實體AI機器人才是Jev的舞台｜夾在運動與規劃之間的判斷層機器人的控制是一層一層疊起來的。伺服約1000Hz、VLA 5〜50Hz、任務規劃不到1Hz。夾在中間的那一層只要「挑出下一個動作」就好，而我們現在不是塞滿條件分支，就是放一個寫字寫到來不及的大型語言模型。不寫文章的Jev，正好是為這一層做的零件。本文從Jev的基礎講起，寫到接進機器人的設計圖，以及安全該切在哪裡。2026-09-20濱本 隆太
WARPJev撐得起企業使用嗎｜逐條讀它的條款與DPA拿到API金鑰跑起來只要三十分鐘，但要回答「這個可以放我們公司的資料嗎」就得讀條款。本文以一手資料逐條確認TypeSafe AI的使用條款、隱私權政策、DPA與信任中心，並畫出可用的界線。其中有一個陷阱：公開的使用條款只涵蓋網站。2026-09-20濱本 隆太
科技趨勢用Jev分類1852篇文章只花0.12美元｜初步篩選的成本變了我們把TypeSafe AI的Jev用在自家網站的1,852篇日文文章上，49秒跑完，依照官方價目表換算約0.12美元。這個不寫文章的模型，重點不在快，而在於初步篩選的成本低到不需要再衡量該不該做。本文整理實測數字、成本消失後設計會怎麼改變，以及20個實際用法。2026-09-19濱本 隆太
