Chinh phục toàn diện kiến trúc JEV System One – AI không lên tiếng

Khi dùng LLM được tối ưu cho trò chuyện để thực hiện phân loại, định tuyến và áp dụng các guardrail, kết quả trả về sẽ là một chuỗi, và bạn phải phân tích cú pháp chuỗi đó một lần nữa. Đi kèm với đó là hiện tượng ảo giác, sai lệch kiểu dữ liệu, độ trễ vài giây và chi phí token đầu ra. Bài giảng này trình bày cấu trúc dựa trên Jev, mô hình System One đầu tiên của TypeSafe: khi đưa vào trạng thái (state), hệ thống trả về các quyết định có kiểu trong schema cùng với các xác suất đã được hiệu chuẩn. Mô hình không tạo ra chuỗi. Nội dung cũng giải thích bằng khái niệm và mã nguồn vì sao lấy mẫu song song và RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, cách kết hợp Choice · Score · Noul trong một yêu cầu duy nhất, cũng như mô hình hybrid trong đó các phán đoán có thể biểu diễn dưới dạng cấu trúc được giao cho Jev, còn phần diễn đạt mở được giao cho LLM.