Jev 正式发布：面向决策的 System One 模型
TypeSafe 创始人 Diogo Almeida 介绍 Jev、RLCD 训练方法，以及面向软件决策场景的模型定位。原帖附有 2 分 56 秒发布视频。
Visual Edition Jev 发布：本地多模态 4bit 量化部署
Visual Edition Jev 发布，按社区思路将候选结果映射到固定标签，prefill 后直接采样并限制输出 token，采用多模态 qwen-3.5-0.8B 4bit 量化在 16G M4 MacBook Pro 本地流畅运行。
Visual Edition Jev is Here https://github.com/hr98w/jev-visual… Following the community's ideas, mapping candidate results to fixed labels, direct sampling after prefill, limiting output tokens, using multimodal qwen-3.5-0.8B 4bit quantized deployment locally, running smoothly on 16g m4 mbp
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ChatGPT 共同发明人推出名为 Jev 的新型 AI，据称速度提升 20-200 倍、成本降低 40-400 倍，输出 token 永久免费，且只做决策不生成文字。 链接
