這兩天，一個有點反常的AI模型突然刷屏了。

    它叫Jev。

    不會聊天，不寫代碼，甚至不會像ChatGPT一樣給你生成一大段答案。它只干一件事：做判斷。

    但就是這樣一個看起來“能力被砍了一大半”的模型，卻突然在開發者圈火了。

    有人用它40秒分析724條實時廣告，總共做出8724次判斷；有人把它接進Claude Code，專門清理沒用的上下文；還有人讓它給AI Agent當“裁判”，檢查任務到底有沒有真的完成。LangChain也已經開始測試Jev作為Agent評估器的表現。

    更誇張的是速度和價格。

    TypeSafe公布的測試中，Jev最高提速約193.6倍，成本最多降低444.6倍。輸入每百萬Token只要0.042美元，輸出Token甚至免費。

    一個能力看起來更少的AI，為什麼反而火了？

    因為到了Agent時代，AI真正需要的可能不只是“深思熟慮”，還有海量、快速、便宜的判斷：下一步做什麼、該調用哪個工具、任務到底完成沒有。更重要的是，這些判斷未來需要AI自己在後台完成，不再需要人一直坐在螢幕前盯著。Jev看上的，就是這些每天可能發生幾百萬次的小決定。

    更有意思的是，Jev模型創始人Diogo Almeida，恰恰參與過RLHF，而現在他開始反思RLHF：這套讓ChatGPT變得好用的訓練方式，可能並不適合AI真正走向自動化。

    一個多月前，Almeida做過一場演講。現在回頭再看，那場演講幾乎就是Jev的“思想說明書”。

    AI都會做高等數學了，為什麼還做不好客服？

    Diogo Almeida的履歷很特殊。

    他曾在OpenAI工作，是GPT-4、ChatGPT以及InstructGPT/RLHF相關工作的參與者。也就是說，他曾親手參與構建了今天大模型最重要的一套後訓練範式。

    但在那場演講里，他上來就調侃自己，是OpenAI內部少數幾個公開“黑”ChatGPT的人之一。

    他的演講主題更加直接：What's Next After RLHF？

    Diogo先提出了一個看起來很矛盾的問題。

    今天的大模型已經可以挑戰非常難的數學題，代碼、推理和各種benchmark一路往上走。

    可到了很多企業真正想自動化的業務里，人卻始終拿不掉。

    比如客服。

    讓AI查資料、總結文檔、起草回復，沒問題。

    但如果讓AI自己決定：這筆錢到底退不退？這個用戶要不要賠償？

    企業一下就謹慎起來了。

    明明這些事情看起來比高等數學簡單得多，為什麼反而不敢交給AI？

    Diogo給出的答案很簡單：Today's AI is incredible at assistance, not automation.

    今天的AI很會幫你幹活，卻還不太能自己把活幹完。

    這兩件事看起來只差一點，實際上完全不同。

    Claude Code再強，你通常還是坐在電腦前。它寫代碼，你看；它改文件，你檢查；錯了，你再讓它改。

    所以在Diogo看來，Claude Code依然屬於ChatGPT開啟的“協助時代”。

    真正的自動化是什麼？

    人根本不在場。

    AI在後台自己判斷、自己執行，一天可能運行幾十萬甚至幾百萬次，你甚至永遠不會看到它做了什麼。

    問題也就來了：為什麼今天的AI這麼聰明，卻偏偏離不開人？

    Diogo把矛頭指向了一個自己非常熟悉的東西——RLHF。

    我們訓練AI的時候，就把人塞進了迴路里

    這件事多少有點諷刺。

    因為RLHF，恰恰是Diogo當年參與推動的技術路線之一。

    RLHF的基本邏輯其實不複雜：收集人的偏好，然後讓模型越來越符合人的偏好。

    所以Diogo在演講里給出了一個非常直白的解釋：為什麼今天的大模型總需要有人在迴路里？

    因為訓練它的時候，我們字面意義上就把人塞進了那個迴路里。

    模型從一開始就在學習：什麼樣的回答，人更喜歡？

    這也解釋了大模型一個我們已經非常熟悉的特點——哪怕不知道，它也經常能說得特別像那麼回事。

    Diogo在現場舉了一個很損的例子。

    有人給ChatGPT發了一段放屁的錄音，告訴它這是自己創作的一首音樂，請它“真誠、坦率”地評價。

    結果ChatGPT一本正經地誇了起來，說這是一首很有陰森、詭異氛圍感的環境音樂。

    Diogo甚至用了一句話總結：“Overpromising is a feature.”

    過度承諾不是Bug，是feature。

    對於聊天產品來說，這未必致命。用戶還在螢幕前，錯了可以糾正。

    但真正的自動化系統完全不同。

    機器不關心你的回答好不好聽，它只需要知道兩件事：到底該怎麼做，以及你到底有多大把握？

    這也就解釋了，為什麼一個多月後發布的Jev，看起來會如此反常。

    所以，Jev乾脆不讓AI“說話”了

    普通大模型哪怕最終只需要回答“A還是B”，往往也要經過生成Token的過程。

    Jev直接把這部分砍掉。

    它目前主要做三件事：

    Noul，回答Yes還是No；

    Choice，從幾個選項里選一個；

    Score，按照標準打分。

    然後直接返回判斷和機率。

    不給你寫小作文，也不陪你聊天。

    官方公布的端到端延遲低至70—500毫秒，相比前沿模型快20—200倍，價格低40—400倍。

    但真正關鍵的，其實不是“快”，是後面那個機率。

    為此，TypeSafe提出了一套新的訓練方法：RLCD，Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，校準決策強化學習。

    它想解決的問題非常現實：如果AI告訴你一件事有80%的機率發生，這個80%到底能不能信？

    理想情況下，模型判斷為80%機率的一批事情，最後就應該大約有80%真的發生。

    這在自動化系統里非常重要。

    99%的把握，可以直接執行。

    51%的把握，可以扔給更強、更貴的大模型，甚至轉給人。

    真正麻煩的不是AI不知道，是AI不知道自己不知道。

    所以Jev真正想改變的，是AI輸出的對象。

    過去ChatGPT生成的答案，主要是給人看的。Jev給出的判斷和機率，則是準備直接交給軟體用的。

    Agent時代，可能需要的不是一個更大的大腦

    這也解釋了為什麼Jev偏偏在現在火了。

    因為Agent真正運行起來以後，會產生海量的小判斷：

    下一步調用哪個工具？這條信息還有沒有用？任務到底完成沒有？結果要不要重新檢查？

    這些問題單個看都不難，但一個Agent一天可能需要判斷幾十萬、幾百萬次。

    如果每一次都叫最強的大模型，花幾秒鐘“深思熟慮”，再吐出一大段Token，成本和延遲很快就上去了。

    Jev想搶的，就是這一層。

    大量高頻的小決定交給Jev，真正需要複雜推理的任務，再交給大模型。

    這也是為什麼TypeSafe把Jev叫做System One Model。

    這個概念來自丹尼爾·卡尼曼的“系統1”和“系統2”：一個負責快速、直覺式的判斷，一個負責慢速、複雜的思考。

    Jev甚至連名字都來自“傑文斯悖論”：

    一種資源變得越來越便宜，人們未必會少用，反而可能用得更多。

    如果調用一次AI很貴，你只會把它用在最重要的地方。

    但如果一次AI判斷便宜到幾乎可以忽略呢？

    一封郵件、一條日誌、一次工具調用、一個網頁按鈕、Agent執行的每一步，都可能加入一次AI判斷。

    當然，現在就說Jev代表下一代AI，還太早。

    它所謂的“零幻覺”，更多意味著不會跳出規定的答案類型亂編，不代表不會選錯；193.6倍、444.6倍這樣的極端數據，也主要來自TypeSafe自己的測試。

    但Jev這次爆火真正值得關注的，可能不是它能不能挑戰GPT或者Claude。

    而是一個參與造出ChatGPT的人，正在重新追問一個更底層的問題：

    過去幾年，整個行業都在想，怎樣讓AI想得更久、說得更多。

    但如果未來真正需要的是幾十億次機器之間的判斷，AI為什麼每一次都要先“說一段話”？

    ChatGPT教會了機器怎麼和人說話。

    而Jev押注的下一步是：當人不再坐在螢幕前，機器能不能自己做決定？

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