Jeva: 第一原理からのシステム1モデル

Jeva: System One Models from First Principles

October 13, 2026

著者: Qi Li, Xinchao Wang

cs.AI

要旨

System 1 モデルは、直接的で低遅延な意思決定を可能にする。しかし、直列化されたテキストから答えを予測するという近年の実践は、それ自体では意思決定問題の構造を尊重していない。我々は、現在の設計が4つの重要な構造的要件を十分に重視していないと主張する。(i) ヌル認識：モデルは、回答の不在と候補間の不確実性を区別すべきである。(ii) 順列不変：選択肢の順序を入れ替えても決定は変わらないべきである。(iii) オプションスケーラブル：候補集合が増大しても出力空間を再定義する必要がないべきである。(iv) キャッシュ可能：繰り返し現れる選択肢に対するリクエスト非依存の計算は、リクエスト間で再利用可能であるべきである。我々は、これらの要件に同時に対処する意思決定ネイティブなアーキテクチャ Jeva を導入する。共有エンコーダがリクエストと各オプションを独立に表現し、コンパクトな決定スタックが不変のオプションメモリに対してリクエスト状態のみを精緻化する。対称集約により順列同変な確率が得られ、共有スコアリングが可変サイズの候補集合に対応する。別個のカバレッジ推定が、回答の不在と候補間の競合を区別し、明示的なヌル結果を可能にする。リクエスト非依存のオプション表現と層射影は、新たに構成された集合間での再利用を支える。これらの機構は Choice、Noul、Score の出力を統合する。評価全体を通じて、Jeva は強力な型付き意思決定性能、ほぼ完全なヌル検出、およびテストされたあらゆる順列下で決定が反転しないことを兼ね備える。数千の候補にスケールし、リクエスト間再利用によって遅延を大幅に削減しつつ、決定を変えない。

English

System one models enable direct, low-latency decision-making. Yet recent practice of predicting an answer from serialized text does not, by itself, respect the structure of a decision problem. We argue that current designs underemphasize four important structural requirements. (i) null-aware: Models should distinguish answer absence from uncertainty among candidates; (ii) permutation-invariant: Reordering alternatives should not change the decision; (iii) option-scalable: Growing candidate sets should not require redefining the output space; (iv) cacheable: Request-independent computation over recurring alternatives should be reusable across requests. We introduce Jeva, a decision-native architecture that addresses these requirements jointly. A shared encoder independently represents the request and each option, while a compact decision stack refines only the request state against immutable option memory. Symmetric aggregation yields permutation-equivariant probabilities; shared scoring accommodates variable-size candidate sets. A separate coverage estimate distinguishes answer absence from candidate competition, enabling explicit null outcomes. Request-independent option representations and layer projections support reuse across newly assembled sets. These mechanisms unify Choice, Noul, and Score outputs. Across evaluations, Jeva combines strong typed-decision performance with near-perfect null detection and no decision flips under any tested permutations. It scales to thousands of candidates and substantially reduces latency through cross-request reuse without changing decisions.