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前OpenAI研究员Diogo Almeida批评当前AI（如Codex、Claude Code）仍停留在人机辅助阶段，提出Jev模型旨在实现AI与软件的深度集成：通过面向校准决策的强化学习（RLCD），使模型输出可被代码直接消费的选择、评分和概率，提升自动化可靠性与性价比，目标是让AI成为像数据库一样隐形、稳定、可编程的基础设施。
TypeSafe创始人阿尔梅达提出Jev模型，定义为“系统一模型”，旨在让AI成为可嵌入软件的可靠基础设施，聚焦代码直接调用、每美元智能效率及程序内可靠性，通过RLCD训练范式替代RLHF，强调任务拆解、结构化输入与可验证决策，而非追求大模型规模或公共基准分数。
