JEVは、コンピュータプログラムのためのシステム1エンジンとして設計されたAIモデルで、遅い会話出力の代わりに高速、単一ステップの決定を提供します。小さなオープンソースQwen LLMを構造化決定ヘッドに言語モデリングヘッドを置き換えることで、高速テキスト分類器に変換します。従来の大規模言語モデルが長い推論（システム2の思考）を生成するのに対し、JEVは即座に[CATEGORY: LETTER, CONFIDENCE: 98%]のようなクリーンで機械読み取り可能なコマンドを出力します。これは厳格なルールベースのプログラミングと微妙なAI理解の間のギャップを埋めます。ダニエル・カーネマンの『思考、速く・遅く』(2011)の思考システムからインスピレーションを得て、JEVは開発者がリアルタイムアプリケーション（メール分類など）用の「スマートif-statements」を構築することを可能にします。会話的なフuffを削り取ることで、JEVはLLMの知能を活用し、完全なテキスト生成を待たずに高速で予測可能な決定を下します。このアプローチは、汚い現実世界のデータの正確な分類を必要とする高ボリューム、低遅延タスクに最適です。JEVはモデルの理解を維持しながら、フレーズの変動からの予測不能性を排除します。それは、遅延が許されないプロダクションシステム向けに直感的に考え即座に行動するAIへのシフトを代表します。この投稿は originally Towards Data Science に掲載され、オープンソースLLMを使用した実用的なAI統合の方法について詳述しています。