話さないAI、JEV System Oneアーキテクチャ完全攻略

チャットに最適化されたLLMで分類・ルーティング・ガードレールを行うと、文字列が返ってきて、その文字列を再度パースする必要があります。そこには幻覚や型の逸脱、数秒の遅延、出力トークンのコストが伴います。 この講義では、TypeSafe初のSystem OneモデルであるJevを軸に、状態（state）を入力すると、スキーマ内の型付きの判断とキャリブレーション済みの確率が出力される構造を扱います。モデルは文字列を生成しません。並列サンプリングとRLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）がなぜ判断を高速化するのか、Choice・Score・Noulを1つのリクエストにどう組み合わせるのか、そして構造化できる判断はJevに任せ、自由記述はLLMに任せるハイブリッドまで、概念とコードで整理します。