#author("2026-09-26T12:23:35+00:00","default:yoya","yoya")
#author("2026-10-02T07:20:03+00:00","default:yoya","yoya")
- https://typesafe.ai/


* 公式 [#a2931649]


- Jev in the Agent Loop: A Complete Guide to Decision-Layer Automation
--   https://x.com/n01ennn/status/2103542021071978601
--   - https://www.jev-engineering.site/
--- https://x.com/hanakoxbt/status/2103492182053199992?s=12
 Jevの創設者、Diogo Almeidaが、LLMとJevを使う方法についての12ページのPDFをちょうど公開しました。
 これは、Claude、Codex、Grok、または他のLLMを基盤とした、より速く、安価で制御可能なシステムを構築するための10ステップのブループリントです：


* ライバル？ [#v083083d]

- [[Lev]] オープンソース
- [[Cloudflare/clef]]

* AI エージェント [#f673d5df]

- https://x.com/eng_khairallah1/status/2102767762829447540
--   https://x.com/eng_khairallah1/status/2103518733398606310
 これはまじで金脈だ
 Jev AIエージェントを初めて構築する方法（完全ガイド）

*. [#x30b59e9]

- Sarashinaバックエンド
--  https://github.com/Argos1111/jev_local/blob/main/docs/SARASHINA.md
---  https://x.com/argos_m1111/status/2102595269879882090
 Sarashina2.2 Vision 3Bを利用。HFで配布されてるGGUF（mradermacher）は画像入力の部分が壊れていたのでそれだけ新たに作成してHFに公開済み。
 llama.cppもSarashinaのFlashAttentionに未対応だったので対応ビルドをGitHubに公開してます。
 3Bなので応答速度が速くても100ms、だいたい500msくらいかかる（Radeon AI Pro R9700の場合）。

- JevでRAG検索の爆速化＆コスト削減は実現できるのか検証してみた
--  https://qiita.com/kikuziro/items/2be9091b328d8b844640

* ゲーム [#d315e51c]

- Jevにゲームをやらせるな！LLMを蒸留してみよう！
--  https://zenn.dev/nwn/articles/e49154653ecea9

* ファインチューニング [#w1682c2e]

- https://x.com/dhruvatreja1/status/2103531555884880036
 あなた自身のJevを、$10未満であなた自身のデータを使ってファインチューニングできます。
 ただ、claude/codexにこのスキルを教えてください
 https://docs.fastino.ai/concepts/gliner-agent-skill
 ファインチューニングされたGlinerがロボットナビゲーションを行っている例です

*. [#ibafc00d]