Jev nedir?
Jev, TypeSafe AI'ın ilk System One modelidir. Bir chatbot gibi metin yazmak yerine, programınızın state'ini okur ve yazılımınızın doğrudan hareket edebileceği tipli, kalibre edilmiş bir karar döndürür — bir choice, bir score veya bir evet/hayır olasılığı.
Kısa versiyon
Büyük dil modelleri insanlarla konuşmak için inşa edildi. Jev ise makineler tarafından çağrılmak için inşa edildi. Ona biraz bağlam ve yanıtlanmasını istediğiniz tam soruları verirsiniz, o da düzyazı yerine yapılandırılmış değerlerle yanıt verir. Cevabın biçimini isteğiniz sabitlediği için Jev bir format halüsinasyonu göremez ya da geçersiz bir tip üretemez — yalnızca tanımladığınız seçeneklerden birini, verdiğiniz ölçekte bir score'u veya 0 ile 1 arasında bir olasılığı döndürebilir.
Neden "System One"?
İsim, düşünme psikolojisinden ödünç alınmıştır. "System Two" yavaş, kasıtlı, sözel muhakemedir — LLM'ler bir cevap yazarken onu taklit eder. "System One" ise göz açıp kapayana kadar gerçekleşen hızlı, sezgisel yargıdır. Jev, yazılımda bu rol için tasarlanmıştır: bir paragraf üretilmiş metne ihtiyaç duymaması gereken milyonlarca küçük, hızlı karar — yönlendirme, puanlama, filtreleme, çıkarma, kapılama.
Jev nasıl çalışır: RLCD
Jev, TypeSafe'in Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD) dediği bir yöntemle eğitilir. Amaç akıcı yazı değil — kalibrasyondur: Jev %80 emin olduğunu söylediğinde, zamanın yaklaşık %80'inde haklı olmalıdır. Her cevap bir olasılık dağılımıyla gelir, böylece kodunuz belirli bir dalın ne kadar kesinlik gerektirdiğine karar verip gerisini yükseltebilir.
Ona neler sorabilirsiniz
Jev'e gönderdiğiniz her soru üç ilkelden biridir:
- choice — 255'e kadar etiketli seçenekten birini seçin.
- score — girdiyi 2–10 seviyeli sıralı bir ölçeğe yerleştirin.
- noul — 0'dan 1'e bir olasılık olarak döndürülen kalibre edilmiş bir evet/hayır.
Aynı anda birkaç tane sorabilirsiniz; Jev bunları tek bir gidiş-dönüşte paralel olarak değerlendirir. Bunu hissetmenin en iyi yolu playground'da canlı bir örnek çalıştırmaktır.
Jev ile büyük bir dil modeli karşılaştırması
- Çıktı: serbest metin değil, tipli yapılandırılmış değerler ve olasılıklar.
- Hız: 70–500ms — karşılaştırılabilir görevlerde uç seviye bir LLM'den yaklaşık 40–200× daha hızlı.
- Maliyet: milyon girdi token'ı başına $0.25–$0.42, çıktı ücretsiz (karar başına bir sentin küçük bir kesri).
- Güvenlik: tasarım gereği halüsinasyonlu format yok ve tip hatası yok.
- Kullanım: bir son kullanıcı tarafından okunmaz, diğer yazılımlar ve agent'lar tarafından çağrılır.
Jev'i kim yaptı?
Jev, eski OpenAI araştırmacısı Diogo Almeida — ChatGPT'nin arkasındaki RLHF çalışmasının ortak mucitlerinden biri — tarafından Erik Gafni ve Sasha Sheng ile birlikte kurulan TypeSafe AI'dan gelir. Şirket, September 2026'da DCVC öncülüğünde $40M tohum yatırımıyla gizlilik modundan çıktı. Almeida'nın tezi: yapay zekâ işlerin yapılış biçimini değiştirecekse, insanlar zekânın tek tüketicisi olamaz — çoğu, yazılımın içinde sessizce yaşamalı.
Jev'i kendiniz deneyin
Ne yaptığını görmek için bir anahtara ihtiyacınız yok. Ücretsiz playground'u açın, gerçek dünyadan bir demo seçin — destek triyajı, moderasyon, lead puanlama, kod inceleme riski — ve Jev'in kalibre edilmiş olasılıklarla tipli cevaplar döndürüşünü izleyin. İnşa etmeye hazır olduğunuzda, API kılavuzunda curl, Python ve TypeScript'te kopyala-yapıştır örnekleri var.