
このCodexプラグインは、セッション圧縮中のJevガイド付きコンテキスト復元を実装します。既存のロジックをCodexのライフサイクル・フックに適応させることで、システムが自動メモリ管理やセッション管理を行う際、開発状態の一貫性を維持することを目指しています。
本プロジェクトは、自動化されたデータ分析を活用して検索エンジンおよび地理的最適化タスクを効率化します。開発者は従来の手法と比較して運用コストを90%削減できると主張していますが、この性能数値は独立した検証を受けていません。
この実験は、並列的な意思決定プロセスを活用したピクセル単位の画像生成を探求するものです。従来のレンダリング手法ではなく、反復的かつ詳細な選択を通じてデジタルビジュアルを構築する新しいアプローチを実証しています。

Falconer is an AI-powered company brain that keeps your engineering documentation accurate, searchable, and up to date by syncing with GitHub, Slack, Linear, and the rest of your stack.
Explore sponsorLocal bilingual probability decisions from context, questions, and candidate answers. Independent research preview inspired by TypeSafe Jev.
このツールはプルリクエスト用のマジック8ボールとして機能し、20種類の定番フレーズから回答を提示します。開発者は、エージェントが約200ミリ秒でPRの実際のシグナルに基づいて回答を選択すると主張しています。
A small, type-safe client for asking AI questions about your data, powered by TypeSafe Jev.
A chess experiment where Jev V13 makes decisions against advanced language models.
このプロジェクトは、TypeSafe Jevが型安全で確率的かつ監査可能なプロセスを通じて意思決定を行うAI文明シミュレーションを提示しています。OpenAI互換APIを介して様々なLLMと統合し、ゲーム環境内での高度な計画立案を実現します。

Whale sharks drifting past. A quiet café after hours. Sixteen living worlds, just beyond your screen.
Explore sponsorこのプロジェクトは、モデル層、ツール、スキル、および労力を評価してJevタスクをルーティングするメカニズムを提供します。自動化されたワークフロー内でのタスク割り当てに対する構造化されたアプローチを実証しています。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、Fusion 360向けの音声制御インターフェースを実演しています。Jevを使用して音声コマンドと日常会話を識別し、自然言語入力によるCADワークフローの効率化を目指しています。
Jev model demonstrates fast decision-making in a strategy game. Achieves high-speed gameplay with minimal visual feedback.
Jev demonstrates real-time decision-making in the game Doom, making moves up to ten times per second.
Uses Jev to decide which AI model to use before generating output, based on prompt and quality requirements.

Wallpets brings cinematic animal companions to your desktop with lightweight mouse-following behavior, idle play, and a growing pet catalog.
Explore sponsorCompare GPT generated language with JEV structured Noul decisions on the same input.
Typed decisions with TypeSafe's Jev, the first System One model.
このプロジェクトは、Jevを活用してユーザーの意図を解釈する予測型アプリランチャーを実演しています。意図に基づいた処理を通じて、アプリの発見プロセスを効率化することを目指しています。
A tool that monitors user interactions and intervenes only when it detects confusion or difficulty, using Jev to determine appropriate responses.
Unofficial Laravel integration for TypeSafe Jev AI with typed responses, async requests, scoped dependency injection, and testing fakes.

Für Ideen, Gespräche, Meetings und alles dazwischen.
Explore sponsorこのプロジェクトは、Jevが120人の住民と地域のインフラを自律的に管理する仮想の町のシミュレーションを紹介しています。作成者は、自動化された意思決定システムがデジタル環境内で複雑なコミュニティの相互作用をどのように管理できるかを実証しています。
Helper n8n community node for Jev by TypeSafe. Classify, route, and score text with questions you define, and get a probability for every answer so unsure items can go to review.
INSTRUCT_JEV - TypeSafe AI Jev / System One instruction corpus (choice/noul/score), compiled by DeckerGUI. 119 rows. Mirrored on HuggingFace.
jlinkは、平易な英語のマッチングルールを使用してデータレコードをリンクするためのツールです。Jev Noulペア判定を活用し、ローカルな候補ブロッキングとレコードリンクのための自動マッチング解決機能を提供します。
このリポジトリは、TypeSafe AIと統合するためのSwift SDKを提供します。Swiftベースのアプリケーションにおいて、TypeSafeエコシステム内での通信やデータ処理を容易にするための開発者向けツールです。
Unofficial TypeSafe Jev showcase — System One decisions, not chat.
このリポジトリは、Who&When Proエージェント障害属性データセットを使用して、Jevと強力なLLMを比較するベンチマークを提供します。エージェントワークフロー内の障害を特定し、帰属させるシステムの評価手法を実証しています。
tenbinは、TypeSafe AI System One API向けのMCPサーバーおよびエージェントスキルを提供します。このツールは、判断を選択、スコア、Noulの質問に分解し、リンティングを行い、ラベル付きデータを用いてしきい値を調整する方法を実証しています。
JEVLAB ARTA Chrome extension that covers distracting YouTube videos with Jev. Show anyway whenever you want.
本プロジェクトは、MuJoCo環境におけるカメラのみを使用した自律型ドローンシミュレーションを実演しています。制御ループにTypeSafe Jev判断モデルを組み込んでおり、開発者によると2.5Hzの頻度で動作するとされています。
JEVLAB ARTnotraはマーケティング分析プラットフォームであり、ブランドの可視性分類タスクをLLMからJevのブール論理へと移行させる手法を提示しています。このプロジェクトは、確率的なモデル出力を決定論的な意思決定プロセスに置き換えることを目指しています。
JEVLAB ART本プロジェクトは、信頼性ゲート、シャドウモード、評価レシピを備えたTypeSafe Jev用意思決定ハーネスです。作成者はClaude CLIと比較して行フィルタ処理の実行時間が短縮されたと主張していますが、これらの性能数値は未検証です。

Sound notifications for any AI agent — hooks for Claude Code, Cursor, Codex & more, plus an MCP server so the agent can choose its own sounds.
Explore sponsorこのリソースは、ブラウザ自動化環境におけるJevの機能的能力を実証しています。特定のサポートタスクやナビゲーションワークフローをシステムがどのように処理するかを実践的に示しており、実際のWebインタラクションシナリオにおける性能評価の基準を提供します。

このプロジェクトは、Jevを使用してSlackエージェントのスキルとツールの分類を高速化する方法を実証しています。作成者は、この実装により自動化されたタスクの応答時間が大幅に短縮されたと主張しています。
このプロジェクトは、Jevを使用してじゃんけんゲームにおける人間の動きのパターンを予測する様子を実演しています。制作者は、このシステムが対戦中のプレイヤーの選択を予測するために行動の傾向を特定すると主張しています。
Diffusion-style pixel art out of a classifier: 256 parallel per-pixel Jev questions plus refinement passes.
Measures how well TypeSafe's RLCD-Jev model spots real secret credentials in file snippets.

Guideless is an AI-powered platform that turns software workflows into video training guides.
Explore sponsorこのプロジェクトは、Jevを活用してブラウザをリアルタイムの音声コマンドで操作する仕組みを実演しています。開発者は、音声からブラウザ操作への変換が300ミリ秒で完了し、低コストで運用可能であると述べています。
このポジションペーパーは、Deferred Crispificationの原則とBSF-S1アーキテクチャを提案しています。JevおよびSystem-One意思決定モデルにHidden-Markovとファジーなプリミティブを統合し、TypeSafe AIフレームワークの機能を強化することを目的としています。
この動画では、JevがAIアプリケーションにおいてどのように構造化された意思決定を実現するかを解説しています。スネークゲームの実装やサポートリクエストの分類といった実例を通じて、フレームワークの活用方法を紹介します。

このプロジェクトは、Vercel AI Gatewayを活用したJevベースのモデルルーターを実装しています。型安全なアーキテクチャ内で異なるAIモデル間のリクエストを管理・ルーティングする技術的アプローチを示しており、モジュール式AIアプリケーションを構築する開発者に構造化されたフレームワークを提供します。
A community post explaining Jev as an AI for decision-making, faster and cheaper than frontier LLMs.

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsor本研究は、Jevがレコメンデーションシステムにどのように統合されるかを示しています。作成者は、このモデルがユーザーごとに70件以上のパーソナライズされた提案を生成すると主張し、実装にかかるユーザーあたりの具体的な運用コストを挙げています。
このプロジェクトはJev用のMoonBitクライアントを提供し、2つのJevインスタンスによる五目並べの対局を実演します。自動化されたゲームプレイのパフォーマンスを追跡するためのタイミングログが含まれています。
Beat Jevは、ペナルティキックを題材にしたゲームプロジェクトです。RenderワークフローとPostgresデータベースを統合し、Web環境におけるゲームの状態管理やユーザー操作の実装方法を実証しています。
JEVLAB ARTこのプロジェクトは、ツール呼び出しを効率的にスコアリングおよびフィルタリングすることで、Claude内でのインスタントコンパクションを実現する方法を示しています。エージェントの対話中に処理されるデータを最適化し、効率を向上させることを目的としています。
このデモンストレーションでは、Jevがモバイル戦略ゲーム「Clash Royale」をプレイする様子を紹介しています。エージェントがゲームの仕組みを理解し、試合に勝利するまでのプロセスを通じて、リアルタイムの視覚情報処理とゲーム環境内での戦術的な意思決定能力を示しています。
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorPractical guide: playground, Python and JS SDKs, raw HTTP, and the agent skill.
このツールは、typeful Jevとゼロ同期アーキテクチャを活用して、大規模なリポジトリの取得と同期を行います。自動化されたデータ処理を通じて、開発者が課題のトリアージプロセスを効率化できるように設計されています。
Leonardo Bissoli氏が、Jevを用いた構造化されたAI意思決定プロセスを解説します。信頼度スコアや境界値の設定、アプリケーションへの実装例を通じて、AIがどのように判断を下すかを示しています。

このデモンストレーションでは、Jevがバイオハザードの3D環境を探索する様子を紹介します。ゲーム内の空間的な目標を処理し、戦闘シナリオに対応するモデルの能力を検証します。
Jev (TypeSafe System One) × ASReview SYNERGY abstract screening demo — Choice/Noul vs gold labels.

Menta es el software de gestión clínica impulsado por IA. Una plataforma todo en uno para la gestión administrativa y clínica de profesionales y clínicas
Explore sponsorこのChrome拡張機能は、Jevモデルを統合してGmailの管理を支援します。受信メールに対してカテゴリ、優先度、スパムや返信の可能性を自動的に割り当てることで、メールトリアージの自動化を実現する方法を示しています。
本リソースは、言語生成ツールとしてのJevを探求しています。コミュニティの視点を通じてプラットフォームの可能性に光を当て、テキスト合成におけるJevの機能的役割に関する既存の認識に疑問を投げかけています。
YouWareは、採用プロセスを自動化するための履歴書審査ツールです。開発者は、このシステムが360件の履歴書を25秒以内に処理し、自動スコアリングを提供できると主張しています。
このGoクライアントライブラリは、TypeSafe System One APIとの統合を提供します。生成テキストの代わりに型付きの判断と調整された確率を実装する方法を示しており、構造化データ分析のための新しいアプローチを提示しています。
このmacOS用ユーティリティは、人工知能を統合してユーザーの意図を予測することで、ウィンドウ切り替えの仕組みを再構築します。デスクトップ操作の新しいアプローチを提示していますが、予測精度の具体的な性能指標は独立した検証を受けていません。
Independent walkthrough separating TypeSafe's published claims from public evidence.
このChrome拡張機能は、Jevを活用して閲覧中のページが販売目的か、あるいは一次情報に基づく体験談かを判定します。Google検索結果に既存の判定やスニペットに基づく推定を表示し、信頼性が低い場合は未判定のままにすることで、コンテンツの性質を明確化します。
このリポジトリは、pi環境内でのJEV圧縮プロセスを高速化するために設計された拡張機能を提供します。データ管理タスクを最適化するための具体的な実装アプローチを示していますが、ユーザーは自身の本番環境でパフォーマンスの向上を独自に検証する必要があります。
Jev Gamecastは、スポーツファン向けのReactベースのアプリケーションです。このプロジェクトは、リプレイファーストのアーキテクチャを採用しており、Jev型の質問を使用してライブスポーツデータを照会し、試合に関する洞察を得る仕組みを実証しています。
このプロジェクトは、ompコーディングエージェント向けの敵対的レビューツールとtypesafe_askユーティリティを提供します。自動化されたコーディングワークフローにTypeSafe AIの原則を統合し、開発タスクにおける信頼性と安全性を向上させる手法を実証しています。

The AI-augmented control plane for cybersecurity — unify your security stack, quantify cyber risk in dollars, and run governed AI agents.
Explore sponsorこの公式TypeSafeリファレンスドキュメントは、モデルの信頼性を評価するためのフレームワークを概説しています。開発者が不確実性の指標を測定・解釈し、AI主導の意思決定プロセスの信頼性と安全性を向上させる方法を解説しています。
Prompt-injection and dangerous-action guard for coding agents (Claude Code, Codex, pi, ACP), powered by Jev.
このポッドキャストセグメントでは、ジェボンズのパラドックスとTypeSafe AIの資金調達モデルの概念的な関連性を探ります。現代の人工知能プロジェクトの開発と持続可能性に、これらの経済原則がどのように関連しているかの概要を説明しています。

本リソースは、TypeSafeのSystem OneモデルとしてのJevの主要な機能と評価指標を解説しています。システムの動作原理と、エージェントワークフローにおけるパフォーマンス評価に使用される基準の概要を提供します。
JEVLAB ARTA dynamic form tool using Jev for conditional logic, built with Vercel JSON-render.
Lemonpod gives founders one morning brief that combines GitHub, calendar, tasks, inbox, and other work signals into a text summary and audio update. Start the day knowing what needs attention without checking multiple apps.
Explore sponsorこのプロジェクトは、Jevを使用して25のWhatsApp顧客グループをリアルタイムで監視する仕組みを実証しています。緊急の課題が発生した際のみLLMに通知を送ることで、カスタマーサポート業務の効率化を目指す構成となっています。
Lists six specific tasks where Jev is used for fact-checking, ranking, text finding, citation checking, note grouping, and agent failure analysis.
Jev classifies emails for fraud detection, with uncertain cases handled by Kimi K3 for high accuracy.
Open replica of TypeSafe's Jev: typed calibrated decisions in one forward pass, on Gemma 4 E2B / Gemma 3 270M (Modal).