TGViewer
DEKSDEN notes DEKSDEN notes @deksden_notes · 3.06K subscribers
Post #1269 1.19K

Forwarded from Refat Talks: Tech & AI

Jev - это сенсор, а не собеседник

Вы уже могли слышать про TypeSafe AI (основатель - соавтор InstructGPT из OpenAI), они пару дней назад вышли из стелса и показали модель, которая не умеет писать текст зато отвечает в десятки раз быстрее и дешевле LLM. Ну как отвечает, скорее выбирает, но иногда это ровно то, что нужно.

Работает так: скидываешь ей данные и задаешь вопросы с заранее известными вариантами. Она не пишет ответ, а сразу выбирает вариант и говорит, насколько уверена. Промпт при этом никуда не делся - он живет внутри вопроса.

В общем эту штуку можно сравнить с датчиком, по сути же - это умный классификатор.

Родион уже прогнал Jev на практике: как реранкер в RAG она обошла Voyage, Qwen3-Reranker и Cohere, а как модератор чат-бота вышла в 5 раз быстрее и дешевле gpt-oss-120b. Мне еще понравилась демка с оптимизацией browser use.

Что еще стоит посмотреть:

- Опенсорс-реплики появились за трое суток: openjev (демо в браузере), jevmlx для Mac, vllm-jev-decison под vLLM, Verdict-open-jev - ближе всего к оригиналу: не логиты LLM, а энкодер ModernBERT.
- Тред на HN, 1800+ поинтов. Главный спор - про слово "can't hallucinate": тип гарантирован, суждение нет. CEO отвечает лично.
- Разбор Anthony Maio: самая трезвая критика. RLCD (метод обучения) не раскрыт, калибровка описывает популяцию ответов, а не конкретный ответ.
- Бенчмарк на 2000 фишинговых писем: в лоб Jev проиграл Haiku с треском, 63% против 81%. А потом автор разбил решение на пять маленьких вопросов в одном вызове и получил 95%. Самая поучительная история про то, как эту штуку надо готовить. Еще 15 независимых эвалов с кодом - в каталоге awesome-jev - 👍.


Мой тейк: штука полезная только при сильно лучшей экономике, и есть проблема всех узких решений (реранкеров, маленьких моделей, файнтюна): фронтир-лабы вливают миллиарды в универсальные модели, и те становятся лучше и быстрее даже в узких задачах просто по дороге. Бонусом LLM может "объяснить" свой выбор, а тут нет. И как любой классификатор, такие штуки по-настоящему раскрываются на своем железе: при нагрузке дорога до облака съедает всю экономию скорости.

Поэтому моя ставка не на TypeSafe, а на идею. Либо большие лабы добавят режим типа "выбор с вероятностью" в свои API, либо китайцы наклепают открытых версий и тогда "типизированные" решения станут таким же примитивом, как structured output. В обоих случаях выигрывает интерфейс/способ, а не компания.

🔥 ➕ 🔁 @nobilix
  • 👍 20
  • 🔥 16
  • 👀 2
More from @deksden_notes
  1. Sep 22, 2026How To Vibecode: Руководство для полных новичков Позвали меня сколлабиться на серию статей…
  2. Sep 22, 2026⚪️ AI роутер TokenHarbor и бесплатный Qwen 3.8 flash Есть такой шлюз (очередной китайский…
  3. Sep 22, 2026⚪️ Codex Reset на вторник подтверждён? Тибо написал: > Ladies and gentlemen... start... yo…
  4. Sep 21, 2026⚪️ GLM 5.3 Flash - Fast Mode У зайков тоже новинка - их флеш теперь умеет делать инференс…
  5. Sep 21, 2026⚪️ Xiaomi MiMo 2.6 Я же говорю, мы дали зелёный свет релизам. Вот и сяоми расчехлила аж 2…
  6. Sep 21, 2026Я тут сделал себе небольшой блог. Хочется иногда выкладывать что-то побольше телеграм-пост…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →