TypeSafe AI представила свою первую модель System One, названную Jev, которая не предназначена для общения или написания кода, а фокусируется на принятии решений на основе неструктурированных данных. Jev принимает текст или JSON в качестве входных данных и возвращает типизированные решения с откалиброванными вероятностями, что делает её полезной для множества мелких решений в агентских циклах.
Модель Jev использует три основные примитивные операции: Choice, Score и Noul. Choice выбирает один вариант из списка и возвращает вероятность для каждого варианта, Score оценивает состояние по заданным уровням и возвращает вероятности, а Noul определяет вероятность истинности утверждения. Все вопросы обрабатываются параллельно в одном запросе, что повышает эффективность работы модели.
Разработка Jev была осуществлена с использованием методов обучения с подкреплением, что позволяет улучшать её производительность. Внедрение такой модели может значительно упростить процесс принятия решений в различных приложениях, где требуется быстрая и точная обработка информации.