Jevは具体的に何を解決するのか？
System Oneモデルとは何か？
- LLMとの違いはモデルサイズではない
「Jev」という名前の由来
Jev vs フロンティアLLM
Jevはどのように使うのか？
- Choice
- Score
- Noul
1つのStateに、いくつでも質問できる
Scoreが「1.035」を返す意味
そして、もっと重要なのがConfidence
Valyu + Jevで臨床研究を絞り込む
キャリブレーションされたConfidenceが、システム設計を変える
RLCDとは？
- Confidence 0.95でも間違う
どんな場合にJevを使うべきなのか？
- - Jevが向いているケース
  - 逆に、LLMを使うべきケース
最も面白いアーキテクチャは「Cascade」
100万件のサポートチケットで計算してみる
- Cascadeを調整するダイヤルがConfidence
Jevですでに作られているもの
1. 1,018本の研究論文を8セントで分類
2. 7秒で航空券を予約するBrowser Agent
3. Computer Useを1ステップ約0.0002ドルで
4. Blockchainの各Blockで判断するMarket Maker
5. 2.5Hzで判断する自律ドローン
6. Super Mario Bros.をピクセルではなくRAMから操作する
その他にも見る価値がある実験
- StarCraft
- TypeSafe Typewriter
- Matija Sosic氏による45秒の解説動画
すべての実例に共通しているパターン
Jevにも明確な弱点がある
- Jevは質問を文字通りに読む
- 不要な情報をStateへ詰め込むと精度が落ちる
- Stateを敵対的入力として扱わない
重要な注意点：構造化されたWorkflowそのものが効いている
- - Haiku 4.5
  - Opus 5
よくある質問
- Jevとは何ですか？
- Jevを作ったのは誰ですか？
- Jevはいくらですか？
- JevはGPT-5.6やClaude Opus 5より速いですか？
- JevはHallucinationしませんか？
- Jevはテキストやコード、要約を生成できますか？
- Choice、Score、Noulとは？
  - Choice
  - Score
  - Noul
- Jevを利用するには？
- RLCDとは？
- LLMをJevへ置き換えるべきですか？
まとめ