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在AIE CODE 2026上，Typesafe联合创始人兼CEO、ChatGPT联合创造者Diogo Almeida介绍只做判断不生成的模型Jev，主张通过RLCD和窄任务训练提升自动化决策的可靠性。
SoloPi 是一套面向移动端研发的开源自动化与 AI Harness 工程。它保留了 SoloPi 在 Android 真机上的录制、回放、断言和性能诊断能力，并增加 Agent 接入、动态页面安全执行、独立结果 判定、无人值守托管和同次运行证据，让一次设备操作可以交付为可进入研发与 CI 流程的结论。
香港大学罗晔教授团队发布S²-MAS框架及YN决策模型，以14张GPU在4小时内完成1200万户家庭仿真，YN-mini单卡吞吐量达3.7万token/s，消费金融基准准确率高于Jev 1.13。
广州智跃深空（Zleap）开源了自研的SAG2及桌面端SAG Wiki，利用BM25与JEV直接索引和检索本地文件，无需大模型预处理、Embedding或向量数据库，以极快建库、精准多跳检索和低Token消耗提供轻量本地知识库方案。
前段时间，我们做了一个开源项目 Vector Graph RAG，尝试只用 Milvus 向量数据库实现知识图谱的多跳检索，省去额外部署图数据库的麻烦。
TypeSafe AI联合Treg开源基于Jev的找人工具，支持Agent接入Treg并调用人员数据库、找人及邮箱验证等功能，Jev负责筛选候选人；该工具单次起价0.0089美元，较Clay便宜超85%，并获6400 Star。
面壁智能开源MiniCPM-OCR 1.0与MiniCPM-OCR Jev，前者以1.3B参数取得4项SOTA并登顶吞吐，后者独立为OCR结果校准置信度并触发重读或人工复核。
服了！天天在AI一线冲浪，竟然也会跟不上版本。
当任务的终点是决策，模型是否应该从决策本身出发？
上个月，硅谷开发者圈最火的一个模型，是一个不会说话的模型，叫Jev