「Jevってそんなすごいの？」ってまだ思っている人は、このどちらかだろうね ・JevやLLMの理解が足りない ・AIアプリ（AIを組み込んだアプリ）の設計の理解が足りない 事例だけ見て、何ができるかわかった気になるのは、もったいないですよ！ 特に自分でツール作る、AIアプリ作る人はJevのようなモデルを使用することは、必須になる JevがないAIアプリは高級なカップ麺、速く提供されない牛丼と同じで、多くの人はそんなもの望んでないだろう 速い、安い、それなりに美味く、品質（出力）が安定している こういうものがAIアプリにおいても求められるのではないだろうか わかりやすいのがGenerative UIだが、UI生成遅いわりに、質が低く、料金もそこそこするって大分ストレスじゃないですか？ Linterもそうで、LLMで頑張ってやっても、遅いし、質が安定しないし、料金結構かかると思いませんか？ 「優れたAIソフトウェアには、小型でモジュール化された概念が必要」ということで、Jevがまさにそれになってくれるんだ これは驚かないわけにはいかなくない？！ LLMの判断は遅く、高くつくこともある、出力の形式も安定しないが、Jevはそれが得意領域だ > The fastest way I've seen for builders to get good AI software in the hands of customers is to take small, modular concepts from agent building, and incorporate them into their existing product

Jev素晴らしいけど、あくまで設計上の話であって、いちどコンセプトが認知されたらAnthropicもOpenAIもさらっと出してきそうだけど、そこをどう防衛するのか

Jevがでたあとに、読み返すと、わりといい予測だった reading... 大半の現実世界のタスクでは、推論スケーリングはそれ単体では機能を発揮できず、むしろ「状況判断・状況修正の回数」のスケーリングが重要となるわけである。

Jev判断が早いのは良いけど大量に判断させた後に判断良しとされなかった方に取りこぼしがあった時エグそうでビジネスで使えんのか？という気はずっとしており（それを人間が拾うの実時間的にムリじゃね？という気持ち）

jevはちょっとチームメイト(ML研究者)と話したいやつだなあ。あんまわからんながらに、今後FTとかできたら結構なんでも無茶ぶりが効く汎用分類器になるのかな。出力が特定の形式で出てくるのもシステム上扱いやすくていいなあ。

Jevは要は「スマートなフェルミ推定」みたいなもんなので、「詳細精度がもとめられる」分類に使うのは筋が悪いんじゃないかな。どっちかというと「ざっくり、大きな箱にぶん投げる」とかがよい。Jevの運用としてはスナイパーライフルの自動照準じゃなくて、ガトリングガンの自動照準がよい感というか。

Jev、確かにすごい。これだけ高速に判定できるならデザインハーネスにおけるルール判定とか評価みたいなものも高速かつ低コストにチェックできそう。