ChatGPT 幕后功臣出走 OpenAI，两年后做了个「不会聊天」的 AI

（来源：AI信息Gap）

你可能没听过 Diogo Almeida 这个名字。

但你每天在用的 ChatGPT、DeepSeek 能听懂指令、和人对话，背后靠的是一套名为 RLHF 的训练方法，他是 RLHF 论文核心作者之一。InstructGPT、ChatGPT、GPT-4，他都曾深度参与。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习），一种通过将人类的偏好和评价融入训练过程，来优化 AI 模型的技术。

昨天，Diogo Almeida 带着他的新公司 TypeSafe AI 杀了回来，发布了一个很有趣的 AI 模型，Jev。

一个模型，为什么有趣？因为「它不会聊天，只做判断」。

AI 模型在聊天方面已是炉火纯青，但真正的自动化，还遥不可及。

Diogo Almeida 说，「我们最初认为聊天模型也许能通往 AGI，但越做越觉得差了点什么。」

他觉得 ChatGPT 走偏了。

他后来在采访中被提到是 OpenAI 内部少数几个公开不认同 ChatGPT 方向的人。他认为未来大部分 AI 应该是安静地在后台运行，不需要和人聊天。

于是 Diogo Almeida 选择从 OpenAI 离开，拉上两个联合创始人，一个是连续创业者 Erik Gafni，另一个是前 Meta/FAIR 研究工程师 Sasha Sheng，2024 年在旧金山创办了 TypeSafe AI。

蛰伏两年，TypeSafe AI 现在估值 2 亿美元。

那 Jev 到底是什么？

TypeSafe 将其称为「System One Model」，只负责快速判断，不负责深度推理和写作。

它接收非结构化的输入，一封邮件、一段日志、一个 JSON、一段游戏状态描述，外加一组你提前定义好结构的问题，然后一次性并行输出所有答案。每个答案都自带概率和置信度分数。

所以，本质上它是一个「智能版函数调用」，非结构化状态进去，带类型的概率决策出来。

更通俗的说，Jev 是一个超级快速的「判官」。比如你问它「这封邮件是技术问题、销售问题还是投诉」，ChatGPT 会写一大段话告诉你为什么，它直接给你一个结构化的结果，「技术问题 85%，投诉 8%，销售 7%」，70 毫秒搞定。

而且因为输出结构是提前定义好的，它在数学上不可能输出格式错误的答案。TypeSafe 因此宣称 Jev 不会产生幻觉（这个说法后面会讨论）。

Jev，便宜得离谱。

输入 token 每百万 0.042 美元，折算下来 10 亿 tokens 只要 42 美元，而目前主流大模型的输入 token 价格普遍在每百万 0.20-10 美元之间。

输出 token 免费，Diogo Almeida 说「输出成本太低了，不值得收费。」

从收到请求到返回结果，Jev 只需要 70-500 毫秒，而其他 AI 模型做同样的事情要 3-329 秒。

下面是一个横向对比，同一段客户状态描述分别投喂给 Jev 和 GPT-5.6 Terra。Jev 用时 0.114 秒，GPT-5.6 Terra 8.566 秒。

根据一位独立开发者的实测，调用 5000 次 Jev 大约花费 2 美元，平均延迟 150 毫秒。

不会生成文本的 Jev 竟然还能打游戏，比如「毁灭战士」。

TypeSafe 把游戏状态转化为结构化的文本数据发送给 Jev，每秒调用 10 次，Jev 实时做出移动、射击、转向的决策。成本约为每小时 7 美元。负责这个 demo 的工程师原本担心每秒 10 次调用太烧钱，结果团队一算，比预想的还要便宜。

还有一个维基百科跳转测试，让 AI 模型从一个维基百科页面出发，只通过页面上的链接跳转到目标页面。每一步都要从成百上千个链接里选择，Jev 用更少的步数就能到达。

做判断，它不比推理模型差。

海外科技博主 Dan Shipper 用 Jev 在 0.7 秒内评判了自己过去写的所有文章。他的思路是把这种又便宜又快的判断型 AI 放在生成式 AI 后面当质检员。常规大模型负责写作，Jev 负责审核。

故事到目前为止，听起来都挺美好的。但实际上 Jev 的每一个性能声明都来自 TypeSafe 自己，缺少独立验证。

它的架构没公开，权重没开源，训练数据来源没披露，核心技术也没有论文支撑。所以，有网友发出了灵魂拷问，「这到底是一个全新的架构，还是一个换了名字的分类器？」

此外，「不会产生幻觉」这个说法站不住脚。

Jev 的类型安全能保证输出格式不会出错，但不妨碍模型一本正经地返回一个格式完美、内容全错的答案，格式对和判断对是两码事。

Jev 这个名字，来自 19 世纪经济学家 William Stanley Jevons。著名的「杰文斯悖论」就出自这位经济学家，说的是蒸汽机效率提高后，煤炭消耗反而增加了，因为用煤成本降低，大家用得更多了。

在 Diogo Almeida 看来，AI 也会走向这条路。智能的成本每降低一个数量级，用量可能会增加好几个数量级。

而「System One」这个类别名称则来自诺贝尔经济学奖得主 Daniel Kahneman 的《思考，快与慢》一书。快速直觉判断和慢速深度推理，Diogo Almeida 选了快的那个。

TypeSafe 目前已开放早期内测，感兴趣的可以在它的官网（typesafe.ai）加入候补名单。