[新聞] 「啞巴AI」Jev上線3天捲瘋矽谷！70毫秒做

作者tanted (為何世界會那麼不單純)

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標題[新聞] 「啞巴AI」Jev上線3天捲瘋矽谷！70毫秒做

時間Tue Sep 22 01:04:33 2026

文章標題請使用原新聞標題勿刪減或自創標題，違者4-1處分原文標題：請勿刪減或自創標題，違者4-1處分，此行請刪除「啞巴AI」Jev上線3天捲瘋矽谷！70毫秒做出決策 14萬開發者搶測原文連結：網址超過一行，請用縮網址，連結不能點擊者板規 1-2-2 處分。 https://news.cnyes.com/news/id/6611544 發布時間：請勿張貼超過3天新聞 2026-09-21 13:30 記者署名：原文內容：一款不會寫文章、也無法陪聊的「啞巴AI」，近日迅速席捲矽谷。 Jev發布僅3天，便獲Vercel、Cloudflare及LangChain等主流平台整合；內測開放不到36 小時，更吸引多達14萬名開發者湧入。與ChatGPT等生成式AI不同，Jev不輸出文字，而是以最快70毫秒的速度，直接給出附帶機率的判斷。 Jev由ChatGPT核心發明者之一、InstructGPT論文第四作者Diogo Almeida創立的 TypeSafe AI推出。Almeida認為，AI產業過去將「會說話」視為智慧，卻忽略真正的自動化需要的不是流暢回答，而是能在無人監督下做出快速、可靠且可量化的決策。從聊天轉向決策 Almeida是OpenAI早期核心研發人員之一，也是RLHF與InstructGPT的奠基者之一。然而， ChatGPT爆紅後，他開始反思，為何具備超人類對話能力的模型，仍未帶來真正的通用人工智慧（AGI）。他認為，RLHF讓模型學會提供符合人類偏好的回答，卻也使其在無人值守的系統中難以被完全信任。為了維持長篇文字的一致性，模型往往被訓練得過度自信，主動捨棄低機率選項，因此即使聲稱「有八成把握」，這項機率也未必可靠。 Almeida因此離開OpenAI、創辦TypeSafe AI，並從底層訓練架構重新出發，打造不負責說話、只負責判斷的Jev。不生成文字只回傳機率 Almeida將Jev稱為「System One模型」，名稱取自諾貝爾經濟學獎得主卡尼曼《思考，快與慢》中的「系統一」，代表不經複雜推理、迅速完成的直覺判斷。使用者可向Jev輸入客訴郵件、程式碼或其他混亂資料，模型則回傳類型化決策與機率分布，不生成任何文字。官方提供Choice、Score與Noul三種互動方式，分別用於選擇指定選項、給出分數，以及輸出0至1之間的機率。由於Jev只能在事先劃定的範圍內分配機率，無法產生選項之外的內容，程式取得的也始終是符合格式的合法值。 Jev還能將所有輸出並行取樣、一次完成，不必像大型語言模型逐字生成，因此端到端判斷僅需70至500毫秒；相同工作若交給前沿大型模型，則需3至329秒。輸出token永久免費 Jev不需要逐字產生內容，因此輸出token永久免費，TypeSafe僅針對輸入收費，每100萬 token收取0.042美元。已有開發者利用Jev審查程式碼拉取請求（PR），單次成本僅約7萬分之1美元，審查1,000個PR約花費7美分，同樣工作若交給Opus 5，成本則達14.5美元。支撐Jev的是名為RLCD的「校準決策強化學習」。相較RLHF獎勵符合人類偏好的回答， RLCD要求模型提出的機率必須與實際命中率相符；若模型給出0.9，就必須有九成機率判斷正確。 Jev也可把複雜任務拆成多個問題並行處理。例如審查商業計畫書時，可分別評估市場規模、技術可行性及差異化，再由軟體組合各項結果。 TypeSafe展示的應用還包括即時遊玩《毀滅戰士》，每秒做出10次決策，每小時算力成本約7美元，以及從維基百科數千個連結中鎖定目標。數百種用例快速冒出 Jev推出後，已有數百種應用出現。有人將其整合進Mac語音助手，在指令尚未說完前便啟動指定應用程式；谷歌Gemma官方帳號也迅速發布「DiffusionGemma as Jev」，將自家擴散模型導入這套新範式，透過一次去噪並行提供所有選項的機率，並補上視覺能力。 TypeSafe強調，Jev並非要取代現有大型語言模型，而是與其組成「雙核心搭檔」。大型模型負責生成內容，Jev則在旁快速評分，合格便放行，不合格就退回重寫。不過，Jev面對需要逐步推導的數學問題時，能力最多約為GPT-4水準，目前也不支援影像輸入。 Jev名稱取自經濟學上的「傑文斯悖論」：效率提升後，資源消耗反而增加。Almeida押注，當AI決策變得足夠快速、便宜且可靠，開發者對AI的需求不會下降，反而會擴散至所有程式碼，成為軟體自動化的新基礎。心得/評論： ※必須填寫滿30正體中文字，心得過短或濫竽充數將以板規 1-2-3 處分 Jev 讓 AI 決策成本暴降萬倍、輸出 Token 還永久免費！算力巨頭會不會因此哭暈在廁所： {說好的 Token 計費大發財呢?} 不過看今天美股似乎繼續狂歡 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.193.229.55 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1790010276.A.6F2.html

推 madeinheaven: 這只是決策模型 09/22 01:08

推 onekoni : 永久免費之後成熟就會有收費版啊 09/22 01:09

推 pornpig32 : 德撲以後都給祂玩 09/22 01:10

推 DarkerDuck : 這東西就computer use在用的 09/22 01:12

→ DarkerDuck : 你coding不用輸出token喔????? 09/22 01:13

→ DarkerDuck : Jev輸出token免費是因為他本來就只做選擇題 09/22 01:13

→ DarkerDuck : 人家發明者都說這東西是直覺system 1系統在用的 09/22 01:13

→ DarkerDuck : 用在robot或是操作行任務上比LLM好上許多倒是真的 09/22 01:15

→ DarkerDuck : AI機器人等LLM慢慢吐token根本無法執行任務 09/22 01:16

推 ssarc : CHATGPT之前也是免費，所以之後一定會收費的 09/22 01:17

推 lichai : 給答案就好，不要給我過程 09/22 01:18

→ DarkerDuck : 他只能給選擇題的答案，字串的答案沒辦法給 09/22 01:18

→ DarkerDuck : 傳統LLM會做的是申論題，Jev會做的是選擇題 09/22 01:19

推 asahi98 : 選擇障礙者的模型 09/22 01:19

推 Obama19 : 拿來當沖看看啊 09/22 01:21

推 arnold3 : 剛剛測試了比gpt快很多一秒就直接給答案 09/22 01:31

→ arnold3 : 原本的ai還要慢慢跑token推理他直接做完給答案 09/22 01:32

→ arnold3 : 也就是說原本在那邊搞一堆記憶體跟算力結果都浪費 09/22 01:32

→ arnold3 : 在token上一個問題要花很多token跟儲存這直接跳過 09/22 01:33

→ arnold3 : 主要就舊的注意力機制要不斷去看上下文吐下一個字 09/22 01:34

→ arnold3 : 他直接跳過transformer注意力機制整體一次算完 09/22 01:34

推 DarkerDuck : Jev就併發啊，還可以一次給選擇題答案多個參數 09/22 01:35

→ DarkerDuck : 其實Transformer訓練時也是併發 09/22 01:35

→ DarkerDuck : 是現在為了更高的智慧都搞CoT讓推理token開銷大 09/22 01:35

→ DarkerDuck : 算是為了特殊選擇性操作性問題搞出的特定架構 09/22 01:36

→ DarkerDuck : 在操作性任務上都比人類更快了 09/22 01:37

→ DarkerDuck : 有用過Codex的Computer use就知道慢得要死 09/22 01:37

→ DarkerDuck : 套Jev後，真的網頁操作搶不贏機器人 09/22 01:38

推 a77942002 : 直覺判斷..... 09/22 01:39

→ a77942002 : 大概就是問你媽這支股票明天會漲會跌一樣~ 09/22 01:39

→ DarkerDuck : https://linkincash.cc/jB4SY 09/22 01:43

→ DarkerDuck : 這個遊戲很直觀解釋了Jev運作方式 09/22 01:44

→ DarkerDuck : 反應速度都超過人類了 09/22 01:45

推 aegis43210 : AI本來就是靠直覺判斷，這個AI其實沒任何突破 09/22 01:47

推 ssarc : Jev：開個六給他，讓他贏莊家一百塊 09/22 01:51

噓 yunf : 沒什麼是永遠免費的看sayhi就知道 09/22 02:00

推 DarkerDuck : Jev本來就沒啥輸出token，但是輸入token要錢啊 09/22 02:01

→ DarkerDuck : 選擇題就幾個選項是能收多少錢，題目才是要收錢的 09/22 02:01

推 diyaworld : AI由小弟變主管了，主管決定也不用跟你廢話什麼 09/22 02:19

→ diyaworld : 以後公司有個職位叫AI副總 09/22 02:21

推 ssarc : 以後就是把員工編號，然後問他我要砍編號幾 09/22 02:26

噓 reemir : 並行就並行、平行就平行，併你個大頭發，你是在併 09/22 02:33

→ reemir : 發症嗎？ 09/22 02:33

噓 DarkerDuck : https://linkincash.cc/NgsmI 09/22 02:35

噓 reemir : 1987 年儒林圖書有限公司出版的《作業系統基本概念 09/22 02:38

→ reemir : 》(原文書名是《Operating System Concepts》，作 09/22 02:38

→ reemir : 者: James Peterson & Abraham Silberschatz)，書 09/22 02:38

→ reemir : 中 "concurrent" 翻譯為「並行」，而 "process" 翻 09/22 02:38

→ reemir : 譯為「行程」。不要再講「并发 (並發/併發)」(你不 09/22 02:38

→ reemir : 會想到「併發症」嗎？)。 09/22 02:38

→ reemir : 依據中華民國教育部《重編國語辭典修訂本》: 「併 09/22 02:38

→ reemir : 發」指「同時發生」，而「並行」指「同時進行」， 09/22 02:38

→ reemir : 後者原意來自《禮記．中庸》：「萬物並育而不相害 09/22 02:38

→ reemir : ，道並行而不相悖。」。然後再對照牛津英語詞典對 09/22 02:38

→ reemir : concurrent 的解釋: 09/22 02:38

→ reemir : existing or happening at the same time 09/22 02:38

→ reemir : 可知周代戰國時期就出現的「並行」ㄧ詞更充分符合 09/22 02:38

→ reemir : 英語情境。 09/22 02:38

噓 DarkerDuck : 發作了，笑笑就好 09/22 02:40

噓 reemir : 使用精準詞彙是工程素養的一環，我也笑笑就好。 09/22 02:43

噓 DarkerDuck : 而且你的用法才是錯誤的，真是可憐 09/22 02:45

→ DarkerDuck : 平行通常和Parallelism等義 09/22 02:45

→ DarkerDuck : 並發通常和Concurrency等義 09/22 02:46

噓 reemir : https://hackmd.io/@sysprog/it-vocabulary 09/22 02:46

→ DarkerDuck : 果然又是這種東西在發作 09/22 02:47

→ reemir : Concurrency = 並行；Parallelism = 平行很難懂嗎 09/22 02:47

→ reemir : ？ 09/22 02:47

→ DarkerDuck : 我跟你說啦，大家都在喊的比特幣本身就是支語 09/22 02:47

→ DarkerDuck : 位元幣才應該是台灣人講的台灣話 09/22 02:48

→ DarkerDuck : https://linkincash.cc/9e2dG 09/22 02:48

→ DarkerDuck : 記得以後都喊位元幣喔 09/22 02:49

→ reemir : 使用精準詞彙跟支不支語沒有什麼關係，跟工程素養 09/22 02:49

→ reemir : 有關 09/22 02:49

→ DarkerDuck : 更不用說併發本來就是教育部國語字典認可用法 09/22 02:50

→ DarkerDuck : 你就慢慢發作吧，不浪費時間了 09/22 02:51

→ guanting886 : 看不懂在吵什麼用詞你用什麼支語還是哪個語言看得 09/22 03:11

→ guanting886 : 懂就好糾正這個不用這麼派 09/22 03:11

→ guanting886 : 另外jev 這個ai 在typesafe ai的blog有提到他們有 09/22 03:13

→ guanting886 : 建立一個parallel sampler 看起來是整體效率的這麼 09/22 03:13

→ guanting886 : 高的關鍵 09/22 03:13

→ guanting886 : 訓練也應該是走parallel 不太可能是併發concurren 09/22 03:16

→ guanting886 : t 09/22 03:16

推 guanting886 : 就像web/kv server也能做到single thread, high c 09/22 03:19

→ guanting886 : oncurrency但訓練是parallel 09/22 03:19

→ guanting886 : 個人不覺得是併發帶來的 09/22 03:20

推 guanting886 : 另外要講工程用詞精準我覺得有道理但是要別人聽得 09/22 03:23

→ guanting886 : 下去跟被你說服說你說話的藝術 09/22 03:23

→ guanting886 : 那是^ 09/22 03:23

→ guanting886 : 說真的又不是什麼深仇大恨是要吵啥看無 09/22 03:24

推 donkilu : Jev還沒公開模型結構吧? 不知道他是怎麼做的 09/22 03:41

推 shter : 這個你可以拿去下圍棋啊，直接把下一子下哪的獲勝率 09/22 03:41

→ shter : 最高傳回來給你，你就往最高那邊下就好了 09/22 03:41

推 shter : 以目前 AI 最常應用的寫 code 嶺域來說也有用的到的 09/22 03:45

→ shter : 地方，他可以在 code review 結果回來做風險分析 09/22 03:46

→ zzzzzzzzzzzy: http://i.imgur.com/D1XN4ns.jpg 09/22 03:46

→ zzzzzzzzzzzy: 海珊30年前就用過了 09/22 03:46

→ shter : 判讀 Bug 等級分類處理優先順序 09/22 03:46

推 guanting886 : 海珊如果要用jev，他需要找到算牌有優勢的遊戲種類 09/22 03:47

→ guanting886 : 才有用 09/22 03:47

推 zzzzzzzzzzzy: 但是AI再強也抵不過一根牙籤的偽裝 09/22 03:49

推 davie11333 : 我都用jav 09/22 04:09

推 hinenak : Claude Code + Jev爽用中 09/22 04:43

推 qaed : 如果是玩麻將，五筒扮四筒騙的過jev嗎 09/22 04:44

推 tsubasawolfy: 哈利波特裡面的分類帽，分類條件寫好就快速判定。 09/22 05:44

→ tsubasawolfy: 大概會融入LLM裡面變脊椎反射 09/22 05:44

推 LDPC : 幹樓上不要講窩現正在試 09/22 05:45

→ LDPC : 窩之前就在調教llm action model 09/22 05:46

噓 xross : 奇怪對標LLM 難道不應該跟其他classifier對比??? 09/22 05:55

→ xross : https://github.com/NandhaKishorM/laya 例如這個 09/22 05:57

推 tsubasawolfy: 因為這對那些超級模型來說，是個省token的利器呀。 09/22 06:02

→ tsubasawolfy: 跟人腦一樣先決定要不要花腦力去控制肌肉做每一步 09/22 06:02

→ tsubasawolfy: 還是教給肌肉記憶完成。 09/22 06:02

推 LDPC : 不要講啊我還沒做完講別的+_+ 09/22 06:03

→ alex00089 : 電腦分析，百分之七十是九，百分之二十是八，百分 09/22 06:12

→ alex00089 : 之五是零！？ 09/22 06:12

推 marsonele : 那本書台灣翻譯成快思慢想 09/22 06:17

推 jack529 : 老黃緊張 09/22 06:20

推 Murasaki0110: classifier才幾年就在文藝復興喔 09/22 06:24

→ DarkerDuck : Anthropic和OpenAI應該很快就會在他們模型上實作了 09/22 06:48

→ DarkerDuck : 用同一套模型，拔掉和微調一些東西就效率大提升了 09/22 06:49

→ DarkerDuck : 以前就是用工具也硬要完整的LLM吐一堆token 09/22 06:49

→ DarkerDuck : 而且比傳統分類器可泛化能力高多了 09/22 06:50

推 Tsukasa0320 : 感覺用在自動交易的複合系統會很強？ 09/22 06:51

→ DarkerDuck : 只是必須為使用的工具mcp都要先特化輸出輸入就是 09/22 06:52

推 dosiris : Jev概念股有哪支 09/22 06:59

推 jerrykyo : 感覺很適合當沖 09/22 07:01

推 pipiayin : 其實背後是果蠅腦吧 (誤 09/22 07:04

推 Ashand : 擔心什麼有傑文斯悖論 09/22 07:07

推 jack529 : 交易量化上很快吧，不用省去輸出token廢話 09/22 07:09

推 Anikk : 豆包豆包 09/22 07:15

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