前OpenAI研究员推出自动化专用模型Jev：快200倍、成本降百倍
AI寒武纪 · wechat · 2026-09-16
前 OpenAI 研究员、ChatGPT 核心方法开发者 Diogo Almeida 创立的 TypeSafe AI 发布了面向自动化的新模型 Jev，定位是「System One」：不做逐字文本生成，直接输出带概率置信度的强类型结构化决策，供软件直接消费。
- 技术路线：采用自研 RLCD 强化学习算法，优化目标是决策校准度而非人类偏好或可验证答案；输入结构化程序状态，并行采样返回全部输出。
- 性能与成本：官方数据显示端到端响应 70–500 毫秒，比传统大模型快 40–200 倍；输入每百万 Token 仅 0.042 美元、输出免费，主流模型便宜 100–1000 倍；结构化输出与工具调用错误率均为 0%。
- 实测：在 4 个生产级业务工作流测试中达到约 68% 准确率、占据帕累托前沿；还演示了接入《毁灭战士》游戏（每秒 10 次判断，约 7 美元/小时）和维基百科竞速。团队坦承宣传的提速/降本倍数是收益上限，且工作流由内部编写可能存在偏好。
- 定位：适合嵌入常规软件做分类、路由、评分、Map-Reduce 分析和安全护栏，而非聊天或长文本生成。目前已开放早期预览申请。
所属事件:TypeSafe 结束隐身发布决策模型 Jev 与新训练法 RLCD(86 条相关)→
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