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AI & Enterprise
AI智能体走热，企业自动化落地仍不及预期
随着模型能力持续提升，企业对可独立执行任务的AI智能体热情升温，但自动化在真实业务中的落地速度仍低于预期。多位业内人士指出，基于RLHF训练的大语言模型更擅长辅助人，而非承担无人值守的自动化任务。与此同时，TypeSafe AI推出决策型模型Jev，主打速度与成本优势；多项调查则显示，核验和修正AI输出，正在抵消部分效率收益。
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TypeSafeAI推出新模型Jev：不生成文本，只输出决策与概率
TypeSafeAI推出新模型Jev，主打自动化场景。与传统大语言模型不同，Jev不生成文本，而是直接输出决策结果及对应概率。创始人Diogo Almeida表示，当前AI的成功案例多集中在人类参与的辅助型任务，而完全自动化对准确率要求更高；RLHF虽然能让模型回答更自然，却难以满足可靠自动化所需的精度门槛。
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OpenAI前研究员创立的TypeSafe AI推出Jev：不生成文本，只输出概率值
TypeSafe AI推出新模型Jev，以概率值替代文本生成，并强调其“校准决策”能力，以降低传统生成式AI的幻觉风险。该公司由曾参与ChatGPT及RLHF相关工作的Diogo Almeida创立。TypeSafe AI称，Jev在成本和响应速度上具备优势，输出token免费，输入token按每10亿个计费。目前，开发者已开始测试其在软件自动化中的应用。