1. Decisiones, no cadenas

TypeSafe AI presenta Jev como un modelo para juicios rápidos y enfocados dentro del software. Una solicitud contiene un state y una o más preguntas. Cada pregunta se evalúa de manera independiente contra el mismo estado, y la respuesta vuelve bajo el identificador elegido por quien llama.

Es deliberadamente menos general que el texto generado. La ventaja no es una corrección mágica, sino una interfaz pequeña que el código puede validar y componer.

Tres primitivas

Primitiva	Cuándo usarla	Valor devuelto
Choice	debe ganar un miembro de un conjunto cerrado	opción, probabilidades y confianza
Score	la respuesta ocupa una posición en una rúbrica ordenada	puntuación ponderada, leyenda, probabilidades y confianza
Noul	la respuesta útil es un grado de sí frente a no	número de 0 a 1

Noul es el nombre de la primitiva binaria de TypeSafe. A diferencia de Choice y Score, no incluye un campo confidence separado.

El laboratorio pregunta las tres dimensiones en una sola llamada:

{
  "next_step": {
    "type": "choice",
    "instructions": "¿Qué siguiente paso del ciclo de vida respaldan las evidencias proporcionadas?",
    "criteria": {
      "design_review": "Revisar el diseño; falta autoridad de implementación o la evidencia está incompleta.",
      "bounded_implementation": "Implementar un único tracer acotado solo cuando el diseño y la evidencia de autoridad sean explícitos.",
      "reject": "La propuesta contradice una restricción firme o no puede fallar de forma cerrada."
    }
  },
  "delivery_risk": {
    "type": "score",
    "instructions": "¿Qué tan difícil sería revertir el efecto propuesto?",
    "criteria": ["Bajo y reversible", "Moderado o compensable", "Alto o difícil de revertir"]
  },
  "authority_present": {
    "type": "noul",
    "instructions": "¿Contiene el estado una autoridad de implementación explícita y acotada?"
  }
}

No pregunta «¿Debe Gaia implementar esto de forma segura?», porque esa pregunta mezcla varios juicios.

Preguntas atómicas, composición en código

La decisión final sigue siendo código:

if not authority_artifact_verified:
    return "human_review:no_explicit_authority"
if authority_present < 0.9:
    return "human_review:model_did_not_observe_authority"
if next_step_confidence < 0.75:
    return "human_review:uncertain_next_step"
if delivery_risk > 1.0:
    return "human_review:risk_above_bound"

authority_artifact_verified lo aporta código local de confianza, nunca Jev. La respuesta Noul puede volver la ruta más conservadora, pero no puede convertir la ausencia de un artefacto de autoridad en permiso.

Los umbrales son hipótesis, no constantes universales. La guía de confianza recomienda empezar de forma conservadora y ajustar con datos propios. Una acción destructiva exige una política distinta de una recomendación de solo lectura.

Seguridad de tipos no significa verdad semántica

La API puede limitar next_step.choice a las opciones de la solicitud. Nuestro validador rechaza "merge_now"; una respuesta válida no puede introducir un comando inventando una cadena.

Pero hay dos afirmaciones distintas:

1. Forma: la respuesta pertenece al espacio declarado.
2. Significado: la opción es correcta para este estado.

La primera se comprueba mecánicamente. La segunda requiere ejemplos etiquetados, análisis de errores, calibración y una política según las consecuencias. La afirmación «can’t hallucinate» del anuncio se refiere a la interfaz cerrada; este curso no la usa como prueba de que Jev no pueda juzgar mal.

Disciplina de versión y probabilidades

La página actual lista jev-1.13.0 y los alias jev-latest y jev-preview. Un alias puede moverse. Si se evaluaron umbrales contra un modelo, fija su versión y registra el model concreto de cada respuesta.

Usa la distribución completa cuando importe la segunda opción. confidence resume la forma de la distribución; no decide qué alternativa merece escalado ni qué margen sirve en tu dominio.

Puntos clave

• Choice, Score y Noul son primitivas cerradas, no generación libre.
• Formula preguntas atómicas y combina respuestas en código.
• Una forma válida evita opciones inventadas; no prueba corrección.
• La confianza guía una política; no es autoridad ni aceptación.
• Fija el modelo si importan los umbrales y mide cada actualización.

Ejercicios

1. Hay que decidir qué repositorio posee un error: Gaia, GA, IX, TARS o Demerzel. ¿Qué primitiva encaja y qué opción falta si la lista puede estar incompleta?

Solución

Choice, porque la respuesta es un miembro de un conjunto cerrado sin orden. Añade unknown o none_of_the_above; de lo contrario el modelo debe asignar probabilidad a una opción aunque ninguna encaje.

2. La respuesta elige bounded_implementation con confianza 0,98, pero no hay autorización. ¿Se puede despachar?

Solución

No. La confianza describe la distribución del modelo, no autoridad. El código debe verificar el artefacto real. Incluso Noul es consultivo y no sustituye pruebas criptográficas o del repositorio.

Fuentes

• TypeSafe AI: introducción, primitivas, confianza, modelos
• TypeSafe AI: Introducing System One Models & Jev