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LMGame 偵探遊戲基準：證據開始說謊，才輪到大模型出手
LMGame 團隊用一款可重播的福爾摩斯偵探遊戲測 AI 分工：GPT-6 Astra 指揮 12 個 Jev 代理辦案，100 案解 96 案、每案 0.58 美元；但證據誠實時免費的計數規則就解 97 案，栽贓案裡規則全垮只剩大模型撐住 93 案。原始逐案紀錄公開可重算，重跑前要注意授權與模型銜接兩個缺口。
標籤 Jev
TypeSafe Use Case Map 怎麼用：挑出能交給 Jev 的一秒判斷
Jev 發表三天後，官方文件長出完整方法論：Use Case Map 用十種決策形狀幫你從流程裡挑出候選判斷，建構指南示範把一個大問題拆成原子問題，九種失敗模式清單劃出紅線。9 月 18 日開源社群交出可重跑的稅務分類器，Braintrust 掛上官方整合。中文準確度官方明言較低，動手前先看清邊界。
TypeSafe AI 發表 Jev 模型：不生成文字只回決策，輸出免費
RLHF 與 InstructGPT 共同發明人結束兩年匿蹤，創立 TypeSafe AI 並推出首款 System One 模型 Jev：不生成文字，只回傳帶機率與信賴度的型別決策，輸入每百萬 token 0.042 美元、輸出免費，目前排候補制早期存取。官方宣稱回應時間 70 到 500 毫秒、比前沿 LLM 快 40 到 200 倍，全部數字尚無第三方驗證，定價是否補貼官方也自認待證。
