Диогу Алмейда после двух лет stealth представил TypeSafe AI и первую модель нового класса — Jev.
Идея радикально отличается от обычных LLM:
неструктурированные данные → типизированное решение → вероятностьJev не пишет ответы словами. Вместо этого модель возвращает значения, которые программа может использовать напрямую: выбор варианта, оценку, вероятность события.
Для обучения TypeSafe разработала свой метод — RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions).
По данным компании:
- отклик — 70–500 мс
- 20–200× быстрее frontier-моделей на таких задачах
- 40–400× дешевле
- input — $0,042 за 1 млн токенов
- output — бесплатно
Целевые сценарии: классификация, маршрутизация, scoring, extraction и автоматические решения внутри программ.
Важный нюанс: заявление «не галлюцинирует» означает прежде всего то, что модель не генерирует произвольный текст и работает в заданной типизированной схеме. Это не гарантия абсолютной правильности решения.
Jev уже доступен в early access. Цифры производительности пока в основном основаны на внутренних тестах TypeSafe.
https://x.com/Machinelearrn/status/2100178485641683200