前 OpenAI RLHF 核心成员推出 Jev 模型：不生成文本，专注低延迟结构化决策

2026 年 9 月 15 日，由前 OpenAI RLHF 核心研究员 Diogo Almeida 联合创立的 TypeSafe AI 宣布结束隐身状态并完成由 DCVC 领投的 4,000 万美元种子轮融资，同时推出专注结构化决策的 System One 模型 Jev。

• Jev 摒弃传统自回归文本生成机制，不输出自然语言或代码，而是针对程序状态直接返回 Choice（最多 255 个选项的选择）、Score（数值区间评分）和 Bool/Noul（概率判断）3 类结构化数据。
• 模型采用“校准决策强化学习”（RLCD）进行训练，为每项决策提供经过概率校准的置信度评分，便于工程系统自动过滤低置信度结果或转交人工介入。
• 官方基准测试显示，在同类结构化判断任务中，Jev 的响应延迟为 70 至 500 毫秒，输入 Token 定价为每百万 0.042 美元，且因无自回归生成而免收输出 Token 费用。
• 影响/看点：这种将模型定位为轻量级决策原语的架构，可能显著降低业务规则分流与风控审核等后台环节的调用开销，前提是该类任务无须依赖复杂上下文的长链条推理。
• 资料依据：
• TypeSafe AI 官方博客（2026-09-15）：https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
• IT之家（2026-09-17）：https://www.ithome.com/1/003/584.htm

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