CONOCE JEV · MODELO SYSTEM ONE

Conoce Jev.
Creado para decidir.

Inteligencia que se convierte en acción.

Convierte la información en decisiones. Pon tu software en marcha.
Conoce Jev, un modelo de decisiones rápidas creado para la automatización.

Ver Jev en acción Explorar System One

Seguridad de tiposDecisiones en paraleloCalibración

EL MOTOR DE DECISIONESJEV / 01

Entrada no estructuradaDecisiones estructuradas

70–500ms

Latencia de extremo a extremo^*

1 call

Una llamada. Respuestas en paralelo.

Type-safe

Valores tipados, listos para el código

P(decision)

Una probabilidad para cada decisión

* Fuente de los datos de latencia: Anuncio oficial de TypeSafe AI. El rendimiento real varía según la tarea y las condiciones de uso.

01 / OTRA FORMA DE INTELIGENCIA

¿Qué es Jev?

Jev es el primer modelo System One público de TypeSafe AI, diseñado para automatizar decisiones dentro del software.

Proporcionas un estado y preguntas predefinidas, y Jev devuelve respuestas tipadas con sus probabilidades para que el programa determine el siguiente paso según las reglas de negocio.

Prueba el flujo de decisión a continuación

02 / DEL ESTADO A LA DECISIÓN

¿Cómo funciona Jev?

Proporciona el contexto, define los tipos de preguntas y consulta las decisiones estructuradas. Los ejemplos predefinidos de abajo muestran el enrutamiento de consultas de soporte, la moderación de contenido y la puntuación de clientes potenciales.

01 / ESTADOEstado de entrada

Mensaje del clienteTEXTO

Hola, me suscribí a Pro la semana pasada, pero hoy he visto que me han cobrado dos veces. ¿Podrían devolverme el importe cobrado de más? ¡Gracias!

PREGUNTAS TIPADASPreguntas predefinidas

intentenum

needs_humanboolean

urgencyscore 1–5

JEV

02 / DECISIÓNSalida estructurada

Ejemplo de resultado

{
  "intent": {
    "value": "refund",
    "probability": 0.96
  },
  "needs_human": {
    "value": true,
    "probability": 0.92
  },
  "urgency": {
    "value": 4,
    "confidence": 0.89
  }
}

Ejemplo de siguiente paso: derivar a un especialista en facturación para revisar con prioridad el cobro duplicado.

Proporciona el contexto

Mensajes, registros o eventos de negocio,
tal como son.

Define la forma de la respuesta

Categorías, booleanos o puntuaciones:
tú eliges el tipo de salida.

Deja que el software actúe

Lee los resultados y las probabilidades,
y aplica los umbrales de negocio para elegir el siguiente paso.

03 / UNA NUEVA PRIMITIVA

¿En qué se diferencia Jev de un LLM?

Jev devuelve decisiones tipadas y probabilidades para preguntas predefinidas; los LLM se centran en la generación y el razonamiento de propósito general y también pueden aplicar restricciones al JSON mediante salidas estructuradas.

Seguridad de tipos ≠ decisión correcta.
Los procesos críticos siguen necesitando umbrales, validación y supervisión humana.

Comparar Jev y los LLM

Cuatro criterios para comparar Jev con los modelos de lenguaje.
Dimensión	Modelos de lenguaje	Jev · System One
Salida	Texto o JSON con restricciones	Valores de tipos predefinidos
Proceso	Generación token a token	Varias decisiones en paralelo
Integración	Análisis sintáctico o restricciones de Schema	Lectura de resultados estructurados
Probabilidad	Depende del modelo y de la API	Devuelve probabilidades calibradas

Basado en el posicionamiento publicado por Jev. Las capacidades reales dependen de la API. TypeSafe AI · Sitio oficial de Jev

04 / INTELIGENCIA EN TODAS PARTES

¿Para qué casos de uso es adecuado Jev?

Jev puede utilizarse para el enrutamiento de flujos de trabajo, las interacciones en tiempo real, la extracción de características por lotes y la evaluación de la seguridad de los modelos.

01 / ENRUTAMIENTO

Cada tarea en su lugar.

Identifica la intención, evalúa la prioridad y dirige mensajes y solicitudes al responsable adecuado.

Enrutamiento de flujos

02 / TIEMPO REAL

Respuestas al ritmo de la acción.

Evalúa rápidamente el estado actual para orientar las decisiones de sistemas interactivos sensibles a la latencia.

Interacción en tiempo real

03 / EXTRACCIÓN

Encuentra señales entre el ruido.

Convierte contenido no estructurado en categorías y puntuaciones que el software pueda procesar.

Extracción de características por lotes

04 / PROTECCIONES

Una comprobación más antes de actuar.

Evalúa los riesgos de las instrucciones y las salidas de los modelos para ayudar al sistema a decidir si debe permitirlas, revisarlas o bloquearlas.

Evaluación de seguridad de modelos

MENOS ESPERA. MÁS ACCIÓN.

Haz que la inteligencia forme parte de la acción.

Empieza con una pregunta. Explora la próxima decisión que Jev podría tomar para tu sistema.

Acceso anticipado a la APISolicita acceso en typesafe.ai

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