Games & real time

Let Jev (TypeSafeAI) solve 2048.

A cyberpunk border encounter powered by TypeSafe Jev. Bluff the guard. Inspect the receipts.

Pokémon Red agent that turns structured game state into Jev decisions and validated moves.

A browser-native Doom agent experiment with structured spatial state, composable AI controls, live decision telemetry, and a Chocolate Doom WebAssembly runtime.

100 AI NPCs live in a tiny town. Jev chooses the next action; the world writes the story.

1v1 Jev quickscope arena — Three.js + TypeSafe System One.

Observable browser stealth game: Jev makes typed guard judgments while deterministic code owns the world.

Snake auto-played by TypeSafe's Jev model: one System One choice per tick, legal moves and facts generated in code.

Python prototype that plays NES Super Mario Bros. from structured RAM observations, with Jev answering focused movement and jump questions.

TypeSafe Jev controls original StarCraft shareware through keyboard and mouse with recorded action probabilities.

A TypeSafe/Jev agent that plays Super Mario Bros. from structured emulator state.

2D autonomous car simulation in the browser, driven by TypeSafe's Jev decision model.

Made Jev from TypeSafe AI play 2048 At every turn, I give Jev the current board state and let it decide the next move: up, down, left, or right. No text generation. Just state → decision → action. A fun little test of System One models https://t.co/5Ps61plMid

同じテトリス盤面と候補手を、特化型判断モデル「Jev」と汎用言語モデル「Claude Haiku 4.5」に渡し、プレイ性能を比較する実験 私も試してみました 確かにJevの速度・コストは魅力ですが、渡すデータ工夫すれば元ツイートよりもうちょいHaikuは賢いっすね ※ Vercel AI Gateway 経由のJevです https://t.co/wo0Hh7hrN9

Astraとおしゃべりしてjevニューロン作ってもらった 思ったよりそれっぽくなってる シナリオが進んでいき、リアルタイムで感情が変化していく感が出せている https://t.co/jWsVf3bPqt

Jev vs Deepseek vs Luna on Connect 4 Jev beats Deepseek and ties with Luna But Deepseek faster than Jev 👀 https://t.co/vkvpv0rlbq

ちょっとJevのテストするトロッコ問題サイトを作って、動いたのでもうちょい実用ベースのものを次はやるか https://t.co/u2Q68Qw98W

Jevを使ったバイタル急変シュミレーター 重症患者ではモニターをつけてバイタル急変を予測しますが、アラームが機械的すぎてあまり役に立ちません Jevは確率がキャリブレーションされているという大きな特徴があり、急変確率判定に使えるのではないかと思いました。 結果として、想像以上に好成績をあげました。 ①左側のビデオが正常状態です。モニターアラーム・Jevともに正確に動作していますが、モニターアラームは体動も異常と判断してしまいました。 ②右側のビデオが徐脈患者です（高齢者でしばしば見ます）。モニターアラームは常になり続けて正常に動作しませんが、Jevは正確に患者状態を予測し続けています。

Battle TankのボスのAIをJevにしました。 かなりつよい。 ガキの頃友人に対戦でまったく勝てなかったのを思い出した。 ここで遊べます。感想ください https://t.co/0QeFMvhtz5 https://t.co/XUbsMYWjsi

Jev にぷよぷよをさせてみた。 - 実行エンジンは https://t.co/NiVAe3js64 。ゲームはリアルタイムで進行 - 盤面とそれぞれのポジションにおいたあとの結果を与え、①今どのフェーズか ②フェーズごとに、戦略からどの結果がベストか の1+3つの質問をして、選択肢を選ぶ 画像は Random に勝つ様子。決断が早いぶん Random も強い。 最初は盤面だけ渡して、単にどこにどの向きで落とすか判断させていたが弱すぎたので、配置後の結果を選ばせるようにしたり、戦略を渡したり、判断を多段化した結果なんとか3連鎖もでき Random に勝てるようになった。

Embassy firmware running a simulated esp32c3 it uses openrouter api for jev jev here plays snake! https://t.co/F3HQlvoT1K

Built another small experiment with JEV from @typesafeai integrated into Synkora AI. 🚔 Talk Your Way Out You’ve been pulled over for speeding. The officer approaches your window. What do you say? I built the game around an LLM-driven conversation where your response affects the tension meter—every turn can make things better or worse. The interesting part for me was using JEV as a tool for the LLM

Jevにブロック崩しプレイさせてみたけど下手な人のゲームプレイとしては逆に良いかも ちなみに「通信中も動かす」をオフにしてAPIレスポンス来るまでゲームを止めると普通にクリアできるようになる https://t.co/14olk1SQRl

GPT-6 will jump in front of a tram to save 5 people. Claude Sonnet 5 won’t. Why? I've always loved moral philosophy and these uncomfortable thought experiments. Ruwen Ogien was my favorite author in high school, and I watched all of Michael Sandel’s Justice lectures at Harvard. I built a little trolley problem game with GPT-6, Claude Sonnet 5 and Jev. Same scenario, two choices. You watch their tr

Is Jev fast, and cheap enough to play a real-time multiplayer game? Gave 8 Jev agents their own Chrome instance and let them play SIDE OUT against each other. • 748 api calls • 295ms median request-to-action • 550ms p95 • ~4 decisions per second • $0.041 total cost https://t.co/0lHG5pokzs

Jevに麻雀打たせてみた🀄 あんまり上手くないのは僕が情報を伝えきれてないからだけど、もっと情報渡せばもっとちゃんと打てるはず！ PP麻雀もうすぐリリースするよ🔥 https://t.co/L7LQAai5nn

I recreated one of my favorite research with Jev! In BotSim, an agent-based society that consists of humans, bad bots and good bots, fight to dominate the information space. Paper published in JASSS: https://t.co/JyaYIr7Cqc https://t.co/E3wOp43Wei

Jevでゲーム作った 我ながらなぜ正解できたのかわからん https://t.co/G4V0SlNEwJ

Jevでヴァンサバをプレイしてます。ドパガキAIの誕生である https://t.co/5OMTpCsI8L

眩晕瘫坐！ Jev 在《泰拉瑞亚》大师模式里， 把肉山前的 Boss 一个不落打穿了！ 它不负责瞄准，也不负责按键 每 0.2 秒只回答几件很具体的事： 现在该靠近还是躲开，危不危险，要不要冲，要不要跳。走位和出手，都是程序在每一帧自己按下去的 判断进循环，拳头打在 Boss 身上 这就是闭环

Me he montado un primer experimento para probar Jev, donde controla el juego de la snake, estas son mis impresiones: 1. La velocidad de respuesta es una pasada (P95 350 ms ~) 2. Es MUY barato (En este caso 1 centimo cada 200 peticiones) 3. El modelo acierta la mayoria de veces, pero alguna falla y esto hay que tenerlo en cuenta para el producto Esto hace viable ideas que antes bien por coste o por

I replaced Jev in my Gomoku harness: https://t.co/PBJE1ClzDn It seems that it plays reasonably well. https://t.co/qlbYhBfv8D

ハエの神経モデル（約16万ニューロン）vs AIのJev 同じPalmimo DevKitをMuJoCoで動かしてみた。 赤い球を追い、近づいたら停止を選ぶ。 左は神経の発火、右は行動の選択確率。 今回の追従タスクでは、Jev > ハエの神経モデル https://t.co/DyHXlV1Ehe

Jev doesn't write, but it can judge... FAST! I made a first-person puzzle game powered by Jev. You're 8. You ate every cookie. Mum's home in 15 minutes. Hide the evidence. Make your choices. Let the probabilities decide if she buys it. Play: https://t.co/0ciVHr3SXc https://t.co/8mMbyR6KsR

Jevにスト6を操作させてみました！ 雑にアシストコンボとラッシュくらいしか登録してませんが、2Fごとに状態をチェックしてその時点で取れる行動を評価して選ばせてます 応答速度は0.2ms～0.3ms程度で人間くらいの反応速度なのでなかなかいい感じ🤩 https://t.co/VvjQrEHNyV

What happens if you put #Jev inside a game loop? I built a poker roguelike and gave it full control. It can buy upgrades, discard cards, choose hands and play the entire run by itself. No chatbot. No scripted NPC. Jev is literally playing the game. Built this as an experiment in using fast decision models for real-time game agents. 🎮 https://t.co/jX7wRXYjfG 💻 https://t.co/cFYvWRrDUR Watch the righ

Jev のユースケースその② 〜スーパーマリオブラザーズのリアルタイム操作〜 とりあえず1-1はクリアできたが、205回の試行のうち2回しかクリアできなかった。かかった費用は$0.5程度 うーん、この結果だけ見るとまだマリオが上手いと言うレベルなのかどうかがわからない。少なくとも人間はこんなに試行錯誤しなくてもクリアできるから、人間よりは下手だと言えそう やはり1-3あたりがクリアできるかどうかがひとつの基準になると思うけれど、普通に5ドル超えそうだな。。。どうしたものか

JEV PLAYING BULLET CHESS ON ANDROID - 316 ms median decision latency - 1.35 s median observation to tap execution - $0.000052 estimated cost per decision - 110 seconds total runtime - $0.00218 estimated total cost wtffff https://t.co/O8sgnwXU90

I gave @typesafeai's Jev Flappy Bird to play 😂 Across 34 minutes of runs: 1,264 pipes passed, 3 deaths, with the game ramping up to 2.5x speed. All it does is pick flap or wait every ~280ms. No reasoning, and it costs about $0.26/hour. Kinda wild how much you can do with decisions this fast and cheap

Vibe coded a 2D combat arena with Jev. The goal was to experiment with building an autonomous boss AI that actually fights smart and tries to win in real time. It’s not quite unbeatable yet, but watching it self-play with different personality vectors has been fun. Toggling state being sent and prompts was changing the strats quite a lot. Would love to hear any ideas or prompt suggestions to make