前 OpenAI 研究员发布 Jev：跳过文本生成，直接输出结构化判断
曾参与 RLHF 的研究员发布 Jev：跳过文本生成、直接输出带概率的结构化判断，把模型变成软件可高速调用的接口。
前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida（InstructGPT 论文共同作者之一）发布新模型 Jev，放弃了自由文本生成：它不逐字「写」答案，而是按预设格式直接给出带类型的结构化判断及置信度。官方称速度提升 20-200 倍，成本最高降至原来的 1/400，输出 Token 免费。
正文摘录
.jpg) 编辑｜山辉 你敢信， 曾经全力推动 AI 学着说话的人，现在做出了一个「闭嘴」的模型 。 前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 终于结束了两年的隐身状态，正式发布新模型 Jev。  Almeida 是 2022 年 InstructGPT 论文的共同作者之一，也参与了 OpenAI 早期 RLHF 与 GPT-4 的相关工作。可以说，今天 ChatGPT 式「能听懂人话、会和人聊天」的模型训练路线，他是早期参与者之一。 但在离开 OpenAI 后，他开始怀疑这条路线。 「大模型现在非常擅长聊天，但聊天能力真的是软件自动化需要的核心能力吗？」 这个问题， Almeida 已经思考了四年。 现在，他给出了一个很直接的答案：也许 AI 根本不需要这么爱说话。 TypeSafe 推出的首款 System One Model Jev，直接放弃了自由文本生成。 官方给出的数字相当夸张， 速度提升 20-200 倍，成本最高可降至原来的 1/400，输出 Token 甚至免费。 一个「拒绝说话」的 AI 假设现在有一封用户邮件。你想知道三个问题：它是不是投诉？问题紧不紧急？