jev.
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CONHEÇA O JEV · MODELO SYSTEM ONE

Conheça o Jev.
Decisões estruturadas.

Inteligência em ação.

Transforme informação em decisões. Coloque o software em ação.
Conheça o Jev, um modelo de decisão rápido, criado para automação.

Veja o Jev em açãoExplore o System One
Segurança de tiposDecisões em paraleloCalibração
O MOTOR DE DECISÃOJEV / 01
Entrada não estruturadaDecisões estruturadas
CRIADO PARA DECIDIR. PENSADO PARA O SEU CÓDIGO.Explore abaixo
70–500ms

Latência de ponta a ponta*

1 call

Uma chamada. Respostas em paralelo.

Type-safe

Valores tipados, prontos para o código

P(decision)

Uma probabilidade para cada decisão

* Fonte dos dados de latência: Anúncio oficial da TypeSafe AI. O desempenho real varia com a tarefa e as condições de utilização.

01 / OUTRA FORMA DE INTELIGÊNCIA

O que é Jev?

Jev é o primeiro modelo System One público da TypeSafe AI, desenvolvido para automatizar decisões dentro do software.

Você fornece um estado e perguntas predefinidas, e Jev retorna respostas tipadas com suas probabilidades para que o programa determine a próxima etapa de acordo com as regras de negócio.

Experimente o fluxo de decisão abaixo

02 / DO ESTADO À DECISÃO

Como Jev funciona?

Forneça o contexto, defina os tipos de perguntas e consulte as decisões estruturadas. Os exemplos predefinidos abaixo demonstram o encaminhamento de solicitações de suporte, a moderação de conteúdo e a pontuação de potenciais clientes.

Demonstração interativa · Sem API em tempo real
01 / ESTADOEstado de entrada
Mensagem de clienteTEXTO

Olá, assinei o plano Pro na semana passada, mas hoje vi uma cobrança duplicada. Podem devolver o valor cobrado a mais? Agradeço!

PERGUNTAS TIPADASPerguntas predefinidas
intentenum
needs_humanboolean
urgencyscore 1–5
JEV
02 / DECISÃOSaída estruturada
Resultado de exemplo 
{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}
Exemplo de próximo passo: encaminhar para um especialista em cobranças para análise prioritária da cobrança duplicada.

Os dados predefinidos ilustram decisões e probabilidades. Não são resultados de testes do modelo.

01

Forneça contexto

Mensagens, históricos ou eventos de negócio,
tal como são.

02

Defina o formato da resposta

Categorias, valores booleanos ou pontuações:
a escolha do tipo de saída é sua.

03

Deixe o software agir sobre as decisões

Leia os resultados e as probabilidades,
e aplique os limiares de negócio para escolher o próximo passo.

03 / UM NOVO ELEMENTO FUNDAMENTAL

Qual é a diferença entre Jev e um LLM?

Jev retorna decisões tipadas e probabilidades para perguntas predefinidas; os LLM se concentram na geração e no raciocínio de uso geral e também podem aplicar restrições ao JSON por meio de saídas estruturadas.

Segurança de tipos ≠ decisão correta.
Os processos críticos continuam a exigir limiares, validação e supervisão humana.

Comparar Jev e LLM em detalhe
Quatro critérios para comparar Jev com os modelos de linguagem.
Dimensão Modelos de linguagem Jev · System One
Saída Texto ou JSON com restrições Valores de tipos predefinidos
Processo Geração token a token Várias decisões em paralelo
Integração Análise sintática ou restrições de Schema Leitura de resultados estruturados
Probabilidade Depende do modelo e da API Devolve probabilidades calibradas

Com base no posicionamento publicado pelo Jev. As capacidades concretas dependem da API. TypeSafe AI · Site oficial do Jev

04 / INTELIGÊNCIA EM TODO O LADO

Para quais casos de uso Jev é indicado?

Jev pode ser usado no roteamento de fluxos de trabalho, em interações em tempo real, na extração de características em lote e na avaliação da segurança dos modelos.

01 / ENCAMINHAMENTO

Cada tarefa no lugar certo.

Identifique a intenção, avalie a prioridade e encaminhe mensagens e pedidos de suporte para o responsável adequado.

Encaminhamento de fluxos de trabalho
02 / TEMPO REAL

Respostas que acompanham o momento.

Avalie rapidamente o estado atual para orientar decisões em sistemas interativos sensíveis à latência.

Interação em tempo real
03 / EXTRAÇÃO

Encontre sinais entre tanta informação.

Transforme conteúdo não estruturado em categorias e pontuações que o software pode processar.

Extração de atributos em lote
04 / PROTEÇÕES

Mais uma verificação antes de agir.

Avalie riscos nas instruções e nas saídas dos modelos para ajudar o sistema a decidir se deve permitir, rever ou bloquear.

Avaliação de segurança de modelos

05 / SINAL AO VIVO

Atualizações do Jev

Do blogue oficial, docs, SDK, X e cobertura pública. Os itens permanecem no idioma original.

Filtrar fontes

Verificado em . Textos originais; apenas ligações públicas e títulos.

  8. Hacker News

    Introducing System One Models and Jev

    Launch thread on the official blog post. Discussion centers on speed claims and what “no hallucination” means for typed outputs.

  10. TypeSafe AI Blog

    Introducing System One Models & Jev

    Official launch of System One and Jev: typed decisions, parallel answers, RLCD, and 70–500ms end-to-end response times as vendor figures.

  12. —TypeSafe Docs

    Models: jev-1.13 / jev-latest

    Current public model identifiers, question types and API contract. Product facts belong here, not on this introduction site.

MENOS ESPERA. MAIS AÇÃO.

Faça da inteligência parte da ação.

Comece com uma pergunta. Explore a próxima decisão que o Jev pode tomar para o seu sistema.

Solicitar acesso antecipado à APISolicite acesso em typesafe.ai