Стартап TypeSafe AI, основанный бывшим исследователем OpenAI Диого Алмейдой, представил модель Jev. В отличие от больших языковых моделей, Jev не генерирует текст, а выдает калиброванные вероятности. Система ориентирована на автоматизацию программного обеспечения и принятие решений.
Модель обучена исключительно на синтетических данных с применением метода обучения с подкреплением на основе калиброванных решений. Поскольку пользователи заранее определяют варианты вывода, система не подвержена галлюцинациям. Тарификация входных токенов ведется миллиардами, что снижает стоимость и повышает скорость работы.
Тестирование показало высокую эффективность Jev в задачах автоматизации. В компании Vercel модель обработала команды в 5–18 раз быстрее, чем OpenAI Luna 5.6. В Bryo AI отметили, что Jev оказалась в 10–20 раз дешевле Gemini при классификации почты, предоставляя при этом показатели уверенности для каждого результата.
Разработчики применяют Jev для контроля LLM-агентов и предотвращения взломов. Модель позволяет пользователям задавать пороги вероятности для автоматизации рабочих процессов. В будущем TypeSafe AI планирует выпустить дополнительные версии модели, работающие с новыми модальностями.
