Đây là bản tóm tắt giải thích kiểu "giải thích cho trẻ 5 tuổi".
Hãy nghĩ về AI dạng câu hỏi trắc nghiệm, không phải viết luận.
Nó không trò chuyện. Nó đưa ra các quyết định mà phần mềm của bạn có thể hành động dựa trên đó: "Có phải spam hay không?", "Agent này nên dùng công cụ nào?", "Việc này có cần con người xử lý không?"
Điều thú vị: nhanh hơn khoảng 200 lần và rẻ hơn 400 lần so với các LLM hàng đầu (frontier LLMs) trong các benchmark quy trình làm việc nội bộ của TypeSafe, với thời gian phản hồi chỉ trong một phần nhỏ giây.
Tại sao điều đó lại mạnh mẽ: hãy tưởng tượng một ứng dụng hoặc agent đưa ra hàng trăm phán đoán nhỏ mà không cần hàng trăm cuộc hội thoại đắt đỏ và chậm chạp với một LLM.
Hãy giữ mô hình lớn cho những suy nghĩ và viết lách phức tạp. Sử dụng Jev cho những quyết định nhanh chóng xen kẽ giữa các bước đó.
À, và nó được tạo ra một cách tình cờ bởi Diogo Almeida, đồng sáng tạo ChatGPT và là một trong những đồng phát minh ra RLHF, người đã dành hai năm bí mật phát triển nó.
Đó là lời chào hàng. Đây là những bằng chứng thực tế.
Chín lượt quét qua /last30days, đọc toàn bộ từng tệp thô, và kiểm tra thủ công mọi bài đăng lớn so với trang trực tiếp. Bài đăng ra mắt hiện đang đạt 66K lượt thích và 31,4 triệu lượt xem sau hai ngày.
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
Một agent trình duyệt được xây dựng dựa trên nó đã đạt 1,8 triệu lượt xem trong một ngày. Và một nhà phát triển đã tính hóa đơn của mình: khoảng 5.000 yêu cầu với chi phí khoảng hai đô la, trải rộng trên phân loại, định tuyến mô hình, ý định và điều hướng.
https://x.com/MichaelLee04/status/2100003037150683593
Tôi đã không chạy các quy trình làm việc này. Tôi đã hướng nghiên cứu vào cộng đồng và xếp hạng những gì mọi người thực sự đang triển khai. Trong số 31 quy trình làm việc ứng viên có nguồn gốc rõ ràng và con số thực tế, đây là 9 cái đáng để học hỏi, mỗi cái kèm theo mã nguồn để sao chép.
🧠 Cơ chế hoạt động, trong sáu mươi giây
Bạn cung cấp trạng thái ứng dụng của mình cùng với một câu hỏi có kiểu dữ liệu xác định (typed question), và nó trả về một quyết định có kiểu dữ liệu xác định kèm theo xác suất. Không cần prompt JSON, không cần lớp phân tích cú pháp, không có gì để xác thực.
Ba loại câu hỏi, và đó là toàn bộ giao diện: \Choice\ chọn một trong tối đa 255 tùy chọn, \Score\ đặt một thứ gì đó trên một thang đo, \Noul\ trả lời có hoặc không dưới dạng một số từ 0 đến 1. Mọi câu trả lời đều mang theo \probabilities\ (xác suất) và điểm \confidence\ (độ tin cậy). Hỏi hai mươi câu hỏi về cùng một trạng thái trong một lần gọi và chúng sẽ được đánh giá song song, vì vậy hai mươi câu hỏi tốn kém gần như bằng một câu hỏi. Đầu vào có giá $0.042 cho mỗi triệu token. Đầu ra miễn phí.
Cộng đồng đã thống nhất với cách diễn đạt tương tự như tweet của tôi, nhưng với phạm vi tiếp cận lớn hơn nhiều: LLMs tạo ra câu trả lời, Jev đưa ra quyết định, 2.278 lượt thích.
Các con số tiêu đề của tôi đi kèm với một chú thích. TypeSafe đặt thời gian phản hồi ở mức 70 đến 500 mili giây và nhanh hơn 40 lần đến 200 lần so với các mô hình hàng đầu. Cặp chính xác trên trang chủ của họ, từ các đánh giá quy trình làm việc nội bộ của họ, là nhanh hơn 193,6 lần và rẻ hơn 444,6 lần. Đường cơ sở mà nó được đo lường rất quan trọng:
Vậy, đây là trang chủ của họ, và điều đầu tiên họ khiến bạn chú ý là sự so sánh song song với GPT-5 X Terra, một trong những mô hình tầm trung của OpenAI.
- Nimrod, YouTube, 13.747 lượt xem
Tên gọi không phải là tham chiếu đến Kahneman, mặc dù lớp mô hình được gọi là System One.
Đây là nơi tên gọi Jev thực sự bắt nguồn, và nó không phải là Kahneman, mà là một nhà kinh tế học thế kỷ 19 tên là William Stanley Jevons.
- Dots and Arrows, YouTube, 14.597 lượt xem
Nghịch lý Jevons: làm cho một tài nguyên rẻ hơn và mọi người sẽ tiêu thụ nhiều hơn rất nhiều. Đặt tên mô hình quyết định của bạn theo điều đó là một tuyên ngôn.
Nó cũng là một trò đùa. Rob Shocks đã cắt sang đoạn clip "My name is Jeff" trong bài phân tích 231.655 lượt xem của anh ấy và bình luận hàng đầu, 142 lượt thích, chỉ đơn giản là "My name is Jev killed me." Diogo đã tự mình đón nhận những trò đùa đó, 129 lượt thích.
1. 🌐 Một agent trình duyệt tìm chuyến bay trong 7 giây với giá $0.0039
Nó là gì. Một agent trình duyệt mã nguồn mở siêu nhỏ, nơi Jev chọn cú nhấp chuột tiếp theo và một LLM nhỏ chỉ thức dậy khi có thứ gì đó cần gõ.
Ai vận hành nó. Gregor Zunic, người sáng lập Browser Use. 7.2K lượt thích, 1.8M lượt xem, 7.6K lượt lưu. Anh ấy lưu ý trong bài đăng rằng video chạy ở tốc độ 1x.
https://x.com/gregpr07/status/2100411066966749359
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Đó là thứ được xem nhiều nhất mà bất kỳ ai đã xây dựng trên mô hình này, và nó là minh họa sạch sẽ nhất cho mẫu hình liên tục chiến thắng: một không gian hành động mới ở mỗi bước, DOM là trạng thái, Jev chọn trong số các ứng viên, chỉ sinh văn bản như một phương án dự phòng. Bài viết của chính LangChain nói rằng Kyle Jeong tại Browserbase đang làm điều tương tự với chi phí chỉ vài phần cent.
Mã nguồn là repo: browser-use/jev-ultrafast. Hãy clone nó trước khi bạn tự viết cái của riêng mình.
2. 🧹 Nén tức thì: chấm điểm mọi lệnh gọi công cụ và loại bỏ rác
Nó là gì. Thay thế prompt tóm tắt mà mọi coding agent chạy khi chạm trần ngữ cảnh bằng một lượt xử lý của Jev, chấm điểm mức độ liên quan của mỗi lệnh gọi công cụ và xóa bỏ những thứ thừa thãi.
Ai vận hành nó. Tamara Tran đã đặt câu hỏi và tung ra câu trả lời ngay chiều hôm đó. 5K lượt thích, 554.4K lượt xem.
https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153
Alex Volkov đã chạy nó như một plugin Claude và đăng con số: mất một giây để đưa một phiên từ gần 1M token xuống còn 86K. 1.9K lượt thích, 3.5K lượt lưu.
https://x.com/altryne/status/2100739055923425589
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Bởi vì câu trả lời của Diogo là dấu hiệu cho thấy xu hướng này sẽ đi đến đâu. 304 lượt thích.
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2100702845779775675
Nếu một framework có thể chấm điểm và loại bỏ trong một giây thay vì tóm tắt, cửa sổ ngữ cảnh sẽ không còn là thứ bạn thiết kế xoay quanh nữa. Đây là lựa chọn tiềm ẩn. Browser Use tốt hơn về mặt video; nén là thứ mà mọi người dùng coding agent cảm nhận được ngay hôm nay.
Dán dòng này vào Claude Code, đây chính xác là dòng cài đặt của Alex:
1Install, and configure: https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction
3. 🛡️ Bộ kiểm tra an toàn, tách rời khỏi framework
Nó là gì. Mọi framework coding đều chạy một bộ phân loại hỏi "lệnh này có nên được thực thi không?" trước khi chế độ tự động cho phép nó. Cho đến tuần này, bộ phân loại đó nằm trong phần đóng kín của sản phẩm.
Ai vận hành nó. Vercel, trong môi trường production. Guillermo Rauch: chế độ mặc định trong fx là auto, với một bộ kiểm tra an toàn phân tích mọi lệnh, và Jev nhanh hơn tới 18 lần ở p95 và chính xác hơn so với mô hình đang chạy nó hiện nay. 3.7K lượt thích, 392.4K lượt xem.
https://x.com/rauchg/status/2100307962262872105
https://x.com/fazxes/status/2100300097695232164
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Bởi vì đó là một cuộc di chuyển production với con số p95 đính kèm, và bởi vì LangChain đã tung ra phiên bản mã nguồn mở vào ngày hôm sau dưới dạng \AutoModeMiddleware\. Bài phân tích của Rob Shocks, 231.655 lượt xem và 3.526 lượt thích, là thứ bạn nên gửi cho một đồng đội muốn nắm bắt câu chuyện trong mười phút.
Phiên bản LangChain, nguyên văn từ bài đăng của họ:
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 AutoModeMiddleware,4)56guardrail = AutoModeMiddleware(tools=["bash"])78agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[guardrail])
4. 🚦 Định tuyến mô hình như một middleware, không phải system prompt
Nó là gì. Đặt Jev phía trước đội hình mô hình của bạn và để nó chọn bộ não nào xử lý mỗi yêu cầu, với các xác suất được giữ lại trong trạng thái agent để bạn có thể kiểm toán lựa chọn.
Ai vận hành nó. LangChain, trong bài "Building a Harness with Jev" của Sydney Runkle. 232 lượt thích, 31.1K lượt xem, và là bài hướng dẫn kết nối sạch sẽ nhất mà bất kỳ ai đã công bố.
https://x.com/sydneyrunkle/status/2100754364545761643
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Định tuyến mô hình là nhiệm vụ được trích dẫn nhiều nhất cho mô hình trong toàn bộ kho dữ liệu; nó là một trong năm khối lượng công việc trong bài đăng "5.000 yêu cầu với giá $2" ở đầu bài viết này. LangChain đã biến nó từ một đoạn văn trong system prompt thành mười một dòng code mà bạn có thể đọc được.
1from langchain.agents import create_agent2from langchain_typesafe.experimental.middleware import (3 ModelChoice,4 ModelRouterMiddleware,5)67router = ModelRouterMiddleware(8 choices={9 "fast": ModelChoice(10 model="openai:luna",11 criteria="Direct lookups, extraction, and localized changes.",12 ),13 "powerful": ModelChoice(14 model="openai:sol",15 criteria="Architecture and high-stakes decisions.",16 ),17 },18 instructions="Choose the least costly model that can complete the task.",19)2021agent = create_agent("openai:gpt-5.6-luna", middleware=[router])
Cài đặt bằng \pip install langchain-typesafe\ và đặt \TYPESAFE_API_KEY\.
5. 🔎 Độ chính xác RAG: truy xuất như thường lệ, sau đó xóa những thứ không thuộc về
Nó là gì. Giữ nguyên bộ truy xuất (retriever) của bạn. Chạy Jev trên mọi đoạn văn bản (chunk) mà nó trả về với một câu hỏi có/không duy nhất, và loại bỏ những đoạn không đạt.
Ai vận hành nó. Kush Bhuwalka đã gói gọn nó trong một câu: chạy Jev trên tất cả các chunk mà nó truy xuất và xóa những cái không liên quan. 416 lượt thích.
https://x.com/kushbhuwalka/status/2100731050075050485
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Độ chính xác luôn là nửa vấn đề chưa được giải quyết của RAG vì giải pháp luôn là một lệnh gọi LLM khác cho mỗi chunk, điều mà không ai có đủ khả năng chi trả tại thời điểm truy xuất. Với token đầu ra miễn phí và độ trễ dưới một giây, một phán quyết cho mỗi chunk rẻ hơn cả thao tác tra cứu embedding đã tạo ra chunk đó. Cái này tôi đã viết dựa trên API được tài liệu hóa, theo hình dạng mà Kush mô tả:
1from typesafe_sdk import Noul, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45kept = []6for chunk in retrieved_chunks:7 verdict = client.system_one(8 state={"question": user_question, "chunk": chunk.text},9 questions={10 "relevant": Noul(11 instructions="The chunk contains information needed to answer the question",12 ),13 },14 )15 if verdict.answers["relevant"].noul > 0.5:16 kept.append(chunk)
6. 🎮 Vòng lặp thời gian thực: Minecraft, Doom và một launcher đọc tâm trí bạn
Nó là gì. Các quyết định bên trong một vòng lặp chạy nhiều lần mỗi giây, nơi một mô hình hàng đầu hoàn toàn không thể tham gia.
Ai vận hành nó. Wuyang Zhou đang để Jev và GPT-6 Astra chơi Minecraft cùng nhau, Jev phụ trách các phản xạ nhanh và Astra lên kế hoạch trước, chiến đấu với nhiều zombie cùng lúc. 374 lượt thích, 51.4K lượt xem.
https://x.com/wuyang_zhou/status/2100727660875808913
Nader Dabit đã xây dựng một oracle phím bấm: gõ "the pdf I just downloaded" và PDF mới nhất đã là kết quả hàng đầu, với độ tin cậy đầy đủ, ở mỗi lần nhấn phím, trong khoảng 100 mili giây. 264 lượt thích.
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Bản demo ra mắt của chính TypeSafe là Doom, với mô hình được hỏi phải làm gì khoảng mười lần mỗi giây. Hai bài giải thích độc lập đã tính ra cùng một chi phí cho vòng lặp đó:
Jev đang chơi trong thời gian thực với khoảng 10 quyết định mỗi giây, và điều đó tương đương khoảng $7 một giờ.
- AI WITH Rithesh, YouTube, 19.904 lượt xem
Mười quyết định mỗi giây với bảy đô la một giờ đặt nó vào một danh mục khác biệt so với một LLM, và sự phân chia trong Minecraft, mô hình nhanh phản ứng trong khi mô hình chậm lên kế hoạch, là mẫu hình mà mọi lựa chọn thời gian thực trong danh sách này chia sẻ.
7. 📬 Phân loại email ở quy mô lô (batch)
Nó là gì. Hướng Jev vào một tệp xuất hộp thư đến và để nó sắp xếp, chấm điểm và gắn cờ mọi tin nhắn song song.
Ai vận hành nó. Kênh vogel trên YouTube, 60.996 lượt xem và 526 lượt thích, đã chạy 1.500 email xuất dưới dạng các lô 100 với 8 worker. Bài viết của LangChain nêu tên Ryan Vogel là một trong ba dự án mà họ đang theo dõi. Syntax, 33.933 lượt xem và 1.052 lượt thích, đã xây dựng cùng một thứ cộng thêm một bản demo tự động hóa nhà thông minh đi từ câu hỏi đến lệnh gọi API trong 300 mili giây.
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Đó là bản demo được sao chép nhiều nhất trong kho dữ liệu, và phép tính thông lượng là điểm mấu chốt.
Chúng ta chỉ còn số dư $5 ở đây, điều đó chỉ cho thấy mô hình này rẻ như thế nào.
- vogel, YouTube, 60.996 lượt xem
Đây là quickstart của chính TypeSafe, nguyên văn, và nó đã là một pipeline phân loại email:
1pip install typesafe-sdk
1from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient23client = TypeSafeClient()45response = client.system_one(6 state="Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",7 questions={8 "department": Choice(9 instructions="Which team should handle this",10 criteria={11 "billing": "Payment or subscription issues",12 "technical": "Bugs or integration problems",13 "sales": "Pricing or account questions",14 },15 ),16 "frustration": Score(17 instructions="How frustrated the customer appears",18 criteria=[19 "Calm, just stating facts",20 "Frustrated but civil",21 "Very angry, strong language",22 ],23 ),24 "is_urgent": Noul(25 instructions="The message conveys urgency or time-sensitivity",26 ),27 },28)2930print(response.answers["department"].choice)31print(response.answers["frustration"].score)32print(response.answers["is_urgent"].noul)
8. 🗂️ Map-reduce trên tài liệu: 777 phán quyết với giá một phần tư cent
Nó là gì. Một bộ câu hỏi, mọi tài liệu, tất cả cùng một lúc. Khối lượng công việc mà về mặt kinh tế là bất khả thi với các mô hình hàng đầu và tầm thường với các bộ phân loại cổ điển.
Ai vận hành nó. Mike Taylor, trưởng nhóm đánh giá tại Every, đã chạy bài kiểm tra sạch sẽ nhất mà bất kỳ ai công bố: 27 bài viết của chính anh ấy cộng với 10 bài đối tác phong cách AI, 21 câu hỏi mỗi bài, tất cả trong một yêu cầu. 777 phán quyết trong chưa đầy 0.7 giây, với giá khoảng một phần tư cent. Trên tất cả mười một thí nghiệm của anh ấy, 1.709 phán quyết với giá dưới một cent. AI Daily Brief, 10.000 lượt xem, đã lấy con số đó vào cùng ngày.
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. TypeSafe liệt kê điều này như một danh mục chính thức, "AI Map Reduce over Big Data," trên bản đồ trường hợp sử dụng của họ. Token đầu ra miễn phí thay đổi phép tính trên bất cứ thứ gì bạn chạy cho mỗi dòng. Hình thức HTTP thô, từ tài liệu, đủ nhỏ để vừa ở đây:
1{2 "model": "jev-latest",3 "state": "Hi, I've been trying to connect my Stripe account for 3 days and it keeps failing. I'm losing sales. Please help ASAP.",4 "questions": {5 "is_urgent": {6 "type": "noul",7 "instructions": "The message conveys urgency or time-sensitivity"8 }9 }10}
Điều đó trả về \{"is_urgent": {"type": "noul", "noul": 0.999}}\. Hai mươi câu hỏi trong đối tượng \questions\ tốn kém gần như bằng một câu hỏi, vì vậy hãy hỏi mọi thứ bạn muốn biết cho mỗi dòng trong một lần gọi duy nhất.
9. 🧪 Jev trong trình duyệt của bạn, và các bản sao
Nó là gì. Giao diện, được tái triển khai trên một mô hình cục bộ bởi những người muốn có hình thức mà không cần sự phụ thuộc.
Ai vận hành nó. Kshetrajna Raghavan tại Shopify đã xây dựng Reflex, một mô hình Qwen chạy các quyết định có cấu trúc với xác suất trên WebGPU, hoàn toàn trong trình duyệt. Tobi Lütke đã truyền tay nó: 206 lượt thích, 38.5K lượt xem.
https://x.com/tobi/status/2100742327459303882
Một bản jevlike được dịch ngược đã thu hút 157 điểm trên trang nhất Hacker News hai ngày sau khi ra mắt, và mini-jev, cùng giao diện trên một LLM cục bộ, đã theo sau một ngày sau đó. Danh mục cộng đồng, awesome-jev-by-typesafe, đã đạt 409 sao khi tôi lấy dữ liệu.
Tại sao nó xứng đáng có chỗ đứng. Ba bản sao độc lập trong vòng 72 giờ là tín hiệu mạnh nhất trong đợt quét này về việc liệu giao diện có phải là phát minh thực sự hay không. Nó cũng cung cấp cho bạn một lối thoát ngoại tuyến cho bất cứ thứ gì bạn không thể gửi qua mạng, điều này quan trọng vì bản gốc chỉ dành cho API và được lưu trữ tại Mỹ. Hãy thử Reflex trong một tab ngay bây giờ.
📖 Cách TypeSafe khuyên bạn sử dụng nó
Bốn quy tắc, từ tài liệu và từ các câu trả lời của chính người sáng lập:
- Hỏi nhiều câu hỏi mỗi lần gọi. Chúng được đánh giá song song, và tài liệu nói rằng các câu hỏi bổ sung hầu như không thay đổi thời gian phản hồi. Mọi lựa chọn ở trên gây ấn tượng với ai đó đều đang hỏi nhiều thứ về một trạng thái.
- Ngưỡng trên độ tin cậy. Tài liệu bảo bạn coi bất cứ thứ gì dưới 0.3 đến 0.5 là tín hiệu để hỏi con người thay vì hành động. Đây là sự khác biệt giữa một bộ phân loại, thứ đưa cho bạn một nhãn, và một hệ thống quyết định, thứ đưa cho bạn một nhãn cộng với quyền sử dụng nó.
- Cung cấp các ứng viên, đừng yêu cầu nó tự sáng tạo. Browser Use xây dựng không gian hành động từ DOM và Jev chọn. RAG truy xuất và Jev lọc. Launcher xếp hạng và Jev xếp hạng lại. Choice hỗ trợ tối đa 255 tùy chọn; thêm một "other" cho các trường hợp biên.
- Đúng cách chấm điểm hoặc mọi thứ khác đều vô nghĩa. Một người xây dựng đã dành cả tuần cố gắng phá vỡ nó đã nói thẳng: "nếu bạn không đúng cách chấm điểm, nó không hoạt động." Tập hợp tùy chọn và cách diễn đạt câu hỏi là phần việc khó; bản thân lệnh gọi thì tầm thường.
Nơi bạn có thể thử nó: nó đã nằm đằng sau các cổng (gateway) mà bạn sử dụng. Vercel AI Gateway trong vòng 48 giờ, và với 2.341 lượt thích, đó là bài đăng lớn thứ hai của công ty, chỉ đứng sau thông báo bí mật.
https://x.com/typesafeai/status/2100376436272173088
Cloudflare AI Gateway, 749 lượt thích, và OpenRouter trong beta, 387 lượt thích, cùng tuần. Truy cập trực tiếp là \POST [https://api.typesafe.ai/v1/systemone](https://api.typesafe.ai/v1/systemone)\ với một token Bearer.
⚖️ Lời cảnh báo trung thực
Chủ đề ra mắt trên Hacker News, "Introducing System One Models and Jev", 1.863 điểm và 490 bình luận, đã dành phần lớn độ dài cho một cụm từ từ marketing:
Ngoài ra 'không thể ảo giác' dường như sai? Chắc chắn, nó không thể phát ra một kiểu dữ liệu không hợp lệ, nhưng nó vẫn có thể phát ra một giá trị hợp lệ hoàn toàn sai.
- jacobgold, Chủ đề ra mắt Hacker News, 1.863 điểm
Diogo đã không tranh cãi về điều đó. Khi một người bình luận chỉ ra rằng đây là một mô hình phân loại chứ không phải một LLM, anh ấy gọi lời giải thích là "very accurate!" (rất chính xác!) và chỉ thêm rằng anh ấy sẽ nói zero-shot thay vì instruction-tuned. Đó là cách diễn đạt trung thực, và nó nhỏ hơn nhiều so với những gì cơn sốt ngày ra mắt gọi là một loại trí tuệ mới: một bộ phân loại zero-shot rất tốt với xác suất được hiệu chuẩn và một API thực sự.
Chủ đề Jev lớn nhất trên Reddit là về ai đã xây dựng nó trước. r/LocalLLaMA's "I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper", 1.568 lượt bình chọn và 164 bình luận, đã thu hút câu trả lời tóm tắt tâm trạng của toàn bộ ngành:
Nhưng bạn có đăng nó và nói rằng đó là điều lớn tiếp theo không? Sai lầm của người mới
- hapliniste, Reddit, 495 lượt bình chọn
Lời an ủi 351 lượt bình chọn trong cùng chủ đề: nhờ vào công việc trước đó đó, không ai có thể cấp bằng sáng chế cho ý tưởng chung và khóa nó lại.
Mike Taylor của Every đã đưa 12 đoạn văn có lỗi được cài sẵn qua Jev và qua Fable 5.1 ở nỗ lực cao. Jev quay trở lại với trung bình 0.35 giây mỗi đoạn so với 8.83, nhanh hơn khoảng 25 lần và rẻ hơn khoảng 580 lần. Nó cũng bắt được sáu trong bảy lỗi. Fable bắt được cả bảy. Phán quyết của anh ấy: hữu ích như một hệ thống cảnh báo sớm, vì lựa chọn thay thế là không kiểm tra gì cả. Một so sánh song song thứ hai, nhỏ hơn trên một vòng lặp nghiên cứu chống lại gpt-6-astra cho ra khoảng 7x end-to-end, quyết định trung bình 213ms so với 2.436ms, cả hai làn đường đều đúng 3/3, điều này là thật và hữu ích nhưng còn xa mới đạt 200x. Trung bình bốn quy trình làm việc của chính TypeSafe, như AISeeKing đọc được từ biểu đồ của họ, là 67.8% sự đồng thuận với các câu trả lời tham khảo.
Sự mệt mỏi vì cường điệu cũng là có thật. Bình luận hàng đầu, 262 lượt thích, trên một bài giải thích 75.750 lượt xem bắt đầu bằng "I genuinely believe it could be a game changer" (Tôi thực sự tin rằng nó có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi) là "Might be my least favorite sentence of all time." (Có lẽ là câu tôi ghét nhất mọi thời đại.)
Và phản ứng sắc bén nhất trong toàn bộ đợt quét là từ một người xem đã xem hết một bài giải thích đầy đủ và ra về với hai bàn tay trắng:
Tôi đã xem toàn bộ video này và vẫn không biết JEV là gì hoặc nó làm gì.
- Nullzero98, YouTube, 19 lượt thích
Bình luận đó là lý do bài viết này tồn tại. Quy tắc giải quyết nó đến từ một nhà phát triển đã xây dựng theo cách này trong nhiều năm anyway, và nó vừa vặn trên một sticker: AI thực thi, code quyết định.
🔍 Cách tôi chọn những thứ này
Mười một lượt chạy qua /last30days trên X, YouTube, Hacker News, Reddit, TikTok, Instagram, Digg, GitHub và arXiv đã trả về 716 mục. Tôi đã đọc toàn bộ từng tệp thô, sau đó mở mọi bài đăng có sức hút thực tế và kiểm tra các con số của nó so với trang trực tiếp, bởi vì những bài đăng lớn nhất về một sản phẩm hai ngày tuổi không phải là nơi tìm kiếm từ khóa mong đợi. 39 quy trình làm việc ứng viên có nguồn gốc rõ ràng và một con số thực tế. Tôi đã giữ lại 9. Không quá hai lựa chọn dựa vào bất kỳ tác giả hoặc kênh nào. Mọi con số tương tác là những gì X hoặc YouTube hiển thị tại thời điểm lấy dữ liệu, được làm tròn chính xác theo cách họ làm tròn.
Về code: bốn payload là nguyên văn. Khối phân loại email là quickstart của chính TypeSafe từ tài liệu của họ, hình thức JSON thô là từ cùng tài liệu đó, và hai khối middleware được sao chép từ bài đăng của LangChain. Dòng cài đặt nén của Alex Volkov là cách diễn đạt chính xác của anh ấy. Tôi đã tự viết bộ lọc RAG dựa trên API được tài liệu hóa theo hình dạng mà Kush mô tả, và nó là một bản nháp có nền tảng tốt hơn là thứ mà bất kỳ ai đã chạy trong production.
Các nhúng (embeds) được dành riêng cho những bài đăng đã thu hút sự chú ý. Mọi thứ dưới vài trăm lượt thích được liên kết nội tuyến thay thế, bởi vì một bài đăng nhỏ bị thổi phồng thành một thẻ trích dẫn chỉ trông giống như bằng chứng.
🔑 Các mẫu hình xuyên suốt các lựa chọn
- Mô hình nhanh phản ứng, mô hình chậm lập kế hoạch. Minecraft, cuộc đua Wikipedia trong chuỗi bài đăng ra mắt, Browser Use và compaction đều vận hành theo cùng một sự phân chia này.
- Cung cấp cho nó các ứng viên. Những người chiến thắng không bao giờ yêu cầu Jev tạo ra một phương án. Họ xây dựng tập hợp phương án bằng code, từ DOM, bộ truy xuất, dấu vết công cụ, chỉ mục launcher, và để nó tự chọn.
- Token đầu ra miễn phí đang làm việc hiệu quả hơn cả con số tốc độ. Mọi khối lượng công việc theo từng dòng và từng chunk ở đây đều được mở khóa nhờ giá cả.
- Điểm tin cậy chính là sản phẩm. Không có một con số đã được hiệu chỉnh để đặt ngưỡng, thì đây chỉ là một bộ phân loại nhanh. Có điểm tin cậy, nó trở thành một lớp quyết định biết khi nào nên dừng lại.
- Giao diện mới là phát minh, không phải trọng số. Ba bản sao hoạt động tốt trong 72 giờ, và chủ đề Reddit lớn nhất là về một người đã công bố kiến trúc này từ một năm trước.
- Phiên bản học thuật đã xuất hiện trước. TabAgent trên arXiv đưa ra cùng một luận điểm về việc thay thế các lệnh gọi định tuyến, kiểm soát truy cập và xác minh bằng các bộ phân loại, mà không kèm theo một sản phẩm thương mại nào.
- Cộng đồng đã nghĩ ra cái tên chính xác cho nó. Một nhà phát triển lập danh mục những gì mọi người đang tung ra đã chốt lại với "câu lệnh if của AI", đó là ba từ hữu ích nhất viết về mô hình này cho đến nay.
🧵 Tôi sẽ làm gì với nó
Giữ mô hình lớn cho những suy nghĩ phức tạp và việc viết lách. Đặt mô hình này vào mọi phán đoán rẻ tiền trong vòng lặp, đặt ngưỡng dựa trên độ tin cậy, và chuyển tiếp bất cứ thứ gì dưới 0.5 lên một mô hình lớn hơn hoặc một con người. Cài đặt plugin compaction ngay hôm nay, vì đó là thứ bạn sẽ cảm nhận được ngay tối nay.
📊 Tất cả các Agent đều báo cáo kết quả
Reddit 113 chủ đề / 24,425 lượt bình chọn / 4,159 bình luận; X 314 bài đăng / 30,192 lượt thích / 1,538 lượt chia sẻ lại, cộng thêm 13 bài đã được xác minh thủ công so với trang trực tiếp; YouTube 75 video / 4,545,636 lượt xem; TikTok 36 video / 171,040 lượt xem; Instagram 14 reel / 10,778 lượt thích; Hacker News 133 câu chuyện / 25,312 điểm / 11,852 bình luận; GitHub 6 kho lưu trữ / 842 ngôi sao; Digg 7 cụm / 119 bài đăng; arXiv 18 bài báo. Tổng hợp từ mười một lần chạy /last30days vào ngày 17-09-2026, số liệu tổng trước khi khử trùng lặp giữa các lần chạy.
