Pydantic AI 智能体现已在 Jev 上运行
Pydantic 表示，Pydantic AI 智能体现已运行于 TypeSafe AI 的分类器 Jev。Jev 不生成文本，而是回答类型化问题。为智能体写好的 output_type 就是问题，答案以该模型返回，每个字段带一个置信度。
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新注册的 Jev 用户不再获得免费额度
TypeSafe AI 表示，新注册的 Jev 用户不再获得免费额度，并希望尽快恢复。Jev 可在 TypeSafe 控制台启动。
TypeSafe AI：Jev 现已可用
TypeSafe AI 表示 Jev 现已可用，并附上链接 https://console.typesafe.ai。该帖文未说明 Jev 是什么，也未提及任何访问条款。
TypeSafe AI 向所有人开放 Jev，无等待名单
TypeSafe AI 表示 Jev 现已向所有人开放，且无等待名单。该公司还表示所有用户起始可获得 $5 额度（约 1.2 亿 tokens）。
DSPy 3.4.0 新增对 Jev 和 System One 的原生支持
Isaac Miller 表示，DSPy 3.4.0 新增对 Jev 与 System One 模型的原生支持，并引入 ReAnchor，一种按置信度校准输出的优化器。
TypeSafe 强调 MotherDuck 的 prompt_jev() 文本分类约快 50 倍、成本约低 100 倍
TypeSafe 援引 MotherDuck 的说法称，由 TypeSafe 的 Jev 模型驱动的 SQL 函数 prompt_jev() 使文本分类速度约快 50 倍，成本约为原来的 1%。MotherDuck 报告称，100k 行数据耗时 40 秒、费用 $0.50，而使用 LLM 则需 32 分钟、费用 $37。