Jev:ChatGPT 共同发明者做了一个不会说话的模型,一周之内席卷 AI 圈
由前 OpenAI 研究员、RLHF 发明者之一 Diogo Almeida 两年前创立的 TypeSafe AI,于 9 月 15 日发布了 Jev。它是一个 Transformer,却不是语言模型:输入非结构化内容,输出开发者预先定义好的若干选项上的类型化、经校准的概率,而且是一次并行计算同时给出,而非逐个 token 生成。TypeSafe 称之为首个“系统一”模型,取自卡尼曼的快速直觉系统,训练方法名为“基于校准决策的强化学习”。因为不输出字符串,它不可能生成格式错误的“幻觉”答案;端到端延迟 70 到 500 毫秒,输入每百万 token 0.042 美元,输出免费。Almeida 的说法是:“我们手握瓶中闪电,却派不上用场”,因为计算机说的不是人类语言。
采用速度惊人。Vercel 称 Jev 是其 AI Gateway 历史上普及最快的模型,首日就覆盖了约 13% 的团队;一位 Vercel 工程师用它替换 OpenAI 的分类器,速度快了 5 到 18 倍、准确率更高;TypeSafe 一度因需求过大而 API 断供。发布视频两天内获得 3600 万次观看。48 小时内至少出现六个开源复现,从基于 ModernBERT 的 Laya 到各种 Qwen 微调版本;中国的 APUS 也开源了一个可在 Qwen3.5-9B 上离线运行的浏览器自动化复现。一位 2025 年 3 月就发表过类似强化学习决策模型的研究者抱怨,一家前沿实验室把他的思路称为突破,却既不发论文也不放权重。
质疑者也有道理。极客公园指出,所有基准都来自 TypeSafe 自测,真值答案甚至是用 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 的结果取平均得到的;一个无法解释自己为何如此选择的模型,在金融、医疗、法律等强监管领域会直接撞上审计要求。训练数据被承认是百分之百合成的,架构未公开,如此低的定价也可能是在用 4000 万美元融资补贴。尽管如此,Jev 让一种架构模式变得清晰:昂贵的推理模型负责规划,近乎免费的“反射”模型负责智能体内部几十个微小的路由与分类决策。这是本月最重要的一个想法。
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