Ринок ШІ заполонили моделі ухвалення рішень на кшталт Jev

Після запуску TypeSafe Jev на ринку штучного інтелекту з’явилася низка схожих моделей для ухвалення рішень, зокрема продукти Microsoft, OpenAI та Fastino. Водночас засновник ConvAI Innovations Нандакішор Муккуннотх заявив, що розробив базові принципи архітектури Jev приблизно за рік до її появи. Про це повідомляє Tom's Hardware.

Такі моделі працюють як API для програмного коду: розробник подає дані та формулює запитання, а система повертає імовірнісні оцінки відповідей. Наприклад, вона може визначити, чи шукає покупець повернення товару, або який саме товар він має на увазі. Ці оцінки можна використовувати в умовних операторах програм.

Заява про попередню розробку

Муккуннотх послався на свою роботу SalesRLAgent про оцінювання ймовірностей, опубліковану на arXiv 30 березня 2025 року. Разом зі статтею він оприлюднив ваги моделі та набір даних, а згодом випустив вересневу роботу, яка, за описом видання, ближча до принципу роботи Jev.

Дослідник написав, що його ідею не помітили, оскільки вона була створена для вузького практичного застосування: SalesRLAgent мав розв’язувати конкретне завдання. Натомість TypeSafe представила Jev як універсальний механізм ухвалення рішень і випустила його як хмарний продукт із серверами, API, документацією, наборами для розробників та тарифами. Твердження Муккуннотха про запозичення архітектури є його заявою.

Відкриті та комерційні альтернативи

Після цього Муккуннотх оприлюднив Laya — відкриту модель та інтерфейс у стилі Jev, які можна запускати на власному обладнанні. Laya підтримує кілька мов. І TypeSafe, і Муккуннотх називали свої підходи моделями типу System One або System 1 — це відсилання до книги Деніела Канемана «Мислення швидке й повільне», де System 1 описано як швидкий та емоційний спосіб мислення, а System 2 — як повільніший і логічніший.

Серед нових сервісів видання називає Microsoft Decision, OpenAI Decisions API та Fastino Glide. Cloudflare Clef і Perplexity Decider вийшли з відкритими вагами моделей. У відкритому доступі також з’явилися Amazon Strands Decider 2B, Kev, Von, Jeff, jevlike, SemIf, OpenJev, NanoJev та Ollaya.

Більшість таких проєктів, за даними видання, використовують легкі моделі, часто варіанти відкритої Qwen від Alibaba, і доповнюють їх шарами для обробки вхідних даних, формування відповіді та процедури ухвалення рішення. Laya відрізняється тим, що базується на моделях сімейства BERT, які працюють лише як енкодери, а не на великій мовній моделі на кшталт Qwen.