Jeva: 제1원리에서 출발한 시스템 1 모델

초록

시스템 1 모델은 직접적이고 낮은 지연의 의사결정을 가능하게 한다. 그러나 직렬화된 텍스트로부터 답을 예측하는 최근 관행은 그 자체로 의사결정 문제의 구조를 존중하지 않는다. 우리는 현재 설계가 네 가지 중요한 구조적 요구사항을 과소평가하고 있다고 주장한다. (i) 널 인지(null-aware): 모델은 답 부재와 후보들 사이의 불확실성을 구분해야 한다. (ii) 순열 불변(permutation-invariant): 대안의 순서를 바꾸어도 결정이 달라지지 않아야 한다. (iii) 옵션 확장 가능(option-scalable): 후보 집합이 커져도 출력 공간을 재정의할 필요가 없어야 한다. (iv) 캐시 가능(cacheable): 반복되는 대안에 대한 요청 독립적 계산은 요청 전반에 걸쳐 재사용 가능해야 한다. 우리는 이러한 요구사항을 공동으로 해결하는 의사결정 네이티브 아키텍처인 Jeva를 소개한다. 공유 인코더는 요청과 각 옵션을 독립적으로 표현하며, 소형 결정 스택은 불변 옵션 메모리에 대해 요청 상태만을 정제한다. 대칭적 집계는 순열 등변(permutation-equivariant) 확률을 산출하며, 공유 스코어링은 가변 크기 후보 집합을 수용한다. 별도의 커버리지 추정은 답 부재와 후보 간 경쟁을 구분하여 명시적 널 결과를 가능하게 한다. 요청 독립적 옵션 표현과 레이어 프로젝션은 새로 구성된 집합 전반에 걸친 재사용을 지원한다. 이러한 메커니즘은 Choice, Noul, Score 출력을 통합한다. 평가 전반에서 Jeva는 강력한 유형화된 결정 성능과 거의 완벽한 널 탐지를 결합하며, 테스트된 어떤 순열에서도 결정 뒤집힘이 없다. 이는 수천 개의 후보로 확장되며, 결정을 바꾸지 않으면서 요청 간 재사용을 통해 지연을 상당히 줄인다.

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.

Jeva: 제1원리에서 출발한 시스템 1 모델

Jeva: System One Models from First Principles

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