Jak to działa

Całe żądanie

State dostarczasz ty — cokolwiek wkleisz. Pytania dostarcza soczewka. Jev zwraca po jednej typowanej odpowiedzi na pytanie, pod tymi samymi identyfikatorami.

{
  "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "is_urgent":  { "type": "noul",   "instructions": "Does this convey urgency?" },
    "department": { "type": "choice", "instructions": "Which team should handle this?",
                    "criteria": { "billing": "Payments, invoicing, refunds",
                                  "technical": "Bugs, outages, integrations",
                                  "sales": "Pricing, upgrades, new accounts" } },
    "frustration":{ "type": "score",  "instructions": "How frustrated is the customer?",
                    "criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"] }
  }
}

Jak wykresy odpowiadają odpowiedziom

Choice → pierścień

Prawdopodobieństwa sumują się do jedynki, więc pierścień jest tu uczciwy: to naprawdę relacja część–całość. Legenda powtarza każdą opcję z dokładną wartością, bo pierścień kiepsko radzi sobie z remisami, a liczby świetnie.

Score → pasek skali

Pasek to twoje poziomy po kolei; wskazówka to wartość ważona prawdopodobieństwem, dlatego zwykle ląduje między dwoma z nich. Słupki poniżej pokazują, jak rozkłada się masa prawdopodobieństwa — 2,0 z wąskiego szczytu i 2,0 z dwóch odległych garbów to zupełnie różne odpowiedzi.

Noul → miernik

Jeden stosunek wobec granicy, więc dostaje miernik, a nie wykres. Szary pas w środku zaznacza miejsce, gdzie model w praktyce mówi „nie wiem” — 0,51 nigdy nie powinno być czytane jako tak.

Soczewki

Każda soczewka to po prostu stały zestaw pytań dobrany tak, żeby pokazać inną część możliwości Jeva. Możesz też napisać własną.

• Prześwietlenie wiadomości

  Czego ta wiadomość naprawdę od ciebie chce?

  9 pytań

• Segregacja zgłoszeń

  Skieruj zgłoszenie, zanim ktokolwiek je otworzy.

  9 pytań

• Zabezpieczenie

  Przesiej prompt, zanim dotrze do twojego modelu.

  9 pytań

• Krytyka szkicu

  Dziewięć odczytów szkicu, zanim go wyślesz.

  9 pytań

• Dekoder recenzji

  Co recenzja klienta naprawdę ci mówi.

  9 pytań

• Segregacja zgłoszeń błędów

  Powaga, komponent i to, czy ktokolwiek to odtworzy.

  9 pytań

• Soczewka nagłówków

  Jak ramowana jest wiadomość.

  9 pytań

• Kontrola pitchu

  Czy inwestor albo klient czytałby dalej?

  9 pytań

Pytania

Czym jest model Systemu Pierwszego?

Modelem zbudowanym do decyzji, a nie do prozy. Jev bierze jeden state plus mapę typowanych pytań i zwraca po jednej typowanej odpowiedzi na pytanie — żadnych strumieniowanych tokenów, niczego do sparsowania i żadnej możliwości wypluwania wartości spoza zbioru, który zdefiniowałeś. TypeSafe ujmuje to tak: System Pierwszy do szybkiego, ustrukturyzowanego osądu, a zwykły LLM jako System Drugi, kiedy naprawdę potrzebujesz języka.

Dlaczego wszystko idzie w jednym żądaniu?

Jev wchłania state raz i ocenia wobec niego wszystkie pytania równolegle. Dziesięć pytań w jednym wywołaniu kosztuje mniej więcej tyle tokenów wejściowych co jedno wywołanie zamiast dziesięciu i trwa mniej więcej tyle, co jedno. Dlatego każda soczewka tutaj pyta o dziewięć rzeczy naraz, zamiast łączyć prompty w łańcuch.

Co oznacza pewność?

Odpowiedzi Choice i Score niosą wartość pewności wyprowadzoną z ich rozkładu prawdopodobieństwa: skupiony znaczy pewny, rozlany znaczy, że model nie potrafi rozdzielić opcji. To druga oś — odpowiedź mówi ci co, pewność mówi, czy działać. Odpowiedzi Noul nie mają pola pewności, bo samo prawdopodobieństwo już ją niesie: 0,51 to model mówiący, że nie wie.

Czy Jev może halucynować?

Nie w kształcie swojego wyjścia. Choice może zwrócić wyłącznie jedną z opcji, które zdefiniowałeś; Score może wylądować wyłącznie w twojej skali; Noul to liczba między 0 a 1. Wciąż może się mylić co do twojego tekstu — i właśnie po to jest pewność.

Skąd nazwa Jev?

Od Williama Stanleya Jevonsa, ekonomisty. Wpis premierowy TypeSafe mówi, że spodziewają się, iż inteligencja maszynowa pójdzie drogą, którą poszedł węgiel po tym, jak maszyny parowe stały się wydajne — paradoks Jevonsa, w którym potanienie użycia czegoś zwiększa zużycie, zamiast je zmniejszać.

Czy mogę uruchomić Jeva lokalnie? Czy to otwarte źródło?

Nie. Jev to zamknięty, hostowany model dostępny przez API HTTP TypeSafe; nie ma opublikowanych wag do pobrania, a te same wagi obsługują każde konto — nie ma dostrajania ani adaptacji LoRA na klienta. Odpowiedzi kształtujesz przez żądanie: to, co wkładasz w state, i to, jak piszesz instrukcje oraz kryteria każdego pytania.

Jak szybki jest Jev?

TypeSafe podaje 70–500 ms od końca do końca, wobec 3–329 sekund dla modeli z czołówki, i 40–200× szybciej przy zapytaniach, do których został zbudowany. To liczby producenta. To, co ta strona może powiedzieć z własnych logów, to że żądanie z dziewięcioma pytaniami zwykle wraca w kilkaset milisekund — każda strona wyniku pokazuje zmierzony czas przelotu tego konkretnego wywołania.

Ile kosztuje Jev?

0,042 $ za milion tokenów wejściowych na jev-1.13.0, wyjście za darmo — nie ma autoregresyjnego dekodowania, które trzeba by liczyć. Ponieważ state jest czytany raz, a każde pytanie oceniane równolegle, zapytanie o dziesięć rzeczy kosztuje mniej więcej tyle, co zapytanie o jedną. Każda strona wyniku na tej stronie drukuje liczbę tokenów i koszt dokładnie tego wywołania.

Jak wytrenowano Jeva?

Metodą, którą TypeSafe nazywa RLCD — uczeniem przez wzmacnianie dla skalibrowanych decyzji. Deklarowany cel różni się od RLHF czy RLVR: nie odpowiedzi, które ludzie wolą, ani odpowiedzi przechodzące jakiś sprawdzian, lecz odpowiedzi, których prawdopodobieństwa są epistemicznie uczciwe. To właśnie sprawia, że na pewności warto stawiać próg, a nie traktować jej dekoracyjnie.

Jakie są ograniczenia?

Tylko tekst — żadnych obrazów, dźwięku ani wideo. 64 tys. tokenów na żądanie, z czego state plus najdłuższe pojedyncze pytanie muszą zmieścić się w 32 tys. Choice przyjmuje do 255 opcji; Score od 2 do 10 poziomów. Limity we wczesnym dostępie to 250 000 tokenów na sekundę i 1200 żądań na minutę, a TypeSafe ostrzega, że się zmieniają.

Co dzieje się z tym, co wklejam?

Jest wysyłane do TypeSafe w celu oceny i zapisywane w bazie tej strony, żeby wynik miał trwały link. Publiczne przebiegi pojawiają się w Przeglądaj i w wyszukiwarkach. Niepubliczne też są zapisywane, ale trzymane z dala od Przeglądaj i mapy witryny i serwowane z nagłówkiem noindex — link nadal działa dla każdego, komu go dasz. Tak czy inaczej nie wklejaj niczego wrażliwego: to publiczne demo.

W jakich językach mówi ta strona?

Interfejs, biblioteka soczewek i każda strona objaśniająca są publikowane w 32 językach, wybieranych w nagłówku albo z ustawień przeglądarki. To, co wklejasz, zostaje dokładnie takie, jak napisałeś, a Jev czyta to w języku, w jakim jest — pytania stojące za każdą soczewką są we wszystkich językach wysyłane po angielsku, więc przebieg znaczy to samo bez względu na to, jak powstał.

Czy prowadzi to TypeSafe?

Nie. Dejev to niezależne demo zbudowane po to, żeby pokazać, jak wygląda wyjście Jeva, kiedy się je narysuje. Model, API i dokumentacja należą do TypeSafe.

Głębiej

Model, cennik, chropowate krawędzie i długa półka poradników znajdują się w dokumentacji samego TypeSafe.