Jev 是 Type Safe 的新型“System One”分类器模型。该名称灵感来源于 Daniel Kahneman 的著作《思考，快与慢》，他在书中区分了快速、直觉性的 System One 思维和较慢、有意识的 System Two 思维。像 Claude 或 GPT 这样的大型语言模型（LLM）属于 System Two 模型，而像 Jev 及其前身（例如 Laya）这样的“决策模型”属于 System One。
Jev 采用预训练的 transformer，并在其末端连接一个分类器，使其能够立即使用新上下文，同时充当分类器。你提供上下文和一个多项选择题，它会返回多个选项上的概率分布。以下整个系列实验的成本不到 $4.00。
我使用已知的物理分布（如 Maxwell-Boltzmann 分布）测试了 Jev 的校准。我选择了 10 个候选分布，每个分布 5 个提示模板，每个提示 20 个变体，总共 1,000 个设置。GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 用于实现实验、编写模板提示和 API 调用。
来源: Hacker News · 由HeadlinesBriefing整理摘要