Бывший исследователь OpenAI Диогу Алмейда представил Jev — трансформерную модель от стартапа TypeSafe AI. В отличие от LLM, Jev не генерирует текст, а выдает вероятности заранее заданных решений. Такой подход исключает галлюцинации и повышает скорость работы в задачах автоматизации.
Инженеры Vercel сообщили, что замена моделей OpenAI на Jev ускорила проверку инструкций в 5–18 раз. В тестах на классификацию деловых писем модель оказалась в 10–20 раз дешевле Gemini. Разработчики также отметили возможность получения числовой вероятности принятого решения.
Jev применяется для контроля действий ИИ-агентов, маршрутизации запросов и обнаружения попыток обхода ограничений. Модель обучается на синтетических данных с помощью метода «обучения с подкреплением на основе калиброванных решений». Архитектура системы не раскрывается, но компания планирует расширение на другие модальности.
Название модели отсылает к парадоксу Джевонса: снижение стоимости ресурса ведет к росту его потребления. TypeSafe AI стремится сделать интеллектуальные решения настолько быстрыми и дешевыми, чтобы их можно было встраивать в любое ПО. Сейчас компания предоставляет выходные токены бесплатно.
