Startup dos EUA lança Jev, IA 200 vezes mais rápida que ChatGPT Por Bruna
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A TypeSafe AI, startup de São Francisco fundada por um ex-engenheiro da OpenAI, lançou o Jev, modelo de inteligência artificial que entrega respostas na forma de probabilidades numéricas em vez de textos em linguagem natural. A empresa chama o resultado de “decisões calibradas”.
O sistema chegou ao mercado com a proposta de resolver tarefas específicas de automação a um custo muito menor que os modelos tradicionais. Segundo a TypeSafe, o Jev cobra US$ 42 por bilhão de tokens processados, contra valores entre US$ 0,20 e US$ 10 por milhão de tokens cobrados pelos LLMs convencionais. A diferença chega a 200 vezes.
Velocidade chega a ser 200 vezes maior que a dos modelos tradicionais
Enquanto chatbots como ChatGPT, Claude e Gemini levam segundos ou minutos para responder, o modelo System One, primeira versão do Jev, entrega resultados em milissegundos. A comparação, segundo a empresa, chega a 200 vezes de vantagem em velocidade sobre os LLMs mais avançados.
A Vercel, companhia especializada em infraestrutura para agentes de inteligência artificial, testou a substituição do ChatGPT Luna 5.6 pelo Jev em comandos de segurança. O resultado foi até 18 vezes mais rápido e mais preciso, de acordo com informações do TechCrunch.
Ex-engenheiro da OpenAI explica a lógica por trás do projeto
Diogo Almeida, fundador da TypeSafe e ex-engenheiro da OpenAI, disse que os modelos populares foram otimizados para conversar como humanos, o que os torna menos eficientes na comunicação direta com softwares.
“Levei algum tempo para chegar à conclusão de que o problema é que estávamos otimizando os modelos para a linguagem humana”, disse Almeida ao TechCrunch. “Somos muito bons em linguagem humana, mas isso não serve para a automação, porque os computadores falam uma linguagem diferente.”
Nome do modelo remete a economista do século 19
O nome Jev faz referência ao economista William Stanley Jevons, que descreveu o paradoxo pelo qual o aumento da eficiência tecnológica intensifica ainda mais o uso de uma máquina ou equipamento.
Já o nome do primeiro modelo, System One, remete ao livro “Rápido e Devagar”, do Nobel de Economia Daniel Kahneman. Nele, o sistema 1 do cérebro humano processa pensamentos de forma rápida e intuitiva, enquanto o sistema 2 exige mais tempo e esforço analítico — semelhante à forma como funcionam os LLMs tradicionais.
Empresa aposta em treinamento próprio batizado de RLCD
Almeida afirmou, em publicação no blog da empresa, que a TypeSafe desenvolveu uma nova stack tecnológica voltada exclusivamente para automação. O método de treinamento recebeu o nome de Reinforcement Learning for Calibrated Decisions.
Modelo entrega números e índices de confiança em vez de texto corrido
Em vez de parágrafos, o Jev fornece respostas numéricas acompanhadas de estimativas de probabilidade e pontuações de confiança para cada métrica, segundo a Forbes.
Isso permite que as empresas identifiquem quais resultados são confiáveis e quais precisam de supervisão humana. Quando um resultado atinge determinado limite de confiança, o processo pode ser automatizado por completo.
Sistema não busca informações novas na internet
O Jev não reproduz a criatividade nem os erros de alucinação comuns em chatbots populares. O modelo trabalha apenas com os dados e informações fornecidos previamente, sem sair em busca de novos conteúdos na rede.
“Se a AI vai mudar a forma como o trabalho é realizado, as pessoas não podem ser as únicas consumidoras de inteligência. A maior parte da inteligência deve residir dentro de softwares, operando silenciosamente em segundo plano”, disse Almeida à Forbes.
Captação de recursos avaliou empresa em US$ 200 milhões
A TypeSafe foi fundada há três anos. A empresa captou US$ 40 milhões em uma rodada seed liderada pela DCVC, fundo de capital de risco especializado em deep tech.
Na ocasião, a TypeSafe foi avaliada em US$ 200 milhões.
