Diogo Almeida, znany z współautorstwa pracy InstructGPT, zaprezentował Jev - system, którego launch video zdobył około 40 milionów wyświetleń. To znacznie więcej niż pokazy GPT-4o (22 miliony), Fable 5 (15 milionów) czy Claude Astra (137 milionów). W systemie zawierał się krytyka, którą Almeida wypowiadał od lat - że dostępne modele frontier poszły w złą stronę pod względem alignment, refusal mechanisms i niezawodności, bo całkowicie zrezygnowaliśmy z innych modów na rzecz autoregresywnych chat LLMów zdominowanych sukcesem ChatGPT.
Jev okazał się odpowiedzią na te wyzwania i szybko przejął AI timeline. System znajdzie zastosowanie w grach, kontroli komputera, obsłudze głosu, agentach kodujących i na wielu innych polach. Szczególnie inspirujące są przypadki użycia takie jak demo Dooma, sterowanie samochodami w grach, integracja z Excalidraw czy korzystanie z Jev do lintingu i optymalizacji tool calls. Almeida przygotował też notę o Tyranny of the KV Cache, która wyjaśnia, dlaczego cache jest kluczowy dla efektywności tego podejścia.
To nie tylko zmiana techniczna - to przesłanie, że frontier models mogły iść inną ścieżką. Jev pokazuje alternatywny sposób myślenia o tym, jak powinny być projektowane modele dla produkcji. Almeida wierzy, że programy będą budowane na bazie Jev, co sugeruje potencjał głębokich zmian w ekosystemie AI aplikacji.