Jeva: System One Models from First Principles
Aggiunta all'archivio di AIChronos il (numero del 14 ottobre 2026 ricostruito)· fonte del · Qi Li, Xinchao Wang (National University of Singapore)
Jeva è un'architettura decisionale nativa che supera i limiti dei modelli attuali basati su testo serializzato rispettando quattro requisiti strutturali: null-awareness (distinzione tra assenza di risposta e incertezza), invarianza permutazionale, scalabilità delle opzioni e cacheability. L'approccio utilizza un encoder condiviso indipendente per rappresentare richieste ed entità opzionali, mentre una pila decisionale compatta raffina lo stato della richiesta contro una memoria immutabile delle opzioni. Questa struttura permette di generare probabilità equivaranti tramite aggregazione simmetrica e supporta insiemi candidati variabili senza ridisegnare lo spazio di output.
- Introduce un'architettura che distingue esplicitamente l'assenza di una risposta (null) dalla competizione tra candidati esistenti.
- Garantisce invarianza permutazionale, assicurando che il riordinamento delle alternative non alteri la decisione finale.
- Abilita la cacheability attraverso rappresentazioni indipendenti dalle richieste e proiezioni stratificate per il riuso computazionale.
- Unifica gli output di scelta (Choice), null (Noul) e punteggio (Score) in un unico framework coerente.
- Mantiene le decisioni stabili senza flips sotto qualsiasi test di permutazione, scalando efficientemente a migliaia di candidati.
Perché conta. Per gli sviluppatori che costruiscono agenti o sistemi AI locali, Jeva offre una base solida per prendere decisioni in tempo reale con bassa latenza e alta affidabilità, eliminando errori logici comuni come la confusione tra 'nessuna opzione valida' e 'incertezza'.
Vai alla fonte originale ↗ arXiv ↗
Scheda generata automaticamente da un modello AI locale a partire dalla fonte originale: può contenere imprecisioni.