【海外の反応】「OpenAIがJevを飲み込む」海外エンジニアが激論
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「OpenAIがJevの市場を食ってしまうのでは」とするArcturus Labsのブログ記事が、Hacker Newsで議論を呼んだ。Jevは分類処理などを高速・低コストにこなす小型ツールで、開発元はTypesafeという新興企業とされる。スレでは「技術的には目新しくなく、資金力のあるラボなら誰でも真似できる」という声が優勢な一方、「AGIを掲げる企業がわざわざ単機能ツールを作るのは矛盾では」との反論もあった。実際、Jevを模した非公式クローン「kev」やvLLMの実装もすでに進んでおり、模倣の速さそのものが論点になっていた。
OpenAIがJevの市場を奪おうとしている ― Arcturus Labs
出典: arcturus-labs.com / 元記事はこちら
Jevが脆弱な立場にあるのは確かだけど、それを食いにくるのがOpenAIなのか別の会社なのかは分からない。どのAI企業も似たようなコピー版を作ってきても驚かない。とはいえ大抵のAI企業はもともとembeddingsのエンドポイントを持ってるしね
Jevの数少ない強みは『OpenAIじゃない』ってことだ。だから自分の作った成果を横取りされる可能性は低いはず
>>4
『OpenAIじゃない』のは今のうちだけだよ。OpenAIやAnthropicくらいの規模まで育ってVCの金が入れば、どの会社も強欲になっていくものだ
『OpenAIじゃない』のは今のうちだけだよ。OpenAIやAnthropicくらいの規模まで育ってVCの金が入れば、どの会社も強欲になっていくものだ
>>4
横取りというより、JEVの利用規約だと無期限に保持され続けるって話だよ
横取りというより、JEVの利用規約だと無期限に保持され続けるって話だよ
>>4
その手の話はもう聞き飽きた。陰謀論の域を出るには、ちゃんとした根拠が要る
その手の話はもう聞き飽きた。陰謀論の域を出るには、ちゃんとした根拠が要る
そもそものアイデアの元ネタは、この作者のものだと思う: https://laya.convaiinnovations.com/
>>7
違うよ
違うよ
直接は関係ないけど、Jev絡みの話として。JevをLLMみたいに文章のブロック生成に使ったら面白いんじゃないか? 『choice』機能を使って、ある文の続きのn+1番目の単語を選ばせつつ、同時にn+2番目、n+3番目も聞いてみる、みたいな。それってちゃんと筋の通った、使える結果になるのかな。それとも『一括計算』する仕組み上、ある答えが他の答えに影響を与えられない構造だから無理なのかな
『Astra、この製品をコピーして』って打ち込むだけで、みんなの市場を食い尽くせるんじゃないの? トークン予算なら余裕であるだろうし
>>9
器用貧乏ってやつだね
器用貧乏ってやつだね
もしOpenAIがJevみたいなものをリリースしたら、それって事実上の敗北宣言みたいなものじゃないか。彼らの売り文句はずっと『AGI』と『世界を終わらせかねない危険性』だったはず。家にAGIがあるような会社が、どうせAGIに置き換えられる予定のソフトの部品にすぎないJevみたいなものを作る必要がある?
>>10
AGIがあれば全部不要になるなら、なんで画像生成モデルや動画生成モデル、カスタムエージェントをリリースするの? AGIがエンジニアを置き換えるならcodexを作る意味は? AGIが表計算を置き換えるならExcel連携を作る意味は?
AGIがあれば全部不要になるなら、なんで画像生成モデルや動画生成モデル、カスタムエージェントをリリースするの? AGIがエンジニアを置き換えるならcodexを作る意味は? AGIが表計算を置き換えるならExcel連携を作る意味は?
>>10
競合してるとは思わなかった。むしろJevはLLMを補完する存在に見えるけど
競合してるとは思わなかった。むしろJevはLLMを補完する存在に見えるけど
>>10
『AGIはもう実現してる』と信じてる層と、Jevが何なのか、それをLLMに繋ぐとどれだけ便利かを理解してる層は、そもそも別のグループだよ。だから『敗北宣言』にはならない
『AGIはもう実現してる』と信じてる層と、Jevが何なのか、それをLLMに繋ぐとどれだけ便利かを理解してる層は、そもそも別のグループだよ。だから『敗北宣言』にはならない
この主張、正直よく飲み込めてない。組み込みの分類機能が、トークン消費を増やさずに済む、あるいは推論モードをオンにするのとそんなに変わらない、っていうのはどういう理屈なのか誰か説明してくれない? 違いが分からないわけじゃなくて、OpenAIがそれをうまくやる方法が見えないんだ
>>11
自分の理解だと、Jevは技術的には特別なものじゃないから、LLM用の追加ツールとして組み込むのは簡単なはず。バッチ処理系のタスクなら、それでもかなりトークンの節約にはなると思う。価値ありと判断すれば単体APIとして出すこともできるだろうし
自分の理解だと、Jevは技術的には特別なものじゃないから、LLM用の追加ツールとして組み込むのは簡単なはず。バッチ処理系のタスクなら、それでもかなりトークンの節約にはなると思う。価値ありと判断すれば単体APIとして出すこともできるだろうし
>>11
どうやって実現してるかについての説明は、たぶん間違ってると思う……賭けるなら、何らかのエンコーダーモデルを使ってるはずだ
どうやって実現してるかについての説明は、たぶん間違ってると思う……賭けるなら、何らかのエンコーダーモデルを使ってるはずだ
>>11
たぶんこういう話だと思う。同程度の品質の結果を出すなら、LLM内部の潜在的な『思考空間』はだいたい同じになるはず。だからうまく実行できるかどうかの大部分は、既存のLLMを削ぎ落としてファインチューニングすることで決まるんじゃないか
たぶんこういう話だと思う。同程度の品質の結果を出すなら、LLM内部の潜在的な『思考空間』はだいたい同じになるはず。だからうまく実行できるかどうかの大部分は、既存のLLMを削ぎ落としてファインチューニングすることで決まるんじゃないか
うわ、TypeSafeに生き残ってほしいと言いつつ、この人OpenAIに『どうやって潰すか』の詳しい手順とアイデアを差し出しちゃってるじゃないか……
来週になってJevの話を二度と聞かなくて済むようになるのが楽しみだよ
>>15
なんでみんなそんなにJevに夢中なんだ? 今この瞬間もフロントページにJev関連の投稿が2つも出てる。頭がおかしくなりそうだ
なんでみんなそんなにJevに夢中なんだ? 今この瞬間もフロントページにJev関連の投稿が2つも出てる。頭がおかしくなりそうだ
>>15
これはどっちかというと『クロウ・サイクル』に近い感じがするな
これはどっちかというと『クロウ・サイクル』に近い感じがするな
もしかしたらOpenAIより先に、オープンソースの方がJevの市場を食っちゃうかもね。こっちを見て: https://news.ycombinator.com/item?id=49800574
よく分からないんだけど、なんでAnthropicじゃなくてOpenAIなの? OpenAI特有の話だとは、ここからは読み取れないんだけど
>>17
OpenAIに限った話じゃない。Jevより資金力のある最先端ラボなら、どこでも当てはまる
OpenAIに限った話じゃない。Jevより資金力のある最先端ラボなら、どこでも当てはまる
個人的には、ここでOpenAIが何をするかはあまり気にならない。それより面白くなりそうなのは、DeepSeekやQwen、GLMがオープンモデルに分類器を組み込み始めたときだ
>>18
まさにそれ。未来はオープンモデルにある。だからこそ、OpenAIみたいに過大評価されてる企業は、投資家がそれに気づいた瞬間に市場の暴落を招くことになるんだろう
まさにそれ。未来はオープンモデルにある。だからこそ、OpenAIみたいに過大評価されてる企業は、投資家がそれに気づいた瞬間に市場の暴落を招くことになるんだろう
>>18
Jevがやってることに、同じ大型モデルを使うのはあまり理にかなってない気がする。Jevの魅力の一部はコストと速度だから。彼らが小型モデルの『S1』版みたいなものを出してくる未来は十分あり得る
Jevがやってることに、同じ大型モデルを使うのはあまり理にかなってない気がする。Jevの魅力の一部はコストと速度だから。彼らが小型モデルの『S1』版みたいなものを出してくる未来は十分あり得る
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もしTypesafe(Jev)に2〜3年分の運転資金があるなら、この問題は放っておいても解決するかもね
>>20
{
"回答": "かもね",
"確率": { "かもね": 0.99, "ならない": 0.01 },
"確信度": 0.99
}
{
"回答": "かもね",
"確率": { "かもね": 0.99, "ならない": 0.01 },
"確信度": 0.99
}
>>20
もっとありそうなのは、OpenAIかAnthropicがべらぼうに高い値段でJevを買収するシナリオだ。目的は技術じゃなくて、主に人材とPR効果。そもそもVCの資金やハイプ、盛られた評価額って、結局そこが狙いなんじゃないかと思う。技術自体は簡単に真似できても、ハイプや名前は真似できないからね。そういえばJevの創業者はOpenAI出身だったはず。この手の話はだいたいそういう風に転がるものだ
もっとありそうなのは、OpenAIかAnthropicがべらぼうに高い値段でJevを買収するシナリオだ。目的は技術じゃなくて、主に人材とPR効果。そもそもVCの資金やハイプ、盛られた評価額って、結局そこが狙いなんじゃないかと思う。技術自体は簡単に真似できても、ハイプや名前は真似できないからね。そういえばJevの創業者はOpenAI出身だったはず。この手の話はだいたいそういう風に転がるものだ
Jevを巡るこの盛り上がりを見てると、そのうち似たような選択肢が何百も出てくる気がする。実際、1週間そこらでかなり近い、あるいはそれ以上の結果を出すサードパーティがいくつも出てきてるくらいだから、Jevはそこまで再現困難ではなさそうだ。vLLMにはマージ間近のPRがある: https://github.com/vllm-project/vllm/pull/57250
Kevというオープンソース版のJevもある: https://github.com/jaredpalmer/kev
Kevというオープンソース版のJevもある: https://github.com/jaredpalmer/kev
>>6
『自己回帰型LLMは実際に「確率」を生成している』とあるけど、『確率』より『もっともらしさ』と言った方がしっくりくる気がする
『自己回帰型LLMは実際に「確率」を生成している』とあるけど、『確率』より『もっともらしさ』と言った方がしっくりくる気がする
>>10
ASI(超知能)はまだ実現してない。実現までの『つなぎ』として人々の役に立ちながら、ASIの実現を後押しすることだってできるはずだ
ASI(超知能)はまだ実現してない。実現までの『つなぎ』として人々の役に立ちながら、ASIの実現を後押しすることだってできるはずだ
>>31
この記事の論点自体がよく分からない。『みんな大人しく身を引け』と言いたいように読めるけど、判断は読者次第ってことかな
この記事の論点自体がよく分からない。『みんな大人しく身を引け』と言いたいように読めるけど、判断は読者次第ってことかな
>>39
ある種のタスクに対しては、はるかに効率的に見える。それは無視できることじゃない。LLMは以前から様々な分類タスクに使われてきてるわけだし
ある種のタスクに対しては、はるかに効率的に見える。それは無視できることじゃない。LLMは以前から様々な分類タスクに使われてきてるわけだし
>>48
『じゃあなんでもっと複雑な解決策に投資するのか』とあるけど、REST APIコールとREST APIコール、片方がもう片方よりどう複雑なのか正直よく分からない……
『じゃあなんでもっと複雑な解決策に投資するのか』とあるけど、REST APIコールとREST APIコール、片方がもう片方よりどう複雑なのか正直よく分からない……
>>52
なぜなら、『客が返金を求めているか?』という判定の後に起きること全部も、AGIがまとめて処理するようになるからだよ。返金対応をしている人自体を置き換えることになる
なぜなら、『客が返金を求めているか?』という判定の後に起きること全部も、AGIがまとめて処理するようになるからだよ。返金対応をしている人自体を置き換えることになる
>>49
(3)が一番の難所に見える。正確な確率のついた訓練データが必要になる……とは思うけど、人はそもそも信じ込みやすいから、案外そうでもないのかもしれない
(3)が一番の難所に見える。正確な確率のついた訓練データが必要になる……とは思うけど、人はそもそも信じ込みやすいから、案外そうでもないのかもしれない
>>55
いや、そんなものは要らない。ここで提案されているようなRLCRという手法を使えばいい: https://arxiv.org/pdf/2507.16806
いや、そんなものは要らない。ここで提案されているようなRLCRという手法を使えばいい: https://arxiv.org/pdf/2507.16806
この話題の背景と論点
Jevは「choice」と呼ばれる仕組みで、分類や判定のようなタスクを大型LLMより安く速くこなすことを売りにする、Typesafeという新興企業の製品とされる。スレの対立軸は主に二つあった。一つは技術的難易度で、非公式クローンの「kev」やvLLMの実装案がすでに近い性能を出している以上、大手ラボが本気を出せば模倣は容易という見方。もう一つは動機で、AGIを掲げる企業がなぜ単機能ツールを作るのかという疑問に対し、画像・動画生成やコーディング支援など既存製品との整合性を指摘する反論が出た。なお元記事はArcturus Labsによる考察記事であり、OpenAIが実際にJevと競合する製品を発表したという確定情報ではない点には注意が必要。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「OpenAI is about to eat Jev’s lunch – Arcturus Labs」より抜粋・要約して構成しています。
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