話さないAI、JEV System Oneアーキテクチャ完全攻略
DEVJH
¥4,292
早割
50%
¥2,146入門 / AI, Python, LLM, AX(Agent Experience), AI Agent, software-design, LangChain
New
New
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。
入門
AI, Python, LLM






![[Electron #2] React + Electron オフライン顔認証入退室・出席管理システム (With DeepFace)講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/339677/cover/ai/0/3f0aeb99-6e04-4d30-ba5b-841a2c0fea14.png?w=420)