AIで3Dゲームを作る、ツールはすべてアセットの層にある
3DゲームのAIツールはモデル・テクスチャ・リギングの3段階をすでに網羅し、出来高制で価格設定され、エンジンに直接ドラッグして試せる。レベルデザインとエンジン内の統合はまだ人に代われるツールがなく、無料枠は基本的に商用利用不可で、AI生成物は米国で著作権保護が受けられないという2つの落とし穴は、最終的に開発者が負うことになる。
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「Jevより1年早い」という主張は、論文と229問の結果と噛み合わない
Nandakishor Mukkunnothは2025年3月にJevの非自己回帰意思決定モデルを作り、それについて長い記事を書いたと述べている。私は彼が引用した2本の論文を読み、彼の2026年のモデルを229問の細粒度問題で走らせたが、見えたものはこの話とは少し違っていた。
AIにUIを作らせるが、選択問題だけをやらせる
大規模モデルにUIのJSONを直接書かせると、存在しないコンポーネントをでっち上げたり、勝手に文言を作ったり、壊れたとしても結果が返ってくるまで分からない。json-renderは発想を変え、UI構築を2つの有限な選択肢に分解し、モデルは選ぶだけ、コードが組み立てる。
JevとDeepSeekは同じ判断問題群を解いたが、違いはどちらがより賢いかではない
10の実シナリオ、確定的な答えを持つ66問、さらに229の検証問題、3つの比較アーム。精度差はわずか数ポイント、時間差は10倍、そして確率の使い方はまったく異なる。
作文を書かないAIは、採点マシンである
Jevは記事を書かず、判断だけを行う。選択問題と正誤問題のセットだと考えてほしい。あなたが出題し、Jevが解答用紙を提出して確信度を示す。この記事では、Jevに何ができるのか、なぜ安いのか、そしてその確率をなぜそのまま正答率として使えないのかを説明する。
AIギーク週報 W38 · 2026-09-12—09-18
今週40本。鳥を描く電子ペーパー、AIに鎖をかける証明言語、20ドルのホットスポットをSMSマシンに改造、そして警察が「LMAO」を理由に19,000台のカメラを捜索。
Jev はテキストを生成せず、確率だけを出力する。「ひとつの判断」を API にした製品が解こうとしている問題を、実際に試してみた
TypeSafe AI の Jev は、モデルの出力を文字列から確率付きの型付き判断に置き換え、その確率は「キャリブレーション済み」だと主張している。この前提を裏付ける証拠は誰も出していない——そこで我々は、確定した答えのある229件の主張を用意し、通常の LLM の確信度が自動化に使えるのかを測った。