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9月15日,一个专门处理选择题的模型正式上线。它叫Jev,不会聊天、不写代码、不提供解释,但如果你给它一段情境描述和几个固定选项,它会返回一串概率值。
“我的选择困难症终于有救了”,这是我试用Jev模型后最直观的感受。现实中,像我这样害怕做决定的人并不少见。
打车还是坐地铁,消息现在回还是晚点回,购物车里的东西买还是不买。一天之中,这样的二选一很难数清楚,尽管这些决定大多不算重大,但数量累积起来却很惊人。流传最广的说法是,成年人平均每天要做出约3.5万个决定。
这个数字虽然有点夸张,但意思大致不差。因此,有人靠投硬币决定,也有人夸张到专门写一个程序来替自己拿主意。心理学将这种现象称为决策疲劳,即使选项已经少到不能再少,也未必能迅速做出选择。
让人意外的是,这款模型发布后迅速走红,接连刷新行业纪录。融资也随之而来,仅用了24天,Jev背后的公司TypeSafe AI就官宣完成了8.7亿美元(约58亿人民币)A轮融资,估值达到75亿美元(约502亿人民币),成为今年最贵的A轮融资。
本轮融资由a16z领投,红杉资本与老股东DCVC等参与。回顾今年这十个月,几乎所有AI都在追求如何让语言表达更流畅,但这一次,顶级风投的资金却投向了一个“哑巴”模型。
隐身两年
尽管Jev模型在C端率先火爆,但它设计的初衷并非为人服务。
TypeSafe AI成立于2024年,总部位于旧金山。公司名“TypeSafe”本身是一个程序员的梗,类型安全指的是变量无论如何操作,都不会超出类型限定的范围,从而避免程序崩溃。这家公司目前约有20人,内部的口号是“Build Prod, Not God”,意为“造生产工具,别忙着造神”。
在Jev之前,这家公司几乎没有对外发声过。就连创始人Diogo Almeida社交账号的互动量也长期停留在个位数。
作为公司的创始人和CEO,Almeida曾任职于Google Brain和OpenAI,是InstructGPT论文的核心作者之一,也参与了ChatGPT和GPT-4的相关工作,RLHF是他长期的研究方向。因此,今天大模型能对话也有他的贡献。
另外两位创始人是Erik Gafni和Sasha Sheng。
根据Almeida在LinkedIn上的回忆,他于2021年一次聚会上认识了Gafni,两人经常交流模型开发,Gafni很早就理解了TypeSafe的设想,后来成为最先加入的人。Sheng是Almeida的老朋友,也是一位华人,创业后Almeida找她讨论,原本是想听听她的判断,没想到她听完后很快就决定加入。
从经验来看,Gafni曾在Invitae和Freenome工作,经历过多次创业,熟悉生产环境中的AI系统。Sheng则先后在Meta/FAIR担任研究工程师,参与信息流及AI研究相关工作。可见三人的履历中,既有模型研究,也有将系统交付实际用户使用的经验。
早在创业初期,Almeida对模型的期待就已经有了一个非常具体的落点,而且与“聊天”完全不相关。在他看来,模型聊天能力不断提升,但企业仍然不放心将工作交给软件自动完成,这两者之间的差距让他看到了机会。
具体来说,跟人一样,软件每天处理的判断题也很多。比如邮件是否需要拦截、投诉是否要转人工、搜索结果是否值得保留,全是这类小事。但如果把这些问题放入一个拥有大量用户的系统中,调用次数就会成倍增加。
以每天100万条请求的系统为例,假设每条请求需要10次判断,一天便有1000万次决策。每次多花一点钱或多等一会儿,累积起来都是企业需要计算的成本。在Jev诞生之前,行业通常的做法是将它们全部喂给市面上最聪明的模型,让模型生成一段解释,再由程序员编写解析逻辑,从解释中提取出真正的值。
渐渐地,这种做法的弊端开始显现:又慢又贵。于是,TypeSafe成立后的两年,没有去构建更大更全的模型,而是搭建了三样东西:一套新的模型架构、一个并行采样器、以及一种他们称为RLCD的训练方法,全称是“面向校准决策的强化学习”。
这三样东西中,校准尤为重要。Almeida用过一个很形象的比喻:如果一个模型在95%的时间里表现得像爱因斯坦,而剩下的5%则像憨豆先生,那它在自动化场景中就是不可用的。聊天时答错,人可以追问或纠正。而在无人值守的软件流程里,一次错判会沿着调用链一路放大。
当这些准备工作顺利完成,9月,TypeSafe走出隐身,同时宣布了4000万美元种子轮融资,由DCVC领投,估值约2亿美元。9月15日,第一个System One模型Jev开放早期访问。
这两个名字也暗藏玄机。System One来自卡尼曼的《思考,快与慢》,指人身上那套快速而近乎直觉的判断机制。Jev则取自19世纪经济学家威廉·杰文斯,成本越低用量越大那条悖论,就是他提出的。
一夜爆火
模型领域其实并不缺少新故事,但Jev的推出还是迅速赢得了市场的积极反馈。
在产品形态上,Jev简单得有点不像AI。它只接受三类问题:
Choice:从你提供的列表中选择一个,返回每个选项的概率; Score:按照你给出的评分标准打分; Noul:对一个命题给出0到1的真假概率。
Choice和Score会额外返回置信度。三类问题可以在同一次API调用中,并发地对同一份情境进行求值。
账面数据上,Jev又快又省。端到端响应时间为70到500毫秒,定价每百万输入token 0.042美元,输出免费。a16z在投资公告中为此加了一句注解:输出量太小,小到他们干脆不收这笔钱。
官网给出了两个数字:快193.6倍,便宜444.6倍。有意思的是,公司自己主动为这两个数字打了折扣,它们来自TypeSafe团队自己搭建的工作流评测,处于真实收益区间的高位,可能存在偏差。
另一个卖点是Jev的接口相当克制。开发者可以让它在候选项中选择,也可以要求它按标准评分,或者判断某个命题成立的概率。几个问题可以在同一次调用中并行处理,程序拿到结果后继续执行。遇到需要综合权衡的复杂任务,官方文档建议先拆解成更明确的问题,再用代码组合结果。
例如,一封客服邮件可以被分别判断是否紧急,以及应由哪个部门处理。企业可以在代码中决定低置信度的请求交由人工处理,高置信度的请求自动分流。模型负责处理其中需要理解语义的部分,后续操作仍由业务系统控制。
这种用法对企业有吸引力,也划定了Jev的能力边界。它不能替用户写回复,开发者还需要定义问题和候选项。TypeSafe的机会在于,能否让企业在完成接入后,以更低成本反复使用这部分判断能力。
数据证明,它确实抓住了这波机会。Jev上线AI Gateway后12小时便超过了该平台同期的其他模型,24小时内接近13%的付费团队使用了它,这是平台内部的全新记录。
另据TypeSafe公布的数据,已有三分之一的《财富》500强企业使用了Jev。同时,一个更具象的样本是,人才匹配平台Jack&Jill将候选人筛选的工作从Gemini整体切换为Jev,成本直接降低了88%。
Almeida在最近的访谈中透露,Jev日处理量已站上1万亿token,而且模型上线后不久,公司就开始盈利了。
他还强调,夜间的流量还在继续上升。之所以关注这个数据,是因为聊天机器人的流量来自人的好奇心,白天使用,夜里休息,热度过后就会下降。而被后台程序调用的模型不遵循这个逻辑,夜间的曲线依旧向上,说明它已经真正进入了生产系统。
全球跟风
TypeSafe一火,全球市场开始批量复制。
24天内,OpenAI和微软先后入场,Cloudflare与亚马逊各推出一款产品,Perplexity开源了自己的版本,而国内至少有两家创业团队也在其中。上海人工智能实验室在9月底发布了多模态决策模型Intern-Decision,卖点是能读懂图像和界面后再做判断,自称推理速度是Jev的2到3倍。
相比之下,国内更受关注的是StartLux。这家公司注册在上海,成立还不到五个月,背后是一位老将——盛大网络联合创始人陈大年。9月30日,它开源了StartLux-Decision,一口气提供了0.8B到27B五档规格,每档都配了量化文件,同样自称超过了Jev。
国内大厂的反应主要体现在工程讨论和试验上。
Datawhale推出了中文Jev课程,其资料库收录了腾讯技术工程对模型和智能体判断任务的分析,阿里云开发者社区也出现了相关介绍。他们关心的议题很具体,包括工具调用应该如何分流,以及哪些上下文可以删除。当然,这些信息仅能证明技术关注。
为什么短短时间内Jev模型的性能就能被追赶?有投资人告诉我,决策模型的技术并不难,“任何一个大模型公司几天就能做出来了”,真正难得的是这个创意。因此,对于TypeSafe的巨额融资和高估值,他难以理解,“美国现在很多投资都挺魔怔。”
确实,从种子轮官宣到A轮官宣,间隔24天,融资金额膨胀了22倍,估值上涨了37.5倍。很多人都会不禁问一句:凭什么?
答案或许可以从a16z的口径中窥见一二。他们说:“Jev的发布,是我们今年见过的最大的一次叙事反叛(the biggest narrative violation we’ve seen this year)。”紧接着是对行业现状的拆解:“‘AI吞噬软件’这句话,讽刺地意味着它在更快地写出更多传统软件,却不一定让软件变得更智能。”
a16z认为,真正的解锁点在于,让所有软件都能原生地嵌入最新模型的智能,同时将性能和成本压到传统软件能接受的水平。
他们把这套逻辑浓缩成一个双关:杰文斯悖论(Jevons paradox)。智能便宜到一定程度,就会被到处调用,单价往下走,调用量往上走,总收入的空间反而被撑大。这就是75亿美元估值的定价逻辑。
不过,融资中有一个细节:《The Information》此前报道过,在A轮敲定之前,TypeSafe接触过一笔规模超过10亿美元的融资,投资人开出了100亿美元以上的估值。最终未能成交。未来,TypeSafe估值能否再往上走一步,靠的就不光是资本的热情了。
本文来自微信公众号“投中网”,作者:张雪,36氪经授权发布。








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