말하지 않는 AI, JEV System One 아키텍처 완전정복

채팅에 최적화된 LLM으로 분류, 라우팅, 가드레일을 넣으면 문자열이 돌아오고, 그 문자열을 다시 파싱해야 합니다. 환각과 타입 이탈, 수 초의 지연, 출력 토큰 비용이 같이 옵니다. 이 강의는 TypeSafe의 첫 System One 모델 Jev를 기준으로, 상태(state)를 넣으면 스키마 안의 타입 있는 결정과 캘리브레이션된 확률이 나오는 구조를 따라갑니다. 모델은 문자열 생성을 하지 않습니다. 병렬 샘플링과 RLCD(Reinforcement Learning for Calibrated Decisions)가 왜 그 결정을 빠르게 만드는지, Choice · Score · Noul을 한 요청에 어떻게 섞는지, 그리고 구조로 떨어지는 판단은 Jev에 두고 열린 서술은 LLM에 두는 하이브리드까지 개념과 코드로 정리합니다.