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来源：https://typesafe.ai/

我们选择了截然相反的研究方向

而非聊天

人类反馈强化学习（RLHF）催生了为人类偏好优化的大型语言模型。这使模型在指令遵循方面超越了人类水平，成为我们如今所谓的“聊天机器人”。然而，RLHF 存在模式坍塌、过度自信和可靠性缺失等固有缺陷。这些缺陷意味着，大型语言模型需要人工干预。

一种新型模型

我们构建了一类全新的模型——System One 模型，供机器原生使用。我们正在构建全新的架构、采样器和训练算法：校准决策强化学习（RLCD）。

决策，而非字符串

软件可执行的类型化输出。

校准的置信度

每个决策都包含模型对其置信度的评估。

更似代码

可靠、快速且类型安全。

[b.64]

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速度提升 193.6 倍，成本降低 444.6 倍。

*基于 System One 任务工作流计算（证明） (https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev)

TypeSafe AI

成本 $0.000081

耗时 0.114s

大型语言模型

成本 $0.013880

耗时 8.566s

专为自动化而生

Jev 返回带有校准概率的类型化决策，使您的软件能够处理不确定性。设置其在自主行动与请求审核之间的阈值组合。在代码中组合这些决策，以构建更复杂的工作流，并精细控制智能的使用方式。

Jev 的单位成本智能产出高得惊人。

机器原生智能

大型语言模型为人类生成文字。Jev 生成类型化决策，更类似于代码：可靠、快速、自洽且类型安全。

零幻觉

每个 Jev 决策都附带置信度评估，因此您的软件可在高置信度时行动，在低置信度时上报。

$42

每十亿输入 token。

238 倍

输入价格比 Claude Fable 5.1 低 238 倍。

与我们一同构建

常见问题解答

System One 模型是什么？Jev 是什么？

System One 模型是一类专为软件内部决策构建的新型 AI 模型。Jev 是 TypeSafe 首个公开的 System One 模型，为自动化优化。向 Jev 发送结构化问题，即可获得类型化的决策、概率及置信度，供您的软件执行。

Jev 只是一个更小的大型语言模型吗？

这与 JSON 模式或结构化输出有何不同？

Jev 为何能如此快速且低成本？

Jev 能否更快？

这些价格是暂时的还是有补贴？

Jev 擅长什么？在哪些方面表现不佳？

Jev 是否仍可能出错？

如何开始使用或提问？

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