RecodeX 重构消息，前OpenAI研究员Diogo Almeida发布新模型Jev，该模型放弃自由文本生成，直接输出类型确定的结构化判断及对应概率与置信度，以并行计算替代传统大模型的自回归生成。据称其速度提升20至200倍，成本最高可降至原来的1/400，输出Token免费。其训练方法RLCD以校准决策为核心，区别于RLHF，强调让模型给出的概率真实反映把握程度。TypeSafe称其实现0%幻觉，实际指输出不会超出预设范围，相关说法引发技术无开创性、偷换幻觉定义等质疑。