全新类别的智能
Jev 放弃文本生成，换取 LLM 无法匹敌的超级能力。
校准置信度
每个答案都附带认识论诚实的概率。高置信 = 高准确，始终一致。
零幻觉
输出为预定义的类型安全值。模型不会跑偏，因为它从不生成自由文本。
70–500ms 延迟
并行采样器单次查询生成所有输出。System One 任务上比前沿 LLM 快 40–200 倍。
类型安全设计
输出结构提前定义。类型错误在数学上不可能发生。
RLCD 训练
强化学习校准决策——优化诚实的概率，而非人类聊天偏好。
软件原生
把 Jev 当作前沿智能的函数调用。像智能 if 语句一样嵌入普通代码。
3 步从状态到决策
像函数调用一样把 Jev 嵌入你的代码。
定义输出结构
声明你需要的类型安全决策结构——分类、评分、路由或分支。
传入状态
把非结构化上下文——一段文字、一条日志、一个用户画像——作为输入。无需 prompt 工程。
获取校准答案
毫秒级返回带置信分数的类型安全值。组合成任何工作流。
为自动化而生，而非对话
软件需要快速可靠决策的地方，Jev 都能胜任。
模糊决策规则
用校准 AI 决策替代脆弱的 if 链。
智能路由
按置信分数路由工单、线索或请求。
数据提取
从非结构化文本中提取结构化字段。
质量评分
按你的标准对任意输入打分。
数学保证，而非承诺
Jev 的可靠性来自架构设计，而非事后补丁。
零类型错误
输出结构预定义。类型错误在数学上不可能——不只是"不太可能"。
无幻觉
Jev 从不生成自由文本。因为它不生成字符串，所以无法编造。
校准置信度
Jev 说 95% 置信时，就是 95% 的正确率。RLCD 训练保证认识论诚实。
一致性设计
相似输入产生相似答案。系统可以依赖的确定性行为。
ChatGPT 联合发明人打造
Diogo Almeida 参与发明了 ChatGPT 背后的方法——然后花两年构建下一代。
透明定价
$0.042 / 百万输入 token。输出 token 免费——便宜到忽略不计。
Certified & Compliant with
常见问题解答
找不到答案？联系我们的团队。
Jev 和 ChatGPT 等 LLM 有什么区别？
Jev 不是聊天机器人。它是为结构化决策构建的 System One Model。它从不生成文本——返回带校准概率的类型安全值。这使它快 40–200 倍、便宜得多，且对幻觉免疫。
"System One" 是什么意思？
借用心理学术语：系统 1 是快速直觉思维，系统 2 是慢速审慎推理。Jev 自动化软件每天数百万次执行的快速重复决策——慢速推理留给人类或 LLM。
Jev 能替代我的 LLM 吗？
不能——这正是关键。Jev 处理结构化决策（分类、路由、评分、提取）。你的 LLM 继续处理开放式生成。它们互补：LLM 管聊天，Jev 管自动化。
Jev 如何避免幻觉？
Jev 的输出空间预定义为类型安全值。它从不生成自由字符串，因此无法产生不符合声明结构的信息。类型错误在数学上不可能。
Jev 用什么训练方法？
RLCD（强化学习校准决策）——一种新的训练方法，优化认识论诚实的概率，而非人类聊天偏好。
多少钱？
输入 token 每百万 $0.042（每十亿 $42）。输出 token 免费。同等智能水平下，Jev 在 System One 任务上比前沿 LLM 便宜两个数量级。