يهوس المجتمع تقنية المعلومات على Jev، نموذج جديد من الذكاء الاصطناعي من Type Safe AI مصمم لاتخاذ القرارات بدلاً من إنشاء النصوص. وعلى عكس النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية (LLMs) التي تُخرج سلاسل نصية عشوائية لمهام مثل التصنيف، يُعيد Jev قيمًا منطقية من مجموعات محددة مسبقًا، مثل 'billing'، 'technical'، أو 'sales'، مما يضمن نتائج موثوقة يمكن استهلاكها من قبل البرمجيات. تأسس من قبل Diogo Almeida، الذي عمل مسبقًا في OpenAI وهو الكاتب المشترك لـ RLHF و InstructGPT (العناصر الأساسية في ChatGPT و GPT-4)، يوضح Type Safe AI أن Jev هو نموذجه الأول للنظام واحد (System One Model). مستمد من إطار عمل ديانيل كاهنمان للأنظمة الواحدة والثانية (System 1/System 2)، يقدم Jev تصورات سريعة وإدراكية دون الحاجة إلى استنتاجات طويلة، وهو مثالي لدمج البرمجيات في الوقت الحقيقي. التكلفة في Jev مذهلة: الإدخال يكلف جزءًا من القرش لكل مليون رمز، بينما الرموز المخرجة مجانية تمامًا. هذا يتعارض مع استخدام LLMs كمحركات قرار، حيث قد تكون العشوائية الخاصة بالنموذج نتائج غير مُنسقة أو غير متوقعة، على الرغم من تحسينات إخراج منظمة. يزيل Jev هذا عن طريق تقييد مساحة الإخراج إلى خيارات معروفة، مما يحول التصنيف إلى خيار ثابت ومُضمّن. يمثل هذا النموذج تحولًا من الذكاء الاصطناعي الجينيري إلى الذكاء الاصطناعي المركزة على القرار، مما يتحدى الاحتياجات البرمجية التي تتطلب دقةً على عكس النثر. بينما يتطور الذكاء الاصطناعي، يُظهر Jev كيف يمكن للبنى الخاصة أن تتفوق على النماذج العامة الهدف في مهام محددة ذات موثوقية عالية. الكيانات الرئيسية: الشركات: Type Safe AI، OpenAI | الأشخاص: Diogo Almeida، Daniel Kahneman