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TypeSafe AI是一家人工智能研究实验室，致力于构建面向软件自动化的机器原生智能基础设施，让AI输出直接服务于软件的自主决策。其首个公开发布的System One模型Jev能够输出带类型的决策、经过校准的概率和置信度估计，而不是生成对话文本，从设计上适配程序化集成。Jev专为可靠、快速且高性价比的自动化而设计，使软件能够在置信度较高时自主执行操作，并在决策不确定时升级至人工审核，实现自动化效率与人工兜底的平衡。

一、产品核心功能：

1、带类型输出：专为直接集成到软件中而设计的带类型输出，模型返回结构化决策而非自由文本，让结果可编程、可组合。

2、校准的置信度估计：为每项决策提供经过校准的置信度估计，让系统明确知道每个决策的可靠程度。

3、高效自动化工作流：快速且高性价比的自动化工作流，以更低的延迟和成本支撑生产环境中的自动化决策。

4、决策阈值机制：支持自主执行和人工审核的决策阈值，开发者可设置置信度阈值，让软件自动执行高置信度决策，其他情况交由人工审核。

5、机器原生模型架构：采用机器原生的System One模型架构，面向软件消费场景设计，而非面向对话场景。

6、减少幻觉：提供可靠且自洽的输出，旨在减少幻觉，提升自动化决策的稳定性与可信度。

二、典型使用场景：

1、利用结构化输出和置信度阈值自动执行业务决策，让高置信度场景全自动处理。

2、构建可将不确定案例升级至人工审核的软件工作流，实现自动化与人工的协同闭环。

3、对收到的数据和请求进行分类、路由或优先级排序，提升数据处理环节的自动化水平。

4、在生产环境的自动化系统中使用经过校准的AI决策，让模型输出直接服务线上业务。

5、在面向决策的工作流中替代成本高昂或速度较慢的大语言模型调用，以更优的成本和速度获得可靠决策。

三、标准使用流程：

1、获取访问：加入Jev的早期体验候选名单，或使用现有的集成访问权限。

2、发送结构化问题：向Jev发送结构化问题，获取模型输出。

3、接收决策结果：Jev返回带类型的决策、概率和置信度估计，结果可直接集成到软件工作流中。

4、设置决策阈值：配置置信度阈值，让软件自动执行高置信度决策，并将不确定情况交由人工审核。

5、组合使用输出：在代码中组合和使用Jev的输出，构建完整的自动化决策流程。

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