ChatGPT功臣创立公司推Jev模型 主打低延迟结构化决策

驱动中国9月17日消息，TypeSafe AI于昨日（9月16日）发布公告，正式推出名为Jev的人工智能模型。该模型被定位为“System One Model”（系统一模型），其核心特征是不生成文本，而是直接返回结构化决策，旨在实现远低于大型语言模型的成本与延迟。

TypeSafe AI由Diogo Almeida创立。公开资料显示，Almeida曾在OpenAI任职，是强化学习人类反馈（RLHF）研究的关键人物之一，该技术被视为ChatGPT诞生的重要基础。TypeSafe AI成立于两年前，本周宣布结束隐身状态，并确认完成由DCVC领投的4000万美元种子轮融资。

Jev模型的定义借用了心理学中“系统1”的概念，指代快速、直觉式的判断机制。该类模型主要面向固定选项、连续评分或基于概率的是非判断等重复性决策任务，不以生成自然语言文本、代码或多轮对话作为主要输出形式。

在输出机制上，Jev不生成自然语言字符串或代码，而是提供三类固定原语：Choice（选择）、Score（评分）和Noul（布尔概率）。Choice原语允许模型从预先定义的选项集合中选取一项，支持最多255个选项，并返回各选项的概率分布或置信度；Score原语根据输入内容在指定数值范围内给出评分及置信度，适用于风险分级、记录排序及批量数据标注等场景；Noul原语针对预设问题返回校准后的“是”或“否”概率及置信度，可用于对其他模型结果进行二次验证、识别低置信度结论以及在自动化工作流中设置条件分支。

在训练方法方面，官方表示Jev采用了“校准决策强化学习”（RLCD）技术。该方法的目标是优化模型置信度与实际正确率的对应关系，例如当模型给出70%的置信度时，理论上约70%的相关预测应当正确。这一机制适用于风险评分、审核分流及模型输出验证等场景。

TypeSafe AI声称，在同类结构化任务中，Jev的运行速度比前沿大语言模型快20至200倍，成本仅为后者的四十分之一至四百分之一。在定价策略上，输入词元（Token）的价格为每百万个0.042美元（约合人民币0.28元）。由于模型不存在自回归生成过程，输出词元实际上免费。

根据TypeSafe AI公布的基准测试数据，Jev的速度最高提升193.6倍，成本最高降低444.6倍。公司同时指出，这些数据代表了实际性能的上限。为展示实时决策能力，该公司发布了一段Jev玩《毁灭战士》游戏的视频，其调用频率约为每秒10次，每小时游戏费用约为7美元（约合人民币47.1元）。此外，在一项维基百科链接导航基准测试中，Jev完成任务的速度超越了多个以高速非推理模式运行的前沿模型。