Jev AI Dev · vodnik za razvijalce

Kaj je model UI System One? Vodnik za Jev za razvijalce.

System One je TypeSafov razred modelov UI, ki nestrukturirano stanje aplikacije pretvori v tipizirane odgovore in verjetnosti. Jev je prva izvedba: omejena odločitvena komponenta za kodo aplikacije.

Vhod: Besedilo, JSON ali seznami besedil
Izhod: Choice, Score ali Noul
Potek izvajanja: Ostane v vaši kodi

Kako vključiti Jev Primerjaj z LLM

To je neodvisen vodnik za razvijalce. Podrobnosti o izdelku in zmogljivosti so povzete po TypeSafu. Pred produkcijo preverite Jev na svojih podatkih.

System Onestate → decisions

state

»Zaračunali so mi dvakrat. Prosim, rešite danes.«

choiceobračun0.96

noulnujno0.88

scorenezadovoljstvo1.7 / 2

if (confidence < threshold) → review

Razred modela

Model System One je odločitveni gradnik za kodo aplikacije.

Model System One razume pomen vhoda, vendar ne nadaljuje pogovora in ne piše odgovora. Vnaprej določite vprašanje in dovoljeno obliko odgovora; model vrne omejeno presojo, ki jo program lahko preveri.

Razumevanje stanja

Model razlaga naravno ali strukturirano besedilo: zahtevek, sled Agenta, zapis izdelka ali stanje igre.

Znotraj pogodbe

Aplikacija določi prostor odgovorov pred klicem. Model izbere možnost, oceni na lestvici ali presodi trditev da/ne.

Vidna negotovost

Vsak odgovor vsebuje verjetnost. Choice in Score porazdelitev povzameta tudi kot confidence.

Sestavljanje s kodo

Pragovi, pravila, dejanja, ponovitve, rezervne poti in človeški pregled ostanejo v navadni kodi.

Jev v delovnem toku

Kako razvijalci vključijo Jev v kodo aplikacije.

Jev en klic modela spremeni v več odločitvenih signalov. Uporabna enota ni obrat klepeta, temveč majhna tipizirana pogodba med modelom in aplikacijo.

Vhod

1. Zgradite stanje

Pošljite informacije, potrebne za odločitev. Jev trenutno sprejema besedilne vhode: nize, objekte JSON in sezname besedil.

Sporočilo stranke + podatki računa

Pogodba

2. Določite vprašanja

Poimenujte vprašanje, izberite primitive in opišite možnosti ali lestvico. Več neodvisnih vprašanj je lahko v eni zahtevi.

oddelek · nujnost · nezadovoljstvo

Model

3. Jev oceni

Jev za vsako vprašanje vrne tipiziran odgovor in verjetnost. Choice in Score vključujeta tudi confidence.

obračun · 0,93 · visoka confidence

Aplikacija

4. Koda uporabi pravila

Izhod združite z determinističnimi preverjanji. Jasne primere z nizkim tveganjem izvedite, nejasne ali pomembne pa predajte človeku ali modelu sklepanja.

usmeri · vprašaj · preveri · ustavi

Tri oblike odgovora

Choicebilling

Katera ekipa naj obravnava primer?

Izbere eno možnost iz vnaprej določenega nabora in vrne verjetnost vsake možnosti.

Score1.43 / 2

Kako resna je težava?

Vhod umesti na urejeno opisano lestvico; rezultat je lahko med ravnmi.

Noul0.95

Ali zahteva vračilo?

Oceni trditev da/ne in vrne verjetnost za »da«.

Utemeljitev

Zakaj je TypeSafe izdelal modelni vmesnik za programsko opremo.

Generativni modeli ustvarjajo prilagodljive nize za ljudi. TypeSafe meni, da programska oprema potrebuje ožjo inteligenco: vgradljivo v kodo, ponovljivo, z vidno negotovostjo in preglednim potekom izvajanja.

Nizi so prilagodljivi, a odprti

Izhod je lahko besedilo, koda, JSON, zavrnitev ali napačna oblika. Aplikacija mora pred dejanjem pogosto razčleniti, preveriti in obravnavati napake.

Avtomatizacija potrebuje meje

Ko model deluje v ozadju, mora program vnaprej poznati možne izide in dejanja, ki jih vsak izid dovoli.

Negotovost mora spremeniti tok

Porazdelitev verjetnosti omogoča avtomatizacijo jasnih primerov in pošiljanje nejasnih na varnejšo pot.

Majhne odločitve se morajo sestavljati

Zapleten tok razdelite na osredotočene semantične presoje in jih povežite z deterministično logiko namesto z enim velikim promptom.

Kje je uporaben

Kje se System One AI prilega razvojnim tokovom.

Najboljše naloge se pogosto ponavljajo, zahtevajo razumevanje neurejenega vhoda in vodijo do malo dejanj, ki jih aplikacija že zna izvesti.

Podpora uporabnikom

Razvrstite zahtevke, zaznajte namen in nujnost, ocenite razpoloženje ter nejasne primere pošljite v pregled.

Obračun, tehnika, račun ali nekaj drugega?

Nadzor Agenta

Izberite model ali orodje, presodite potrebo po iskanju, popolnost rezultata ali načrtovan klic orodja.

Naj Agent nadaljuje, ponovi ali eskalira?

Razvrščanje in ustreznost

Ocenite ujemanje kandidata s poizvedbo, profilom, pravilom ali kontekstom in signal združite s poslovnimi pravili.

Kako ustrezen je kandidat za zahtevo?

Varnost in preverjanje

Ocenite sporočila, izhode, sledi ali spremembe kode po jasnih merilih; visoko tveganje zadržite za determinističnimi vrati.

Ali to krši navedeno pravilo?

Interakcija v realnem času

Izberite dovoljeno dejanje za igre, simulacije, vmesnike ali naprave brez dolgega ustvarjenega odgovora.

Katero dovoljeno dejanje najbolj ustreza stanju?

Obdelava podatkov

Veliko zapisov pretvorite v kategorije, ocene, zastavice in značilke za nadaljnje sisteme.

Kategorija in stopnja tveganja tega zapisa?

Dobro ustreza

Možnosti so znane, vhod je semantično zapleten, odločitev se ponavlja, zakasnitev je pomembna in koda pozna dejanje ali rezervno pot za vsak izid.

Slabo ustreza

Potrebujete izvirno besedilo ali kodo, globoko večstopenjsko sklepanje, široko raziskovanje, razlago, večmodalni vhod ali izidov ni mogoče določiti vnaprej.

System One in generativni LLM

System One in generativni LLM imajo različne vloge v skladu UI.

Oba pristopa razumeta jezik, LLM pa lahko omejimo s strukturiranim izhodom. Bistvena razlika je, kaj naj model izvorno vrne in kako ga uporablja okoliška programska oprema.

Vidik	Jev / System One	Običajen generativni LLM
Glavna naloga	Oceniti vnaprej določene izide	Ustvariti nadaljevanje ali odgovor
Izvorni izhod	Tipizirana izbira, ocena ali verjetnost da	Zaporedje tokenov: besedilo, koda, JSON ali drugo
Prostor odgovorov	Določen pred klicem	Po naravi odprt, tudi če schema omeji končno obliko
Negotovost	Verjetnost vsakega odgovora; confidence za Choice in Score	Lahko poda verjetnosti tokenov ali lastno oceno gotovosti, navadno ne kalibriranega signala naloge
Vzorčenje	Po TypeSafu se vprašanja in izhodi ocenijo vzporedno	Navadno zaporedno, token za tokenom
Prednosti	Pogoste semantične vejitve, scoring, routing in preverjanja	Pisanje, pogovor, programiranje, sinteza in odprto sklepanje
Glavna napaka	Pravilno tipizirana, semantično napačna odločitev	Napačna, nepravilno oblikovana, nepodprta ali zgrešena vsebina
Vloga v sistemu	Omejena odločitvena komponenta v vidni kodi	Prilagodljiv generator ali model sklepanja, pogosto z večjo orkestracijo

Za razvijalce, ki System One ocenjujejo širše od Jeva, je spodaj isti skupnostni modul kot na strani Projects. Loči neodvisno naučene modele od Jevu podobnih vmesnikov na obstoječih utežeh.

System One

Skupnostni ekosistem System One

Ti modeli in preizkusi vmesnikov skupnosti so nastali po navdihu Jeva ali raziskujejo podobne pristope k strukturiranim odločitvam. Niso uradne različice Jeva podjetja TypeSafe in niso vključeni v zgornjo lestvico projektov GitHub.

Model skupnostiQwen3.5-9B

Bespoke Nimble

Prilagodilnik LoRA in postopek učenja po navdihu Jeva za izbiro ter vprašanja da/ne. Deluje lokalno in trenutno sprejema le besedilo.

GitHub

Model skupnostiQwen3-0.6B

NanoJev

Majhen model z odločitvenimi glavami, javno kodo za učenje in igralnimi prikazi izbire dejanj.

GitHub

Model skupnostiQwen3.5-2B

decider

Dodatno učen model, ki v enem prehodu vrne verjetnosti za strukturirana vprašanja. Trenutna različica podpira le angleščino.

GitHub

Model skupnostiModernBERT 151M

Verdict

Majhen odločitveni model na osnovi kodirnika z objavljenimi utežmi in prikazom WebGPU v brskalniku.

GitHub

Model skupnostiQwen3.5-0.8B

Dohnuts

Večmodalni odločitveni model z 0,8B parametri ter objavljenimi utežmi, kodo za učenje in rezultati preizkusov. Besedilo in slike obdela v enem prehodu; uteži so namenjene nekomercialnim raziskavam.

GitHub

Preizkus vmesnikaDiffusionGemma 26B-A4B

OpenJev

Z obstoječim modelom DiffusionGemma odgovarja na strukturirana vprašanja prek API-ja, podobnega Jevu. Ne objavlja novih uteži modela.

GitHub

Preizkus vmesnikaOpen-model logits

Simple Jev

Z obstoječimi odprtimi modeli ocenjuje dovoljene odgovore prek vmesnika, podobnega Jevu. Ne objavlja novih uteži modela.

GitHub

Preizkus vmesnikaSpark-X2.5-4B

Rizzo Flow

Lokalni strežnik, združljiv z Jev, ki bere logite odgovorov modela Spark-X2.5. Vprašanja si delijo eno predpolnitev stanja; vključena sta tudi preizkusno okolje in merjenja.

GitHub

Preizkus vmesnikaAny causal LLM

AnyJev

Orodje, ki brez dodatnega učenja pretvori vzročne jezikovne modele v tipizirane odločitvene modele, s popravkom vpliva vrstnega reda, izbirno kalibracijo in ponovljivimi meritvami.

GitHub

Preizkus vmesnikaQwen3.5 / DeBERTa

local-jev

Strežnik brez povezave, združljiv z Jev, za Qwen ali DeBERTa; preizkušen je z uradnim SDK-jem, rezultati JevBench pa so objavljeni.

GitHub

Neodvisni projekti skupnosti, ne uradne različice Jeva.

Primarni viri

Trditve preberite v kontekstu.

Ta vodnik Jev AI Dev z lastnimi besedami pojasnjuje TypeSafov okvir. Podrobnosti API-ja, trditve o izdelku, vrednotenje in posodobitve preverite v uradnih virih.

01Dokumentacija System One 02Predstavitev Jeva in tehnične trditve 03Manifest Composable AI 04Uradni zemljevid primerov uporabe

Preizkusite obliko, ne le zamisli

Začnite z eno odločitvijo, ki jo aplikacija že sprejema.

Določite odgovore, zberite reprezentativne primere, opredelite obravnavo negotovosti in primerjajte Jev s sedanjimi pravili ali modelom. Odločitev z velikim vplivom ne avtomatizirajte neposredno.

Preizkusite Jev v Playgroundu Oglejte si projekte Jev