Jevの設計原則とは｜コードが制御を持ち、質問を原子的に分解して1回で聞く
Jev の公式ガイドが示す「AI を組み込んだソフトウェア」の作り方を解説。3つのアーキテクチャ、state を絞る、質問を原子的に分解する、重み付き合成と信頼度による分岐、triage_ticket の例まで。
RLCD を使った記事が 3 本あります。
Jev の公式ガイドが示す「AI を組み込んだソフトウェア」の作り方を解説。3つのアーキテクチャ、state を絞る、質問を原子的に分解する、重み付き合成と信頼度による分岐、triage_ticket の例まで。
Jev が文章を生成しない理由を、TypeSafe AI の学習方法 RLCD と「校正された確率」の意味から解説。RLHF・RLVR との違い、確率をしきい値としてコードで使う実務上の意味を整理します。
TypeSafe AI の Jev（ジェヴ）は文章を生成せず、Noul・Choice・Score の3つの質問型で判断と確率を返す System One モデルです。LLM との違い、公式発表の数値、呼び出し方を整理します。
