Jev は Type Safe の新しい「System One」分類器モデルです。この名前は Daniel Kahneman の著書『Thinking, Fast and Slow』に触発されており、彼は速く直感的な System One 思考と、遅く意識的な System Two 思考を区別しています。Claude や GPT のような大規模言語モデル（LLM）は System Two モデルであり、Jev やその前身（例：Laya）のような「決定モデル」は System One です。
Jev は事前学習済みトランスフォーマーを取り、その末尾に分類器を追加することで、分類器として機能しながら新しいコンテキストを即座に使用できます。コンテキストと多肢選択問題を与えると、選択肢に対する確率分布を返します。以下の一連の実験の総コストは $4.00 未満でした。
私は Maxwell-Boltzmann 分布のようなよく理解された物理分布を使用して Jev のキャリブレーションをテストしました。10 個の候補分布、各分布につき 5 つのプロンプトテンプレート、各プロンプトにつき 20 のバリエーションを選び、合計 1,000 の設定になりました。GPT-6 Astra と Claude Opus 5.5 は、実験の実装、テンプレートプロンプトの作成、API 呼び出しに使用されました。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing