Codex 和 Claude Code 都跑偏了，前 OpenAI 研究员称 Jev 出现前 AI 世界是个悲剧

AI摘要 Jev 提出面向校准决策的强化学习（RLCD）框架，使 AI 输出可被代码直接消费的选择、评分与概率，支撑确定性可控的自动化。其核心目标是弥合大模型智能能力与工程化落地之间的接口断层。

AI 自动化瓶颈不在智能上限，而在输出不可信、不可编程；RLCD 通过概率化决策输出实现不确定性量化；开发者可依置信阈值自主编排人机协作流程。

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“它会逐渐退到软件背景中，像数据库、正则表达式或其他基础设施一样，成为开发者随手调用的普通能力。”

这是 TypeSafe CEO、Jev 创始人 Diogo Almeida 对 AI 的设想：当智能真正融入软件，用户甚至不必意识到它的存在。但怎样才能让开发者放心地把判断交给 AI，而不用守在旁边反复检查？

几个月前，在 AI Engineer 大会的演讲中，这位曾参与 OpenAI InstructGPT 工作的研究者就提出，“下一个时代并不是 Claude Code”时代。在他看来，Claude Code 与 Codex 本质上仍属于同一个阶段——AI 的主要角色仍然是围绕人提供辅助。他关心的是，为什么 AI 如此聪明，能解决数学界的千禧年难题，却连最基础的活都无法实现自动化工作？

9 月 22 日，做客 Latent Space 播客接受采访时，Diogo 再次谈起这份不满，措辞更加直接：“在我看来，Jev 出现之前的 AI 世界，简直是个悲剧。”在他看来，问题在于：强大的“智能引擎”已经有了，把它接进实际业务流程的接口却仍然欠缺。

这一次，他带来了自己的答案——Jev。通过面向校准决策的强化学习（RLCD），团队希望让模型输出可供代码直接使用的选择、评分和概率，让开发者能够依据不确定性设置阈值，决定何时执行、何时交给人处理。

从参与训练听懂人类指令的模型，到尝试让代码直接调用智能，Diogo 为什么要重新选择训练目标？他又准备如何让 AI 成为像数据库一样普通的软件能力？这场两小时的访谈讲述了他的判断与尝试。

Swyx：对于那些可能不太了解情况或者只想得到确切答案的人来说，Jev 到底是什么？

Diogo Almeida： 目前最准确的称呼是 System One 模型，它的能力范围远远超出决策本身。这类模型的目标，在于让代码成为模型输出的直接使用者。

Swyx：你对 RLHF 的一个核心看法是：模型的回答会向用户想听的内容，而不是反映它对一件事真正的内部置信度。能具体谈谈吗？

Diogo Almeida： 几乎没人注意到 RLHF 的缺点，特别是“模式坍缩”（mode dropping）。RLHF 的模式坍缩会让模型偏向生成更安全、更常见的答案，而牺牲概率分布的真实校准，这既掩盖了长文本中的错误累积，也解释了为什么文本模型不擅长决策。

Swyx：RLCD 与 RLHF 的核心区别是什么？

Diogo Almeida： 区别首先在于优化目标：RLHF 侧重让模型遵循人的指令、给出获得认可的回答，RLCD 则希望模型成为软件能够可靠调用的能力。

Swyx：为什么 Jev 不把拒答机制直接放进模型底层？

Diogo Almeida： 我不反对安全本身，但我认为不应把特定价值判断直接写进通用模型底层能力，而应像数据库一样划清技术能力与具体使用责任的边界。

Swyx： 你所说的可靠性是什么？开发者能否相信同一个版本的行为保持稳定？

Diogo Almeida： 我更重视稳健性：问题含义没变，就不该因为加入无关字符而大幅改变判断，而不只是追求相同输入得到相同输出。已经部署的模型，我们不会悄悄修改，因为 API 是别人程序里的依赖。但我们会快速发布新版本，目前还不能承诺永久维护每个旧版本。

Swyx： 不依赖公开榜单，你们怎样判断模型是否真正做到了更高的性价比？

Diogo Almeida： 我们会通过内部评测比较成本和能力，追求同等成本下更强、同等能力下更便宜。我不反对评测，反对的是围绕榜单优化，让分数脱离真实价值。开发者最终还是要把模型放进自己的工作流，测量实际表现，不能只看价格、速度或一个总分。

Swyx： 开发者应该怎样组织任务，才能更可靠地使用 Jev？

Diogo Almeida： 我建议把复杂任务拆成最小、可以独立判断的语义单元，用结构化输入提供必要信息，再由代码控制最终行为。Choice 对应选择分支，Noul 对应条件判断，Score 对应评分、排序和筛选。每一步都可以单独评估、调整阈值；能力不足时，就转交人工或暂不部署。

Swyx： 对企业开发者来说，Jev 有哪些值得尝试的应用方向？

Diogo Almeida： 我们梳理了四类：分析因处理成本太高而闲置的“暗数据”；为实时流程提供快速判断；检查其他模型的调用和输出；把智能判断嵌入软件核心逻辑。我尤其看好暗数据分析和编程 Agent，但具体如何组合模型，仍要看它能否降低成本、解决原本解决不了的问题。

Swyx： 面对前沿 AI 的风险，放慢发展速度是唯一选择吗？

Diogo Almeida： 我认为，这种讨论往往默认大家必须沿着现有 RLVR 路线继续加大投入，但研究目标和技术路线都可以重新选择。为了提升表现而给模型多大行动空间，本身就是设计决定，不该被当作不可避免的前提。我更希望探索其他方向，让已有智能可靠地进入软件，自动化实际工作。

Swyx： 如果研究者在前沿实验室得不到资源，你会建议他们出来创业吗？

Diogo Almeida： 要看为什么离开。如果只是想自由尝试课题，现有实验室可能仍然最合适；如果找到了值得长期投入的新任务，我会支持创业。我不认为漂亮的研究履历会自动创造价值，也不看好拿到资金后重复已有工作的做法。先明确自己的核心目标，再围绕真正值得解决的问题展开研究。

Swyx： 欢迎来到录音室。就在本周，我的好朋友 Diogo 发布了 Jev，它几乎占领了社交平台的热点话题。此时此刻，你感觉怎么样？

Diogo Almeida： 情绪上来说，从来没有这么糟过。我现在简直像一具疲惫不堪的行尸走肉，因为同时发生的事情太多了，到处都有问题等着我处理。

但是，从心理层面来说，那反而完全不一样。我经常讲这件事，并且这几年我在那些大小项目活动里也反复说过，整个 AI 领域就像游乐园里的哈哈镜屋，所有人都像疯了一样。每个人都在说各种奇怪又说不通的话。

可是就这一周，我好像和现实更合拍了，像是突然之间感受到：“哦，大家终于看见了。”——AI 能做到的事情，远比过去人们想象的多。我们真的可能推动了一场由 AI 驱动的经济革命，这件事重新回到桌面上了，简直实在是太棒了。我特别兴奋的一点，是开发者真的能够理解我们在做什么，这种感觉非常强烈。我也想对这些开发者表达我长久的感激。我对整个开发者社区以及现在发生的一切都特别兴奋，真的太棒了。

Swyx： 你昨天还跟我说，你决定优先去做 town hall，也就是社区公开交流，而不是把时间都花在 VIP 和投资人之类的人身上。因为你希望确保真正得到你最多注意力的，是工程师、开发者这些真正使用产品的人。

Diogo Almeida： 是的。当时确实会有一种感觉，像是“天啊，我现在正在跟一些非常重要的人说话。”我可能不该透露是谁。但对我来说，如果在我那个列满了待聊对象的庞大日程表里，开发者社区竟然不在其中，这对我来说会很不舒服。实际上，如果按照我的理想状态，我会一直和开发者社区在一起交流。我刚才甚至在想，“我要不要一边走来你的演播室，一边开一场社区大会？”后来我又觉得，“不行，这也太疯狂了。”

Swyx： 对于那些可能不太了解情况或者只想得到确切答案的人来说， Jev 到底是什么？

Diogo Almeida： 这个问题其实挺难回答的，但我是这么看这件事的：我们需要一种全新的模型类别。至于这一类别到底叫什么，我们没有执着于某个名字。

目前我们想到最准确的称呼是 System 1 模型。之所以没有把它称为“决策模型”，是因为 System 1 的能力范围远远超出决策本身。我现在只能说这么多。我们原本没想到这次会成为一次这么受关注的发布，所以手里还有东西没有拿出来。

Swyx： 你们当时就该说这是一次“低调的研究预览”。

Diogo Almeida： 某种程度上确实就是，它其实真的有点像一个研究预览。总之，我们内部有几个词来描述出现的这一类新的模型。比如机器原生模型（machine-native）、System 1 模型、大型可编程模型（large programmable）。我的理解是， 这类模型的目标，在于让代码成为模型输出的直接使用者。