Pada si Iroyin
ỌjaAI Understanding finifini

TypeSafe AI ṣe idasilẹ Jev, awoṣe ipinnu iyara fun awọn aṣoju sọfitiwia

TypeSafe AI ti ṣe ifilọlẹ Jev, awoṣe 'System One' akọkọ rẹ, eyiti o pese iru-ailewu, awọn ipinnu iṣeeṣe ni 70-500ms, ni sisọ pe o yara yiyara ati din owo ju awọn LLM idi gbogbogbo fun awọn iṣẹ ṣiṣe adaṣe adaṣe.

5 min readRead the linked source
Source-page capture accompanying TypeSafe AI releases Jev, a fast decision model for software agents
itọkasi orisunOrisun ti o gbasilẹ
Olutẹwe
typesafe.ai
Orisun ọna asopọ
typesafe.aihttps://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
Orisun iru
Orisun ti o sopọ mọ - ipo orisun akọkọ ko ti fi idi mulẹ.
Tun toka si

Ìtàn gbẹyìn tunwo

AtokọLoye eyi ni iṣẹju 60

Bẹrẹ nibi

Awọn ofin bọtini

API (Àwòrán Ètò Ìlò)
Ọna ti a ṣeto fun eto sọfitiwia kan lati firanṣẹ awọn ibeere si ati gba awọn idahun lati eto miiran.
Awoṣe Ede nla (LLM)
Awoṣe ede ti a ṣe ikẹkọ lori titobi ọrọ corpora lati ṣe ipilẹṣẹ ati itupalẹ ọrọ.
Ẹkọ imudara
Ikẹkọ nipasẹ awọn ami ẹsan nibiti aṣoju kan kọ awọn iṣe ti o mu ipadabọ igba pipẹ pọ si.
Ṣe idanwo fun ara rẹAI Aṣoju adanwo

Ohun ti yi pada niwon atejade

  1. Ni akọkọ ti a tẹjade
  2. Orisun yii n pese ifitonileti akọkọ lati TypeSafe AI ti n ṣalaye faaji imọ-ẹrọ (RLCD, iṣapẹẹrẹ afiwe), awọn metiriki iṣẹ ṣiṣe kan pato (lairi 70-500ms, iyara 40-200x), ati wiwa iwọle ni kutukutu ti awoṣe Jev, faagun lori ijabọ ifilọlẹ akọkọ.

Kini o ṣẹlẹ

TypeSafe AI kede itusilẹ iwọle ni kutukutu ti Jev, kilasi tuntun ti awoṣe AI ti a ṣe apẹrẹ pataki fun iyara, ṣiṣe ipinnu iṣeto laarin awọn ṣiṣan iṣẹ sọfitiwia. Ko dabi awọn awoṣe ede nla ti aṣa ti o ṣe agbejade ọrọ lẹsẹsẹ, Jev nlo faaji iṣapẹẹrẹ ti o jọra ati ọna ikẹkọ ti a pe ni Ẹkọ Imudara fun Awọn ipinnu Calibrated (RLCD) lati ṣe agbejade awọn iye iṣeeṣe ti tẹ taara. Ile-iṣẹ naa sọ pe Jev ṣaṣeyọri awọn ipele oye ti o jọra si awọn LLM iwaju lori awọn iṣẹ-ṣiṣe 'System One' kan pato lakoko ti o nṣiṣẹ 40x si 200x yiyara, pẹlu awọn akoko idahun laarin 70ms ati 500ms. Awoṣe naa jẹ apẹrẹ lati yọkuro awọn hallucinations ati iru awọn aṣiṣe nipa didi awọn abajade si awọn eto asọye tẹlẹ, jẹ ki o dara fun awọn ohun elo akoko gidi, ṣiṣe data, ati awọn ṣiṣan iṣẹ adaṣe nibiti aisi ati igbẹkẹle jẹ pataki.

TypeSafe AI, ile-iṣẹ kan ti o jade lati ọdun meji ti idagbasoke lilọ ni ifura, ti tu ọja akọkọ rẹ, Jev, sinu iraye si kutukutu. Awoṣe naa jẹ tito lẹšẹšẹ bi awoṣe 'Eto Ọkan', ọrọ ti o ni atilẹyin nipasẹ adayanri Daniel Kahneman laarin iyara, ironu inu inu ati o lọra, ero ero inu. Ipilẹṣẹ mojuto jẹ iyipada lati iran ọrọ adaṣe si iṣapẹẹrẹ afiwera, eyiti o fun laaye awoṣe lati ṣe agbekalẹ gbogbo awọn abajade ni ibeere ẹyọkan kuku ju ami-ami-ami.

Itumọ imọ-ẹrọ pẹlu apẹrẹ awoṣe tuntun ati ọna ikẹkọ ti a pe ni Ẹkọ Imudara fun Awọn ipinnu Calibrated (RLCD). Ọna yii dojukọ lori iṣelọpọ awọn abajade pẹlu awọn iṣeeṣe otitọ ti apilẹṣẹ, ni idaniloju pe awọn ikun igbẹkẹle awoṣe ni ibamu pẹlu deede gangan rẹ. Awoṣe naa jẹ iṣapeye fun awọn abajade ti eleto, afipamo pe ko ṣe agbekalẹ ọrọ fọọmu ọfẹ ṣugbọn kuku awọn iye ti a tẹ ti o baamu si awọn eto asọye-tẹlẹ, nitorinaa imukuro iṣeeṣe ti awọn aṣiṣe iru ati awọn hallucinations ni aaye ti data eleto.

TypeSafe sọ pe Jev nfunni ni anfani iṣẹ ṣiṣe pataki lori awọn LLM iwaju iwaju fun awọn iṣẹ ṣiṣe kan pato. Ile-iṣẹ naa ṣe ijabọ awọn akoko idahun ipari-si-opin ti 70ms si 500ms, ni akawe si 3 si awọn aaya 329 fun awọn LLM boṣewa. Eyi tumọ si iyara ti 40x si 200x fun awọn ibeere apẹrẹ 'System One'. Ile-iṣẹ naa tun ṣe afihan ṣiṣe idiyele, n tọka awọn isiro ti o to 193.6x yiyara ati 444.6x din owo ni awọn igbelewọn inu wọn, botilẹjẹpe wọn ṣe akiyesi iwọnyi jẹ awọn iṣiro oke-oke.

Awoṣe naa wa lọwọlọwọ ni iraye si ibẹrẹ, pẹlu ile-iṣẹ ti n ṣiṣẹ lọwọ lori awọn olupilẹṣẹ lati inu atokọ iduro kan. Iṣẹ naa da lori Iwọ-oorun Iwọ-oorun, ati pe ile-iṣẹ ti ṣalaye pe idiyele jẹ ṣiṣafihan ṣugbọn o le ṣe iranlọwọ ni igba diẹ. Itusilẹ akọkọ ni idojukọ lori awọn igbewọle ipinlẹ ti o da lori ọrọ, pẹlu atilẹyin fun kadinality ti o to awọn yiyan 255, ni lilo eto ipele-meji fun awọn oju iṣẹlẹ kadinality ti o ga lati ṣakoso lairi.

Awọn alaye orisun: typesafe.ai ↗

Kini idi ti o ṣe pataki

Itusilẹ yii n ṣapejuwe igo pataki kan ni adaṣe AI: ailagbara ati ailagbara ti awọn LLM idi gbogbogbo nigbati o ba ṣepọ sinu koodu iṣelọpọ. Nipa ipese awoṣe ti o ṣe agbejade eto, iru-ailewu awọn ipinnu pẹlu awọn ikun igbẹkẹle calibrated, TypeSafe ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati fi sii AI sinu ṣiṣan iṣẹ-igbohunsafẹfẹ giga, gẹgẹbi awọn ẹya iriri olumulo akoko gidi, aworan agbaye ti iwọn data, ati awọn igi ipinnu idiju, laisi oke ti sisọ ati ifẹsẹmulẹ awọn abajade ọrọ ọfẹ. Iyara ti a sọ ati awọn imudara idiyele le dinku idena si titẹsi fun adaṣe adaṣe AI, gbigba fun awọn ọran lilo ti o jẹ ti ọrọ-aje tẹlẹ tabi ailagbara ni imọ-ẹrọ nitori ilọra ati asise-iṣaro-ẹda ti itọkasi LLM boṣewa.

Idalaba iye akọkọ ti Jev ni agbara rẹ lati ṣiṣẹ bi igbẹkẹle, ẹrọ ipinnu lairi kekere laarin awọn eto sọfitiwia. Awọn LLM ti aṣa nigbagbogbo lọra pupọ ati ni itara si awọn aṣiṣe fun awọn ohun elo akoko gidi tabi ṣiṣe data iwọn didun giga. Nipa ipese awoṣe kan ti o ṣe iṣeduro awọn abajade ailewu iru ati awọn iṣeeṣe calibrated, TypeSafe ngbanilaaye ẹka tuntun ti ṣiṣan iṣẹ agbara AI, gẹgẹbi igbelewọn akoko gidi, ipa-ọna, ati imọ-itumọ ẹka, ti o le ṣepọ taara sinu koodu laisi iwulo fun ṣiṣafihan eka ati awọn fẹlẹfẹlẹ afọwọsi.

Awọn ipa ti ọrọ-aje jẹ pataki. Ti iye owo ti a sọ ati awọn anfani iyara duro ni iṣelọpọ, Jev le jẹ ki adaṣe AI le yanju fun awọn ilana iṣowo lọpọlọpọ. Ile-iṣẹ naa fa afiwe si Jevons paradox, ni iyanju pe bi idiyele oye oye ti lọ silẹ, ibeere fun rẹ yoo pọ si, ṣiṣi awọn ọran lilo tuntun ti o gbowolori tẹlẹ tabi o lọra lati ṣe.

Idojukọ lori awọn iṣeeṣe calibrated jẹ pataki pataki fun awọn ohun elo ile-iṣẹ nibiti ṣiṣe ipinnu nilo oye ti o daju ti aidaniloju. Nipa pipese awọn ikun igbẹkẹle deede ati ooto, Jev ngbanilaaye awọn olupilẹṣẹ lati kọ awọn eto ti o le ṣe awọn ipinnu alaye ti o da lori abajade awoṣe, dipo gbigbekele awọn alaye ọrọ-ọfẹ ti awoṣe, eyiti o le jẹ aisedede ati nira lati sọ.

Interactive Mechanism

Ibaraẹnisọrọ Mechanism: Bii O Ṣe Nṣiṣẹ Lootọ

Ṣawari imọ-ẹrọ abẹlẹ lẹhin idagbasoke yii ni ibaraenisọrọ.

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
Ibanisọrọ Erongba Ṣayẹwo+10 Points
AI Agents Quiz

An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?

Kini lati wo tókàn

Awọn olupilẹṣẹ yẹ ki o ṣe atẹle awọn esi iraye si ni kutukutu nipa iṣẹ ṣiṣe gangan awoṣe ni awọn agbegbe iṣelọpọ, ni pataki aitasera rẹ ati deede ti awọn iṣeeṣe iwọn rẹ. Ile-iṣẹ naa ti ṣe akiyesi pe awọn ipilẹ igbelewọn wọn le ni awọn aibikita, nitorinaa ijẹrisi ominira ti iyara ti a sọ ati awọn anfani idiyele jẹ pataki. Ni afikun, imugboroja ti awọn agbara Jev ju ipo orisun ọrọ lọ si awọn iru data miiran, gẹgẹbi awọn aworan, yoo jẹ itọkasi bọtini ti iwulo gbooro rẹ ni awọn oju iṣẹlẹ adaṣe oniruuru.

Ijẹrisi olominira ti awọn iṣeduro iṣẹ jẹ pataki. TypeSafe ti gba pe awọn ipilẹ igbelewọn wọn le ni awọn aiṣedeede, bi awọn ṣiṣan iṣẹ ṣe ṣẹda nipasẹ ẹgbẹ tiwọn ati pe awọn idahun itọkasi da lori aropin ti awọn awoṣe aala kan pato. Idanwo ẹni-kẹta yoo jẹ pataki lati jẹrisi iyara gangan, idiyele, ati awọn anfani deede ti Jev ni awọn oju iṣẹlẹ gidi-aye oniruuru.

Imugboroosi ti awọn ọna igbewọle Jev jẹ agbegbe bọtini lati wo. Itusilẹ lọwọlọwọ dojukọ ipo ti o da lori ọrọ, ṣugbọn ile-iṣẹ ti tọka si atilẹyin ọjọ iwaju fun awọn iru data miiran, gẹgẹbi awọn aworan. Agbara lati ṣe ilana awọn igbewọle multimodal yoo ṣe alekun iwulo awoṣe ni pataki ni awọn agbegbe bii iran kọnputa ati itupalẹ data idiju.

Idahun si awọn olupilẹṣẹ lati eto iraye si kutukutu yoo pese awọn oye ti o niyelori si lilo adaṣe awoṣe. Awọn ọran ti o ni ibatan si isọpọ, iduroṣinṣin API, ati deede ti awọn iṣeeṣe iwọn ni awọn ọran eti yoo jẹ awọn ifosiwewe to ṣe pataki ni ṣiṣe ipinnu aṣeyọri igba pipẹ awoṣe ati isọdọmọ.

Awọn itọsọna ti o jọmọ & awọn ibeere

Awọn aṣoju AIAwọn awoṣe AI ti ṣalayeAI IkẹkọṢe idanwo ohun ti o mọ — gbiyanju idanwo AI ọfẹ kanWa ọrọ AI kan ninu iwe-itumọ waTẹle olutọpa idasilẹ awoṣe AI

Awọn imudojuiwọn ati awọn atunṣe

Itan alamọdaju yii ti ni imudojuiwọn ni aye nigbati iṣẹlẹ to sese ndagbasoke nipa ti ara. URL rẹ ati ọjọ ikede atilẹba ko yipada.

  • Orisun yii n pese ifitonileti akọkọ lati TypeSafe AI ti n ṣalaye faaji imọ-ẹrọ (RLCD, iṣapẹẹrẹ afiwe), awọn metiriki iṣẹ ṣiṣe kan pato (lairi 70-500ms, iyara 40-200x), ati wiwa iwọle ni kutukutu ti awoṣe Jev, faagun lori ijabọ ifilọlẹ akọkọ.
Wo awọn àkọsílẹ awọn atunṣe log
Ṣe eyi wulo?