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ChatGPT 发明者新模型 Jev:不输出文字，只给概率
OpenAI 前研究员 **Diogo Almeida**（RLHF 的主要发明者之一）两年前出走创办 TypeSafe AI,本周发布了一款不叫 LLM 的模型 **Jev**:它不输出文字，只输出概率，公司管这叫「校准决策」。
按 Almeida 的说法，过去四年行业把 human language 做得极好，但语言对自动化没用，「计算机说的是另一种语言」。代价换来的是极低成本与速度，**输出 token 免费**,输入 token 按十亿计而不是按百万计；
💡 为什么值得看RLHF 作者新模型：便宜快不幻觉，开发者已在替换 LLM。
Jev 与 LLM 的关键差异
- **输出形态**：不生成文本，输出概率；输出 token 免费，输入按十亿 token 计费。
- **幻觉**：输出由用户预先定义，因此不存在幻觉；代价是概率判断被交回给用户自己兜底。
- **训练方式**：全部使用合成数据，方法自称 reinforcement learning from calibrated decisions;架构未公开，外界怀疑建在开源权重 LLM 上。
查证
来源档案
TechCrunch
科技媒体报道，含对 TypeSafe AI 创始人 Diogo Almeida 的一手采访，以及 Vercel、Bryo AI 工程师和 Earendil CTO 的转述评价。
TechCrunch 属 tier-2 媒体，采访内容为直接引语，可信度较高；但性能对比数字（5-18 倍、10-20 倍）均来自受访开发者自述，未经第三方复现，模型架构也未公开，不宜当作独立评测结论。
延伸阅读
Almeida 把 RLHF 的经验反过来用：放弃语言、只输出可校准的概率，是否能在分类、路由、agent 监控这些窄任务上替代 LLM,值得跟一段时间的开发者反馈。
他称公司一半是研究合成数据的 lab,并认为这个赌注比 RLHF 还重要 —— 这是理解 Jev 成本结构与架构选择的关键线索。