An Introduction to Jev

The IT world is excited about Jev, a new AI model from Type Safe AI designed to make decisions instead of generating text. Unlike traditional LLMs that output arbitrary strings for tasks like classification, Jev returns structured values from predefined sets—such as 'billing', 'technical', or 'sales'—ensuring reliable, software-consumable outputs. Founded by Diogo Almeida, who previously worked at OpenAI and co-invented RLHF and InstructGPT (key to ChatGPT and GPT-4), Type Safe AI positions Jev as its first System One Model.

Inspired by Daniel Kahneman’s System 1/System 2 framework, Jev delivers fast, intuitive judgments without lengthy reasoning, ideal for real-time software integration. Jev’s cost is striking: input is a fraction of a cent per million tokens, and output tokens are free. This contrasts with using LLMs as decision engines, where inherent randomness risks malformed or unexpected outputs despite structured-output improvements.

Jev eliminates this by constraining the output space to known alternatives, turning classification into a guaranteed, deterministic choice. The model represents a shift from generative AI to decision-focused AI, addressing software needs that require precision over prose. As AI evolves, Jev exemplifies how specialized architectures can outperform general-purpose models in specific, high-reliability tasks.

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

IT বিশ্ব Jev-এর বিষয়ে আগ্রহ প্রকাশ করছে, এটি Type Safe AI দ্বারা তৈরি একটি নতুন AI মডেল যা টেক্সট জেনারেট করার বদলে নির্ণয় করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। প্রথমবর্তী LLMs-এর পার্থক্যে যেগুলি ক্লাসিফিকেশনের মতো কাজের জন্য যেকোনো স্ট্রিং আউটপুট করে, Jev পূর্বে নির্ধারিত সেটের মধ্য থেকে স্ট্রাকচার্ড মানগুলি ফেরায়, যেমন 'billing', 'technical' বা 'sales'। এটি স্পষ্টভাবে, সফটওয়্যার-কনজিউম করা যায় এমন আউটপুটগুলি নিশ্চিত করে। Diogo Almeida দ্বারা প্রতিষ্ঠিত, যিনি প্রথমে OpenAI-এ কাজ করেছেন এবং RLHF ও InstructGPT-এর মল্ট সৃষ্টিকর্তা (যা ChatGPT ও GPT-4-এর মূল উপাদান)। Type Safe AI Jev-কে তার প্রথম সিস্টেম ওয়ান মডেল (System One Model) হিসেবে উপস্থাপন করে। Daniel Kahneman-এর সিস্টেম ১/সিস্টেম ২ ফ্রেমওয়ার্কের প্রেতনা থেকে, Jev দ্রুত, আত্মবিশ্বাসী মনোভাব প্রদান করে দীর্ঘ যুক্তিভিত্তিক পদ্ধতির প্রয়োজন ছাড়ায়, বাস্তব সময় সফটওয়্যার একীকরণের জন্য আদর্শ। Jev-এর খরচ ধাঁধায় রয়েছে: ইনপুট কয়েটের কিছু ভাগ প্রতি মিলিয়ন টোকেনে, আর আউটপুট টোকেনগুলি সম্পূর্ণ ফ্রি। এটি LLMগুলি ব্যবহার করে নির্ণয় ইঞ্জিন হিসেবে ব্যবহার করার সাথে তুলনা করা হয়, যেখানে অপরিবর্তনীয় র্যান্ডমনেসের কারণে ফর্মেটেড বা অপ্রত্যাশিত আউটপুট তৈরি হতে পারে, যদিও স্ট্রাকচার্ড আউটপুটের উন্নয়ন আছে। Jev এটি মুক্ত করে দেয় নিশ্চিত, নির্ভরযোগ্য এবং নির্ধারিত বিকল্পগুলির মধ্যে আউটপুট স্পেসকে সীমাবদ্ধ করে, যা ক্লাসিফিকেশনকে একটি গ্যারান্টি করা, নির্ণয়যোগ্য পছন্দে রূপান্তরিত করে। এই মডেলটি জেনারেটিভ AI থেকে নির্ণয়-কেন্দ্রিত AI-এ একটি পরিবর্তন প্রতিস্থাপন করে, যা পাঠের পরিবর্তে সফটওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে যা সঠিকতার ওপর নির্ভর করে। AI উন্নত হয়ে যাওয়ার সঙ্গে সঙ্গে, Jev একটি উদাহরণ যা কিসেই কিসুই করার মতো বিশেষ মডেলগুলি কীভাবে নির্দিষ্ট, উচ্চ-বিশ্বস্ত টাস্কে সাধারণ ব্যবহারিক মডেলগুলি অতিক্রম করতে পারে তা ব্যাখ্যা করে। কী এনটিটিজ়: কম্পানিগুলি: Type Safe AI, OpenAI | মানুষ: Diogo Almeida, Daniel Kahneman

Die IT-Welt ist begeistert von Jev, einem neuen KI-Modell von Type Safe AI, das für Entscheidungen statt Textgenerierung entwickelt wurde. Im Gegensatz zu traditionellen LLMs, die für Aufgaben wie Klassifizierung beliebige Zeichenfolgen ausgeben, gibt Jev strukturierte Werte aus vordefinierten Mengen zurück, wie 'billing', 'technical' oder 'sales', und sorgt so für zuverlässige, softwareverwendbare Ausgaben. Gegründet von Diogo Almeida, der zuvor bei OpenAI arbeitete und RLHF und InstructGPT ( Schlüsselkomponenten von ChatGPT und GPT-4) gemeinsam erfand, positioniert Type Safe AI Jev als sein erstes System-One-Modell.

Inspiriert vom System-1/System-2-Rahmenwerk von Daniel Kahneman liefert Jev schnelle, intuitive Urteile ohne aufwändige Schlussfolgerungen, ideal für die Echtzeit-Softwareintegration. Die Kosten von Jev sind bemerkenswert: Die Eingabe kostet einen Bruchteil eines Cent pro Million Tokens, und die Ausgabetokens sind kostenlos. Dies steht im Gegensatz zur Verwendung von LLMs als Entscheidungsmotoren, bei denen die inhärente Zufälligkeit trotz Verbesserungen bei strukturierten Ausgaben zu Fehlformatierungen oder unerwarteten Ausgaben führen kann.

Jev eliminiert dies, indem es den Ausgaberaum auf bekannte Alternativen beschränkt und die Klassifizierung zu einer garantierten, deterministischen Wahl macht. Das Modell stellt einen Shift von generativer KI zu entscheidungsorientierter KI dar und adressiert Softwareanforderungen, die Präzision statt Prosa benötigen. Während sich KI weiterentwickelt, veranschaulicht Jev, wie spezialisierte Architekturen in spezifischen, hochverlässlichen Aufgaben generische Modelle übertriffen können.

Schlüsselentitäten: Unternehmen: Type Safe AI, OpenAI | Personen: Diogo Almeida, Daniel Kahneman.

El mundo de TI se entusiasma con Jev, un nuevo modelo de IA de Type Safe AI diseñado para tomar decisiones en lugar de generar texto. A diferencia de los LLMs tradicionales que emiten cadenas de caracteres arbitrarias para tareas como clasificación, Jev devuelve valores estructurados de conjuntos predefinidos, como 'billing', 'technical' o 'sales', garantizando salidas confiables y consumibles por software. Fundado por Diogo Almeida, quien anteriormente trabajó en OpenAI y co-inventó RLHF e InstructGPT (clave en ChatGPT y GPT-4), Type Safe AI posiciona a Jev como su primer Modelo de Sistema Uno.

Inspirado en el marco System 1/System 2 de Daniel Kahneman, Jev ofrece juicios rápidos e intuitivos sin razonamiento extensivo, ideal para la integración de software en tiempo real. El costo de Jev es sorprendente: la entrada cuesta una fracción de un centavo por millón de tokens, y los tokens de salida son gratuitos. Esto contrasta con el uso de LLMs como motores de decisión, donde la aleatoriedad inherente puede provocar salidas malformadas o inesperadas, incluso con mejoras en salidas estructuradas.

Jev elimina esto al restringir el espacio de salida a alternativas conocidas, convirtiendo la clasificación en una elección garantizada y determinista. El modelo representa un cambio de la IA generativa hacia la IA centrada en decisiones, abordando las necesidades de software que requieren precisión sobre prosa. A medida que la IA evoluciona, Jev ejemplifica cómo arquitecturas especializadas pueden superar a los modelos de propósito general en tareas específicas de alta confiabilidad.

Entidades clave: Empresas: Type Safe AI, OpenAI | Personas: Diogo Almeida, Daniel Kahneman.

Le monde IT est enthousiaste à l'idée de Jev, un nouveau modèle d'IA développé par Type Safe AI et conçu pour prendre des décisions plutôt que de générer du texte. Contrairement aux LLMs traditionnels qui produisent des chaînes de caractères arbitraires pour des tâches comme la classification, Jev renvoie des valeurs structurées issues d'ensembles prédéfinis, comme 'billing', 'technical' ou 'sales', garantissant des sorties fiables et exploitables par des logiciels. Fondé par Diogo Almeida, qui a précédemment travaillé chez OpenAI et a co-inventé RLHF et InstructGPT (clés de ChatGPT et GPT-4), Type Safe AI positionne Jev comme son premier Modèle Système Un.

Inspiré par le cadre Système 1/Système 2 de Daniel Kahneman, Jev fournit des jugements rapides et intuitifs sans raisonnement long, idéal pour l'intégration logicielle en temps réel. Le coût de Jev est frappant : l'entrée ne coûte qu'une fraction de centime par million de tokens, et les tokens de sortie sont gratuits. Cela contraste avec l'utilisation des LLMs comme moteurs de décision, où l'aléatoire inhérent peut entraîner des sorties malformées ou inattendues, malgré les améliorations des sorties structurées.

Jev élimine cela en contraindant l'espace de sortie aux alternatives connues, transformant le classement en un choix garanti et déterministe. Ce modèle représente un passage de l'IA générative à l'IA axée sur la décision, répondant aux besoins logiciels qui nécessitent une précision plutôt qu'une prose. À mesure que l'IA évolue, Jev illustre comment les architectures spécialisées peuvent dépasser les modèles à usage général dans des tâches spécifiques à haute fiabilité. Entités clés : Entreprises : Type Safe AI, OpenAI | Personnes : Diogo Almeida, Daniel Kahneman.

IT दुनिया में Jev के बारे में जोश महसूस किया जा रहा है, एक नए AI मॉडल के बारे में जो Type Safe AI द्वारा विकसित किया गया है और पाठ के बजाय निर्णय करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक LLMs के विपरीत जो क्लासिफिकेशन के लिए अज्ञात स्ट्रिंग्स को आउटपुट करते हैं, Jev पहचानी गई सेट्स में से संरचित मूल्यों को वापस करता है, जैसे 'billing', 'technical' या 'sales'। यह विश्वसनीय, सॉफ़्टवेयर-कंज़ूम करने योग्य आउटपुट को सुनिश्चित करता है। Diogo Almeida द्वारा स्थापित किया गया है, जो पहले OpenAI में काम करते थे और RLHF और InstructGPT के सह-स्रष्टा हैं (ये ChatGPT और GPT-4 के की महत्वपूर्ण घटक हैं), Type Safe AI Jev को अपने पहले सिस्टम वन मॉडल (System One Model) के रूप में प्रस्तुत करता है। Daniel Kahneman के सिस्टम 1/सिस्टम 2 फ्रेमवर्क के प्रेरणा से, Jev तेज़, आत्मक्रिया वाले निर्णय प्रदान करता है बिना लंबी तर्कशाला के, वास्तविक समय सॉफ़्टवेयर एकीकरण के लिए उपयुक्त। Jev की लागत क्रांतिपूर्ण है: इनपुट की लागत प्रति मिलियन टोकन के एक भाग के बराबर है, और आउटपुट टोकन्स पूरी तरह से मुक्त हैं। यह LLMs के उपयोग के साथ तुलना किया जाता है जहां निर्णय इंजिन के रूप में इस्तेमाल किए जाते हैं, जहां पारंपरिक रूप से रैंडमनेस के कारण फॉर्मेटेड या अपेक्षित आउटपुट भी बन सकते हैं। Jev इसे नए विकल्पों तक सीमित करके इसे हटाता है, जिससे क्लासिफिकेशन एक गारंटी के, निर्णायक चुनाव में बदल जाता है। यह मॉडल जेनरेटिव AI से निर्णय-केन्द्रित AI की ओर एक बदलाव का प्रतीक है, जो पाठ की तुलना में सटीकता की आवश्यकता वाले सॉफ़्टवेयर की आवश्यकताओं को पूरा करता है। जैसे-जैसे AI विकसित होता जा रहा है, Jev एक उदाहरण है कि विशेषज्ञ आर्किटेक्चर कैसे विशेष, उच्च-विश्वसनीय कार्यों में सामान्य-उद्देश्य मॉडल्स से अधिक काम कर सकते हैं। की एंटिटीज़: कंपनियाँ: Type Safe AI, OpenAI | लोग: Diogo Almeida, Daniel Kahneman

Dunia TI sedang terinspirasi dengan Jev, model AI baru dari Type Safe AI yang dirancang untuk mengambil keputusan daripada menghasilkan teks. Berbeda dengan LLM tradisional yang menghasilkan rangkaian karakter acak untuk tugas seperti klasifikasi, Jev mengembalikan nilai terstruktur dari sekumpulan yang sudah ditentukan, seperti 'billing', 'technical', atau 'sales', memastikan output yang dapat diandalkan dan dikonsumsi oleh perangkat lunak. Didirikan oleh Diogo Almeida, yang sebelumnya bekerja di OpenAI dan bersama-menyusun RLHF dan InstructGPT (kunci utama ChatGPT dan GPT-4), Type Safe AI menempatkan Jev sebagai Model Satu Sistem pertamanya.

Diinspirasi oleh kerangka kerja Sistem 1/Sistem 2 Daniel Kahneman, Jev menyediakan penilaian yang cepat dan intuitif tanpa penalaran yang terlalu lama, ideal untuk integrasi perangkat lunak real-time. Biaya Jev menakjubkan: input hanya sebagian sen per juta token, dan token outputnya gratis. Ini bertentangan dengan menggunakan LLM sebagai mesin keputusan, di mana keacakan yang inheren dapat menimbulkan output yang tidak terformat atau tidak terduga meskipun ada peningkatan output yang terstruktur.

Jev menghilangkan ini dengan membatasi ruang output ke alternatif yang diketahui, mengubah klasifikasi menjadi pilihan yang djamin dan deterministik. Model ini mewakili pergeseran dari AI generatif ke AI yang terfokus pada keputusan, yang addressing kebutuhan perangkat lunak yang memerlukan presisi lebih dari prose. Seiring AI berkembang, Jev mewakili bagaimana arsitektur khusus dapat melebihi model tujuan umum dalam tugas-tugas spesifik yang memerlukan keandalan tinggi.

Entitas Kunci: Perusahaan: Type Safe AI, OpenAI | Orang: Diogo Almeida, Daniel Kahneman.

IT業界はJevについて注目を集めており、Type Safe AIが開発した新しいAIモデルです。このモデルは、テキストの生成ではなく意思決定を行うように設計されています。従来のLLMとは異なり、分類などのタスクのために任意の文字列を出力するのではなく、Jevは「billing」「technical」「sales」などの予め定義された集合から構造化された値を返し、信頼性のあり、ソフトウェアで消費可能な出力を保証しています。Diogo Almeidaによって設立されました。彼は以前OpenAIで働き、RLHFとInstructGPTの共創者（ChatGPTとGPT-4の鍵となる要素）です。Type Safe AIはJevを最初のシステム・ワン・モデル（System One Model）として位置付けています。Daniel Kahnemanのシステム1/システム2フレームワークにインスパイアされ、Jevは長い推論なしで速く直感的な判断を提供し、リアルタイムのソフトウェア統合に最適です。Jevのコストは驚くほど低く、入力は100万トークンあたり数セントの一部で、出力トークンは無料です。これは、LLMを意思決定エンジンとして使用する場合と対照的であり、構造化出力の改善があっても、本質的なランダムネスにより不正確な出力や予期しない出力が発生する可能性があります。Jevは出力空間を既知の選択肢に制限することでこれを排除し、分類を保証された決定的な選択に変えます。このモデルは、テキスト生成AIから意思決定に焦点を当てたAIへのシフトを表しており、文章よりも正確さが求められるソフトウェアのニーズに対応しています。AIが進化するにつれて、Jevは専門化されたアーキテクチャが特定の高信頼性タスクで一般目的モデルを超える方法を例示しています。主要エンティティ：企業：Type Safe AI、OpenAI | 人：Diogo Almeida、Daniel Kahneman

O mundo de TI está empolgado com o Jev, um novo modelo de IA da Type Safe AI projetado para tomar decisões em vez de gerar texto. Diferentemente dos LLMs tradicionais que emitem sequências de caracteres arbitrárias para tarefas como classificação, o Jev retorna valores estruturados de conjuntos predefinidos, como 'billing', 'technical' ou 'sales', garantindo saídas confiáveis e consumíveis por software. Fundado por Diogo Almeida, que anteriormente trabalhou na OpenAI e co-inventou RLHF e InstructGPT (chaves para ChatGPT e GPT-4), a Type Safe AI posiciona o Jev como seu primeiro Modelo Sistema Um.

Inspirado no quadro System 1/System 2 de Daniel Kahneman, o Jev oferece julgamentos rápidos e intuitivos sem raciocínio extensivo, ideal para integração de software em tempo real. O custo do Jev é impressionante: a entrada custa uma fração de centavo por milhão de tokens, e os tokens de saída são gratuitos. Isso contrasta com o uso de LLMs como motores de decisão, onde a aleatoriedade inerente pode levar a saídas malformadas ou inesperadas, apesar das melhorias em saídas estruturadas.

O Jev elimina isso ao restringir o espaço de saída a alternativas conhecidas, transformando a classificação em uma escolha garantida e determinística. O modelo representa uma mudança da IA generativa para a IA focada em decisão, atendendo às necessidades de software que requerem precisão sobre prosa. À medida que a IA evolui, o Jev exemplifica como arquiteturas especializadas podem superar modelos de propósito geral em tarefas específicas de alta confiabilidade. Entidades-chave: Empresas: Type Safe AI, OpenAI | Pessoas: Diogo Almeida, Daniel Kahneman.

Мир IT-технологий в восторге от Jev — новой модели ИИ от Type Safe AI, разработанной для принятия решений вместо генерации текста. В отличие от традиционных LLM, которые выводят произвольные строки для задач, таких как классификация, Jev возвращает структурированные значения из предопределенных наборов, таких как 'billing', 'technical' или 'sales', обеспечивая надежный и программно-используемый вывод. Основан Diogo Almeida, который ранее работал в OpenAI и совминволор RLHF и InstructGPT (ключевые элементы ChatGPT и GPT-4), Type Safe AI позиционирует Jev как свой первый Системный Модель Один. Вдохновлен фреймворком Система 1/Система 2 Дэниела Кахнемана, Jev обеспечивает быстрые и интуитивные решения без длительного рассуждения, идеально подходящие для реального времени интеграции программного обеспечения. Стоимость Jev впечатляет: ввод составляет долю цента за миллион токенов, а выходные токены бесплатны. Это контрастирует с использованием LLM в качестве движков принятия решений, где наследственная случайность может привести к искаженным или неожиданным выходам, несмотря на улучшения структурированного вывода. Jev устраняет это, ограничивая пространство вывода известными альтернативами, превращая классификацию в гарантированный, детерминированный выбор. Модель представляет собой переход от генеративного ИИ к ИИ, ориентированному на принятие решений, решая программные задачи, требующие точности вместо прозы. По мере развития ИИ Jev является примером того, как специализированные архитектуры могут превзойти общие модели в определенных высоконадежных задачах. Ключевые сущности: Компании: Type Safe AI, OpenAI | Люди: Diogo Almeida, Daniel Kahneman

IT 行业对 Jev 这一新型 AI 模型充满期待，该模型由 Type Safe AI 开发，旨在进行决策而非生成文本。与传统的大型语言模型（LLM）不同，Jev 返回的是预定义集合中的结构化值——例如 'billing'、'technical' 或 'sales'——确保可靠、可被软件消费的输出。由 Diogo Almeida 创立，他此前曾在 OpenAI 工作，并共同发明了 RLHF 和 InstructGPT（这是 ChatGPT 和 GPT-4 的关键组成部分），Type Safe AI 将 Jev 定位为其首个系统一模型（System One Model）。灵感来自 Daniel Kahneman 的系统一/系统二（System 1/System 2）框架，Jev delivers 快速、直观的判断，而无需冗长的推理，特别适合实时软件集成。Jev 的成本令人印象深刻：输入成本仅为每百万 token 的一小部分，而输出 token 则完全免费。这一点与将 LLM 用作决策引擎形成鲜明对比，后者尽管有结构化输出改进，仍可能因固有的随机性导致格式错误或意外输出。Jev 通过将输出空间限制在已知选项中，消除了这一问题，将分类转化为保证、确定性的选择。该模型代表了从生成式 AI 向决策导向 AI 的转变，满足那些对精度而非文法有需求的软件场景。随着 AI 的发展，Jev 体现了专用架构在特定高可靠性任务中超越通用模型的潜力。关键实体：公司：Type Safe AI、OpenAI | 人：Diogo Almeida、Daniel Kahneman