System One — класс моделей TypeSafe AI для быстрых сфокусированных суждений. Они принимают state и возвращают типизированные ответы и вероятности, которые код использует напрямую.
Что означает System One
Название отсылает к идее быстрого интуитивного мышления, популяризированной Даниэлем Канеманом. В продуктовой архитектуре это не симуляция человека, а специализация модели на коротких суждениях.
Jev — первая модель этого класса у TypeSafe AI.
Отличие от последовательной генерации
Авторегрессионная LLM создаёт ответ токен за токеном. Длина результата влияет на задержку и стоимость. System One не строит длинную последовательность: он оценивает заданное пространство решений.
State как общая картина
State — факты, относительно которых задаются вопросы. Он может быть строкой, JSON-объектом или массивом текстовых значений. Код должен предварительно отфильтровать ненужное и сохранить структуру.
Параллельная выборка
В одном запросе можно смешать Choice, Score и Noul. Все вопросы видят один state, оцениваются независимо и не скрывают ответы друг от друга.
Этот режим полезен для speculative fan-out: задать несколько потенциально нужных вопросов и позже выбрать ответы кодом.
Структурированное решение
Модель не должна изобретать значение вне указанных вариантов или уровней. Программа получает выбор, вероятности и уверенность, а не извлекает смысл из абзаца свободного текста.
Роль вероятностей
TypeSafe обучает Jev методом RLCD — reinforcement learning for calibrated decisions. Цель состоит не только в выборе класса, но и в полезной оценке неопределённости.
Калибровка является свойством групп прогнозов. Значение 0,9 не превращает отдельный ответ в гарантию.
Где это полезно
System One подходит для узлов принятия решения внутри более крупного процесса: маршрутизации, ранжирования, проверок и выбора инструмента. Код сохраняет права, вычисления и необратимые действия.
Где нужен обычный LLM
Используйте генеративную модель для объяснения, написания, кода, многошагового рассуждения и свободной формы. Часто лучшая схема гибридная: Jev выбирает маршрут, LLM выполняет содержательную работу.