哑巴AI三天引爆硅谷，14万开发者抢测

9月16日，ChatGPT核心发明人之一、InstructGPT论文第四作者Diogo Almeida连发长推，直指行业走偏，并推出新模型Jev。Jev不写文章不陪聊，只接收混乱数据，70毫秒内返回带概率的判断，输出token永久免费。发布仅三天，它就被Vercel、Cloudflare和LangChain等主流平台集成；不到36小时，14万名开发者涌入内测，用例已达数百个。有人用它做Mac语音助手，话未落音App已打开；有人用它审PR，一次仅7万分之一美元，1000个PR花7美分，而Opus 5需14.5美元。谷歌Gemma官方也发文“DiffusionGemma as Jev”，将扩散模型塞进新范式。

Almeida是OpenAI早期核心研发人员、RLHF和InstructGPT奠基人。他反思：为何超人类聊天模型没带来AGI？RLHF让模型学会取悦人类，却使其在自动化场景中极不可靠，且优化字符串极难，追求文字可靠性逆生成式AI原理。于是他辞职创办TypeSafe AI，从底层架构重来。

Jev被命名为System One，源自卡尼曼《思考，快与慢》，即凭直觉瞬间判断。用法极简：输入混乱状态，输出类型化决策及精确概率，不生成任何字。官方仅三种交互：Choice、Score、Noul。答案带概率分布和整体置信度，实现零幻觉，因为模型只给划定选项分配概率。输出并行采样，端到端70到500毫秒，前沿大模型需3到329秒。输出token免费，只对输入收费，每百万token仅0.042美元，而Astra和Fable 5.1输出定价为每百万token 50美元。支撑技术是RLCD，奖励概率与实际命中率咬合，置信度越高准确率越高。Jev强调可组合性，复杂决策可拆解并行询问，零样本+通用=可编程，无需微调。演示包括实时打《毁灭战士》，每秒10次决策，一小时算力约7美元；维基百科超链寻路，单次候选上限255个。业务中，扔客诉问“客户是否暴怒”，回0.9则拉警报，0.1则低优工单，无需人读邮件。Jev与大模型是“双核搭档”，大模型干活，Jev花几十毫秒用概率打分。代价是数学推理仅GPT-4水平，不支持图像输入。

Jev取名自“杰文斯悖论”：蒸汽机效率越高，烧煤越多。Almeida押注：当AI决策成本趋近零、速度极快，需求将爆炸式席卷所有代码。过去大模型太贵太慢，只在核心处用AI；若每次判断仅0.04美分、几十毫秒，代码中将长出成千上万微小神经网络突触。这是通往基于AI的经济革命的最短路径。他认为AGI误区是追求爱因斯坦式超级大脑，而解法是先让机器闭嘴、可靠、便宜到随手用。当百亿个极速廉价可靠的“智能细胞”嵌入全球软件基础设施，自动化网络即形成。若赌对，从ChatGPT开始的三年将被写成奇怪弯路，拐弯处就是今天。