刚刚过去的周末，一个叫 Jev的模型 在开发者社区迅速出圈。 它不能像ChatGPT那样陪人聊天，不能写长文，也不会一本正经地生成代码。 它的工作更像一道高频选择题：继续还是停止？通过还是拦截？这封邮件该转给谁？ 看起来能力被“砍掉”不少，为什么反而火了？ 因为Jev瞄准的就是一件事情：判断，在“零幻觉”的基础上做判断。 一个叫Jev的模型在开发者社区迅速出圈 Jev由ChatGPT联合创始人Diogo Almeida主导开发。他在X上写道： “参与共同发明ChatGPT之后，我一直在问自己：为什么超人级别的聊天模型没有带来AGI？” 两年隐身研发后，他给出了自己的答案—— 一套全新的决策模型， 或许比更强的聊天更有效。 根据TypeSafe官网公布的测试数据， Jev在自动化工作流任务上比现有大语言模型快193.6倍，成本低444.6倍。输入每百万Token仅需0.042美元，输出Token免费。 上线后需求量一度超出预期，API短暂无法正常响应。 上线后需求量一度超出预期 目前，Jev已向所有用户开放，无需候补名单， 注册即获5美元额度（约1.2亿Token）。 Jev已向所有用户开放 一个人，两件相反的事 Diogo Almeida的履历有一种内在张力。 他曾在OpenAI参与构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）和InstructGPT，这套方法直接催生了ChatGPT。 然后他离开了，开始反思这套方法。 他在一场演讲中直接提出问题： “今天的AI已经能挑战高等数学，为什么企业还是不敢把客服决策交给它？” 他的答案是：“今天的AI非常擅长协助，但还不擅长自动化。” 协助，是人坐在屏幕前，AI帮你干活，你来检查。 自动化，是人根本不在场，AI在后台自己判断、自己执行。 Almeida把问题指向了RLHF本身。他在演讲中说：“为什么今天的大模型总需要有人在回路里？因为训练它的时候，我们字面意义上就把人塞进了那个回路里。” RLHF让模型学会了一件事：什么样的回答，人更喜欢？ 这对聊天产品是优点。但对自动化系统，却是问题所在。 创始人抛出自己的问题 Jev是什么：一个会做判断的函数 TypeSafe官网将Jev定义为：“把非结构化状态输入，输出类型化的概率决策。” 换成人话： 你给它一段信息，它告诉你答案是什么，以及它有多大把握。并且不会产生一点幻觉。 它不生成文字。它只做三件事： Noul ：是非判断，返回一个0到1之间的概率，代表某件事为真的可能性 Choice ：从预定义列表中选一项，最多支持255个选项，适合分类和路由 Score ：按照设定的尺度打分，用于衡量紧迫程度、质量或风险 每次回答都附带完整的概率分布和置信度。强类型输出，不需要写JSON提示词，不需要额外解析器。 TypeSafe官网将Jev定义为：把非结构化状态输入，输出类型化的概率决策 为什么快，为什么便宜 普通大语言模型生成答案的方式是：一个Token一个Token地往外输出，每个Token都依赖上一个。 Jev的采样方式是并行的。所有输出在一次查询中同时生成。这是速度差距的根本来源。 根据TypeSafe官网数据： Jev端到端响应时间：70毫秒至500毫秒 现有前沿模型：3秒至329秒 速度差距：40倍至200倍（System One类型任务） 价格方面： Jev输入：每百万Token 0.042美元（每十亿Token 42美元） 现有前沿模型输入：每百万Token 0.20美元至10美元 输出Token：免费 图为漫画图 TypeSafe官网注明，193.6倍速度提升和444.6倍成本降低的数据，来自其自动化工作流评测，“预计这些数字处于实际收益的较高端”。评测由公司模型能力团队成员制作，存在一定偏差可能性。 “校准”才是真正的核心 速度和价格之外，TypeSafe强调的另一个关键词是“校准”。 现有大语言模型即使被要求给出置信度，也往往过度自信且不一致。TypeSafe官网指出： “如果一个模型能完成某项任务95%的时间，但不告诉你它什么时候处于那5%，它就无法自动化那项任务。” 为此，TypeSafe开发了新的训练方法RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，校准决策强化学习）。 目标是：如果模型说某件事有80%的概率，那么在它判断为80%的一批事情里，最终应该真的有大约80%发生。 这在自动化系统里直接决定了如何分配任务： 置信度 > 90%：直接自动执行 置信度在70%至90%之间：交给更强的大模型复核 置信度 < 70%：转给人来决策 Earendil公司CTO Armin Ronacher对此解释道： “归根结底，这种方式将幻觉问题的处理责任稍微转移到了用户身上。用户需

5场2分2球垫底：热刺花超3亿英镑后，问题出在哪

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