全新類別的智能
Jev 放棄文本生成，換取 LLM 無法匹敵的超級能力。
校準置信度
每個答案都附帶認識論誠實的概率。高置信 = 高準確，始終一致。
零幻覺
輸出為預定義的類型安全值。模型不會跑偏，因為它從不生成自由文本。
70–500ms 延遲
並行採樣器單次查詢生成所有輸出。System One 任務上比前沿 LLM 快 40–200 倍。
類型安全設計
輸出結構提前定義。類型錯誤在數學上不可能發生。
RLCD 訓練
強化學習校準決策——優化誠實的概率，而非人類聊天偏好。
軟件原生
把 Jev 當作前沿智能的函數調用。像智能 if 語句一樣嵌入普通代碼。
3 步從狀態到決策
像函數調用一樣把 Jev 嵌入你的代碼。
定義輸出結構
聲明你需要的類型安全決策結構——分類、評分、路由或分支。
傳入狀態
把非結構化上下文——一段文字、一條日誌、一個用戶畫像——作為輸入。無需 prompt 工程。
獲取校準答案
毫秒級返回帶置信分數的類型安全值。組合成任何工作流。
為自動化而生，而非對話
軟件需要快速可靠決策的地方，Jev 都能勝任。
模糊決策規則
用校準 AI 決策替代脆弱的 if 鏈。
智能路由
按置信分數路由工單、線索或請求。
數據提取
從非結構化文本中提取結構化字段。
質量評分
按你的標準對任意輸入打分。
數學保證，而非承諾
Jev 的可靠性來自架構設計，而非事後補丁。
零類型錯誤
輸出結構預定義。類型錯誤在數學上不可能——不只是"不太可能"。
無幻覺
Jev 從不生成自由文本。因為它不生成字符串，所以無法編造。
認識論誠實
Jev 說 95% 置信時，就是 95% 的正確率。RLCD 訓練保證認識論誠實。
一致性設計
相似輸入產生相似答案。系統可以依賴的確定性行為。
ChatGPT 聯合發明人打造
Diogo Almeida 參與發明了 ChatGPT 背後的方法——然後花兩年構建下一代。
透明定價
$0.042 / 百萬輸入 token。輸出 token 免費——便宜到忽略不計。
Certified & Compliant with
常見問題解答
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Jev 和 ChatGPT 等 LLM 有什麼區別？
Jev 不是聊天機器人。它是為結構化決策構建的 System One Model。它從不生成文本——返回帶校準概率的類型安全值。這使它快 40–200 倍、便宜得多，且對幻覺免疫。
"System One" 是什麼意思？
借用心理學術語：系統 1 是快速直覺思維，系統 2 是慢速審慎推理。Jev 自動化軟件每天數百萬次執行的快速重複決策——慢速推理留給人類或 LLM。
Jev 能替代我的 LLM 嗎？
不能——這正是關鍵。Jev 處理結構化決策（分類、路由、評分、提取）。你的 LLM 繼續處理開放式生成。它們互補：LLM 管聊天，Jev 管自動化。
Jev 如何避免幻覺？
Jev 的輸出空間預定義為類型安全值。它從不生成自由字符串，因此無法產生不符合聲明結構的信息。類型錯誤在數學上不可能。
Jev 用什麼訓練方法？
RLCD（強化學習校準決策）——一種新的訓練方法，優化認識論誠實的概率，而非人類聊天偏好。
多少錢？
輸入 token 每百萬 $0.042（每十億 $42）。輸出 token 免費。同等智能水平下，Jev 在 System One 任務上比前沿 LLM 便宜兩個數量級。
開始使用 Jev 構建
Jev 正在早期訪問階段。告訴我們你的使用場景，我們來幫你接入。