記事へのコメント15

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    misshiki
    大量の文章を高速に分類・パラメータ化する言語モデル「Jev」の活用例を紹介。文脈応答、賢いコピペ、意図検索、ゲームステージ生成、画像対応、OSS代替など。動画生成の高速化は筆者が検証中。

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    kekera
    振る舞い的には通常のLLMで出力制限するのと同じなんだよなあ。速いって点だけではLLMの進化で無くなってしまうものなのかもしれない。

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    north_korea
    今のところ脳を持ったLinterくらいしか実用的な例を見てない。誰も性能を測っておらず、なんか良さそうという定性的な評価しかしてない

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    tettekete37564
    全然ついて行けてない

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    ch1248
    面白い

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    rosiro
    粘菌と同じ

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    lilicarium
    どれもLLMエージェントで出来そうなもの。威力を発揮するのは株式投資とか天気予報とかリアルタイム性能が欲しいものくらいじゃないの。

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    fashi
    Jevの優位性全然わからない

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    chess-news
    使い方が難しい

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    tel30
    tel30 エンジニアによるエンジニアのための祭り

    2026/09/22 リンク

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    morimarii
    クリエイティブ能力がない人は大変ですね

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    natsuvien
    まさに驚き屋なんだけど、今回のJevは使い方がぱっと見良くわからないから、私のようなちょっと囓ったような人間に面白い使い方のイメージを想起させてくれるのは有り難かったけどな。

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    mayumayu_nimolove
    mayumayu_nimolove ちなみにどれも動きがあって動画を公開する前提のアプリなんだよね。AI驚き屋の手法を逆マーケティングかけた形。

    2026/09/22 リンク

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    yamada_k
    もっと驚いているのかと。

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    karatte
    karatte ホントうざいよねJev驚き屋ムーブ。OpenRouterでスキル選定とか使いまくってるけど、さっさとどこかに買収されて汎用ツールになっちゃえばいいのに

    2026/09/22 リンク

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