Una clase completamente nueva de inteligencia
Jev renuncia a la generación de texto para ganar superpoderes que los LLM no pueden igualar.
Confianza calibrada
Cada respuesta incluye una probabilidad epistémicamente honesta. Mayor confianza significa mayor precisión, consistentemente.
Cero alucinaciones
Las salidas son valores type-safe predefinidos. El modelo no puede descarrilar porque nunca genera texto libre.
Latencia de 70–500 ms
El muestreo paralelo genera todas las salidas en una sola consulta. 40–200× más rápido que los LLM de frontera en tareas System One.
Type-safe por diseño
Las estructuras de salida se definen por adelantado. Los errores de tipo son matemáticamente imposibles.
Entrenamiento RLCD
Reinforcement Learning for Calibrated Decisions: optimizado para probabilidades honestas, no para preferencias de chat humano.
Nativo de software
Piense en Jev como una llamada a función con inteligencia de frontera. Intégrelo en código normal como un if inteligente.