我强烈建议大家亲自试用 Jev——它能将你的 Codex 操作速度提升10倍，并节省大量 token！

因为 Jev 非常适合判断类任务，能在毫秒内做出准确决策，且 token 价格极低。因此它非常适合以下场景：

1、computer use（计算机操作） 将 Jev 作为操作判断层，指导模型快速操作你的计算机 https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359…

2、context compression（上下文压缩） 让 Jev 识别上下文中的关键信息，实现近乎即时的上下文压缩 https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153…

3、model routing（模型路由） 根据任务复杂性自动分配合适的模型进行处理 https://x.com/mdlahfir/status/2100314182201802811…

4、automatic review（自动审核） 一个比 5.6 luna 更便宜且更准确的自动审核模型，可能是 Codex 在安全审批中最合适的工具 https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164…

使用方法：前往官方网站 https://typesafe.ai 申请——目前审批速度仍然很快，欢迎大家前来试用体验！

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来源：https://typesafe.ai/

我们采取了相反的研究方向

非聊天式

基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化了大语言模型以适应人类偏好，使其在指令遵循方面达到超人水平，即我们现在所说的“聊天式”模型。然而 RLHF 存在模式丢失、过度自信和缺乏可靠性等固有缺陷，这意味着大语言模型仍需人类介入。

新型模型

我们构建了一类全新的“系统一模型”，专为机器原生使用而设计。我们采用了新架构、新采样器和新训练算法：校准决策强化学习（RLCD）。

决策，非字符串

软件可直接执行的类型化输出。

校准的置信度

每个决策都包含模型置信度的估计。

更接近代码

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.

*基于系统一任务工作流（验证）(https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev)

TypeSafe AI

成本 $0.000081

完成时间 0.114秒

大语言模型

成本 $0.013880

完成时间 8.566秒

专为自动化构建

Jev 返回带有校准概率的类型化决策，使你的软件能处理不确定性。设定阈值以控制其自主执行或请求审核。在代码中组合这些决策以构建更大的工作流，并精确控制智能的使用方式。

Jev 的每美元智能产出简直突破天际.

机器原生智能

大语言模型生成供人类阅读的文字。Jev 生成类型化决策，更接近代码：可靠、快速、自洽且类型安全。

零幻觉

每个 Jev 决策都附带置信度估计，因此你的软件可在置信度高时行动，在置信度低时上报。

$42

每十亿输入 token 的价格。

238倍

低于 Claude Fable 5.1 的输入价格。

与我们一同构建

我们提供常见问题解答

什么是系统一模型？什么是 Jev？

系统一模型是一类专为软件内部决策构建的新型 AI 模型。Jev 是 TypeSafe 首个公开发布的系统一模型，针对自动化优化。向 Jev 发送结构化问题，即可获得带有概率和置信度的类型化决策，供你的软件执行。

Jev 只是一个更小的大语言模型吗？

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？

你们能让 Jev 变得更快吗？

这些价格是临时的还是补贴的？

Jev 擅长什么？哪里存在不足？

Jev 仍有可能出错吗？

如何开始或提问？

[b.64]

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Diogo Almeida（@CompleteSkeptic）： 在共同发明 ChatGPT 之后，我不断自问：为何超人类的聊天模型尚未通向 AGI？

我花费过去两年时间秘密研发新的模型训练方式（RLCD）以及全新的前沿 AI 模型类型——今日我们正式发布：Jev

• 速度提升 20-200 倍 • 成本降低 40-400 倍