Моделі System One

Чим вона відрізняється від LLM

LLM навчають продовжувати текст. Модель System One навчають ухвалювати калібровані рішення: імовірності оптимізуються за фактичними результатами, щоб відображати невизначеність у групах прогнозів. Калібрування не гарантує правильності окремої відповіді. Проте воно дає змогу задавати в коді пороги — виконати, перевірити чи передати далі — замість розбору абзацу.

Ви ніколи не просите Jev скласти електронного листа чи написати функцію. Натомість запитуєте, яка черга має опрацювати звернення, наскільки роздратованим здається клієнт або чи запитує він повернення коштів. У таблиці на сторінці концепції TypeSafe наведено ці три приклади: Choice повертає choice: "billing", Score може повернути 1.4 за шкалою роздратування 0-2, а Noul — 0.95 для перевірки запиту на повернення коштів із відповіддю «так/ні».

Назва System One походить від праці Daniel Kahneman «Мислення швидке й повільне». System 1 працює швидко й інтуїтивно. System 2 — повільніше та виваженіше. TypeSafe покладає швидке оцінювання на модель, а повільне керування потоком — на вашу програму. Якщо завдання вимагає довгих ланцюжків опосередкування або тексту довільної форми, його має виконувати генеративна модель чи код, а не Jev 1.13.

RLCD замість RLHF

TypeSafe навчає Jev за допомогою Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD). RLHF — це стек, за допомогою якого чат-моделі роблять поступливими. RLVR — звичний підхід для моделей розгорнутого міркування. У документації TypeSafe для System One описано шлях RLCD: винагороджувати калібровані рішення, а не плавні послідовності токенів. У стартовій публікації також згадано нову архітектуру та паралельний семплер, який оцінює багато запитань для одного стану.

Оскільки ваги спільні, ви не донавчаєте й не адаптуєте Jev через LoRA на даних клієнтів. Власні записи додавайте до стану. Правила предметної області кодуйте в інструкціях і критеріях. Розділяйте широку оцінку на атомарні запитання, а числа поєднуйте в коді. Документовані способи спеціалізації без навчання приватної копії — складене оцінювання та наступна класична модель, що використовує ймовірності Jev.

Наразі Jev приймає лише текст. Допустимі рядки, об’єкти JSON і масиви тексту. Пікселі та звукові хвилі не підтримуються. Основна мова навчання — англійська; CJK та інші системи письма приймаються з нижчою точністю, тому перевірте їх перед спрямуванням неангломовного навантаження. Показники впевненості Choice і Score дають практичну змогу залишити ці слабше підтримувані мови під контролем людини.

Швидкі оцінки в межах більшого робочого процесу

Для запиту на повернення коштів документований цикл такий: сформуйте стан із повідомлення, транзакцій і правил; разом поставте незалежні запитання (чи запитували повернення коштів, чи свідчать докази про подвійне списання, чи дозволяють це правила); потім поєднайте відповіді з детермінованими перевірками та спрямуйте на виконання або перевірку. Коли базові Primitives готові, ви компонуватимете їх. Завдяки типізованим результатам код може перевіряти відповіді без парсера для залишкового тексту.

Спекулятивний fan-out — патерн, завдяки якому це дешево. Ви надсилаєте запитання, які можуть не знадобитися, зокрема ті, що передбачають певний тип пристрою чи намір, а після виклику відкидаєте нерелевантні результати. За послідовних запитів довелося б чекати на кожен етап. Jev оцінює мапу паралельно, тому додаткові запитання майже не збільшують затримку. Саме тому в демо розумного дому можна одночасно запитувати категорію, домен, пристрій і дію.

Викличте модель System One за допомогою typesafe-sdk, @typesafe-ai/sdk або POST-запиту до https://api.typesafe.ai/v1/systemone. Поле моделі вибирає збірку; у прикладах документації використовується jev-latest, який зараз указує на jev-1.13.0. Почніть із форм стану та Primitives, а перед будь-яким автоматичним побічним ефектом додайте пороги впевненості.

Що залишається поза System One

Генерування, довгострокове планування й агенти, що використовують інструменти, мовою Kahneman належать до завдань System Two. Jev 1.13 не напише листа про повернення коштів, SQL-запит чи наступний абзац Wikipedia. Натомість вона визначить, чи стосується звернення повернення коштів, яка черга має його опрацювати та наскільки впевнене це рішення. Коли справді потрібно згенерувати токени, поєднуйте її з генеративною моделлю.

Точне зіставлення чисел також не підтримується. Підрахунок, порядок дат і відстань між шістнадцятковими значеннями слід обчислювати в коді. На сторінці jaggedness зібрано каталог таких граничних випадків, востаннє перевірений 17 вересня 2026 року. Робочий процес System One, який ігнорує цей каталог, виглядатиме відкаліброваним, але все одно спрямовуватиме запити на основі буквального хибного прочитання.

Пікселі не використовуватимуться, доки TypeSafe не отримає підтримку зображень на вході. Doom, Wikiracing і помічник розумного дому надсилають лише текст. Якщо ваш продукт працює з камерою, спочатку перетворіть дані на текст або опишіть їх. Для аудіо діє те саме правило. Бюджети 64k і 32k призначені для токенів, а не кадрів.

System One — це клас продуктів, який наразі має одного загальнодоступного представника. Якщо TypeSafe випустить другу модель у тій самій кінцевій точці, вибрати її можна буде через поле моделі. До того часу jev-1.13.0 — версійний ідентифікатор, що стоїть за jev-latest і jev-preview. Будь-яку іншу чат-модель або модель міркувань вважайте окремим класом, навіть якщо вона входить до того самого загального робочого процесу.

RLCD — назва методу навчання, яку TypeSafe використовує для цього класу. Це не перемикач, який передається в запиті. Ви й надалі задаєте інструкції та критерії, а відповіді поєднуєте в коді. Різниця полягає в тому, для чого оптимізували ваги: для каліброваних рішень, а не токенів чату. Саме тому результатом є Choice, Score або Noul, а не абзац.

Чат-моделі залиште для написання текстів. Jev використовуйте для вибору шляху. Вони можуть входити до одного робочого процесу, але не мають використовувати один промпт. У цьому й полягає сенс моделі System One поруч із LLM.

Kahneman дав назву концепції, але це не режим виконання. Choice, Score або Noul ви все одно вибираєте самі.