TypeSafe发布用于软件自动化的Jev模型——TechCrunch
初创公司TypeSafe AI发布了Transformer模型Jev，开发者将其视为软件自动化工具。它不属于大型语言模型，不输出文本，而是输出概率，或者按照公司的定义，输出“校准决策”。TechCrunch报道了此次发布。
该公司由前OpenAI研究员迪奥戈·阿尔梅达于两年前创立，他曾参与ChatGPT的开发，以及基于人类反馈的强化学习方法RLHF的研发。阿尔梅达认为，语言模型擅长处理人类语言，但并不总是适合自动化，因为计算机系统使用不同的交互格式。
速度与成本
TypeSafe称，用户会预先定义Jev可能产生的结果，因此该模型不生成文本，也不会以语言模型通常的意义产生幻觉。该公司还宣称其成本更低、运行速度更快：输出令牌免费，输入量按数十亿而非数百万计量。发布后，对Jev的需求如此之高，以至于该公司的API一度无法为用户提供服务。
Vercel工程师普拉尼特·夏尔马表示，他所在的公司已用Jev替换基于ChatGPT Luna 5.6的分类器，用于检查命令的安全性。他说，更换后，结果获得速度提高了5至18倍，且准确性更高。
更多最新消息请关注 UA.News Telegram 频道 Telegram.
代理监控与模型路由
Bryo AI首席技术官尼希尔·穆德霍尔卡尔在商务邮件分类任务中将Jev与Gemini进行了比较。在他的测试中，Gemini的准确性略高，但成本高出10至20倍。穆德霍尔卡尔还特别指出，Jev的置信度评分适合用于工作流程自动化。
Jev还可通过跟踪AI代理的行动并帮助防止越狱攻击，来补充语言模型。Earendil首席技术官阿明·罗纳赫表示，该模型可用于在不同模型之间路由请求，判断特定任务是否需要某个特定模型。
TypeSafe将Jev称为“System One”模型，侧重于直觉而非推理，并专注于执行特定任务。阿尔梅达表示，该模型仅使用合成数据进行训练，并采用该公司称为基于校准决策的强化学习的方法。TypeSafe计划为其他模态发布新版Jev。
