# Jev 模型介绍：放弃自回归、只做结构化决策输出

- 来源：karminski-牙医 (@karminski3)
- 发布时间：2026-09-18 06:46
- AIHOT 分数：35
- AIHOT 链接：https://aihot.news/items/cmu64qi370ap7rofjzzjjsv18
- 原文链接：https://x.com/karminski3/status/2100717944565354595

## AI 摘要

Jev 模型放弃传统自回归架构，无法直接输出普通文本，只能做决策并输出结构化 JSON，输入时需定义 Schema 并编译为决策槽位，因此输出不会出错。它目前仅支持文本输入，二分类场景可输出如 isSpam 为 true、概率 0.982 的 JSON；复杂场景下定义好可用动作后模型即可自主决策，如玩杀戮尖塔或看盘。

## 正文

给大家写个简单的Jev模型介绍, 这绝对是个需要重点关注的模型.

简单讲, 这个模型放弃了传统自回归架构, 它没有办法直接输出普通文本. 但是他能进行决策!

比如最简单的二分类场景, 输入一条短信, 让它判断是否为垃圾短信, 它就可以输出这样的JSON:

{"decision": { "isSpam": true }, "probabilities": { "isSpam": { "true": 0.982, "false": 0.018 } } }

没错, 它只能进行结构化输出, 甚至你输入的时候要定义 Schema (用过protobuf/GraphQL的同学应该能理解), 在送入模型时被编译为特定的决策槽位, 然后按照槽位输出, 所以输出JSON不可能出问题.

而复杂一些的场景, 比如让这个模型玩杀戮尖塔或者看盘, 只需要把内容转换为文本输入进去(没错, 目前模型只支持文本输入), 然后定义好模型能进行哪些动作, 模型就会自主决策了.

到目前为止, 是不是看上去跟普通文本大模型没区别?

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