RecodeX 重构消息，新加坡国立大学xML Lab推出面向决策需求的Jeva模型，针对传统模型在选项顺序变动时改变判断、无合适选项时强行输出答案、候选规模扩展受限、重复计算冗余等问题，将null感知、排列不变性、选项可扩展、可缓存四项决策核心结构特性融入架构设计。

该架构通过分离文本理解与当前判断、让全候选集合参与偏好计算、区分候选相对偏好与答案是否存在、支持候选语义表征缓存复用等方式实现相关能力。实验显示，Jeva在空答案检测、选项重排下的判断稳定性、大候选集下的准确率与速度、候选复用时的推理效率等方面均表现优异。