Jev robotics, drones and devices

ラプター | 高専 ロボコン ビジコン

@Raptor_zip

型付き意思決定AIモデル「Jev」で双腕ロボを動かした結果まとめてみた🦾 3層制御のうち意思決定（2層）をJevに任せ、IKや物理計算はコード側に分離する構造を作りました。500msの応答と0.5円/試行で早くて激安。

Aditya Singh

@xyz04274951

I made this for fun. Wired a mic over Fusion 360: click, speak, Fusion runs the feature. @typesafeai ‘s Jev only decides if the utterance is a command.

Tomohisa Ota

@toowitter

Jevを試すなかでいろいろ気づいた点をルールベースに落とし込んだunawair v3エンジン、外気温への応答がかなり改善してる。 AIにわかるように自然言語でいろいろ説明して、ルールも簡略化していった結果、普通にルールベースで書けてしまうというオチ。

蝎女kk

@StingCloudLab

Jev加GPT-6 Astra做了个无唤醒词、按语境再开口的助手Demo，这个交互设计很关键。唤醒词是语音助手最反人类的设计之一，能自然插话才是真助手。但无唤醒词意味着一直监听，隐私问题怎么解决，Demo估计没说。

よたん

@yo_ta_n

Difyで作った身内用LINE Bot。家族だけはLINE ID判定して自宅のライトやエアコン操作がチャットから行えるように対応できた。極力コストを減らすため分類器はJev、チャット応答はLunaを選択。#Dify #Jev #ChatGPT #LINE

DaBin.Binah

@yedabinbinah

JEV语音控制mac，指令刚说完，任务就执行完成了，这个模型泛决策能力很强，效率极高 JEV目前是申请制，所以大家先去申请，用不用再说 申请链接：typesafe.ai #JEV

Xuan (Billy) Zhang

@xzhang_billy

Can #Jev really control embodied robots? @Anno_YanzheChen showed ShowHarness in #VLA. @Vanzllll told me: as DoF scales toward humanoids, discrete actions may struggle, while continuous policies scale better with #diffusion. Without AR, how do we model cause and effect? #Robotics

Todd Dailey

@twid

Tried @typesafeai’s jev 1.14 preview on my doorbell cam’s alert-to-Discord pipeline. My old setup: Gemma 4 26B describes the frame, then DeepSeek V4.1 Flash writes the caption. It caught only 14 of 23 people in recent motion events and missed the mail carrier. Asking jev “is a person in this frame?” across 4 frames of each event got all 23 in a test, with zero false alarms, in about 200 ms. (!) The new jev Box API then crops to the person, so Gemma can describe them far more reliably (21/23, up from 16). Concept to live in less than an hour. This replaces a LOT of AI calls and bounding box tools. The jev call costs about $0.00008 per event. (!) Things are changing so fast. 🚀🚀🚀