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前 OpenAI 研究员发布 Jev 模型，放弃自由文本生成
22 小时前
前OpenAI研究员Diogo Almeida推出了新模型Jev。该模型摒弃自由文本生成，直接输出类型确定的结构化判断及对应概率、置信度。它采用并行计算替代传统大模型的自回归生成方式，速度提升20至200倍，成本最高可降至原来的1/400，且输出Token免费。Jev的训练方法RLCD以校准决策为核心，与RLHF不同，它强调模型给出的概率要真实反映其把握程度。TypeSafe称Jev实现了0%幻觉，实际指输出不会超出预设范围。尽管该模型引发了技术无开创性、偷换幻觉定义等质疑，但Jev所指向的思路——针对自动化需求，用刚好够用的能力处理大量重复、对延迟和成本敏感的任务，仍具有价值。
