Jev 的零幻觉与置信度

「零幻觉」应该怎么理解

这是 Jev 最容易被误解的地方。Zero Hallucinations 不等于「Jev 永远不会判断错」，正确的理解是：

在结构和类型层面，它不会生成预定义输出空间之外的结果。

例如限定只能选 A 退款 / B 物流 / C 技术支持，Jev 不会突然输出 D 财务。因此它可以做到：

类型正确 ✅    Schema 正确 ✅    结构正确 ✅

但语义判断的正确性完全不保证：

正确答案：物流      Jev：退款      ← 依然可能发生

所以「零幻觉」解决的是输出失控和类型错误，而不是保证语义判断 100% 正确。

置信度：把「有多大把握」暴露给程序

普通分类器可能只给出结论：

refund

系统并不知道模型有多确定。Jev 追求的是连把握一起给出：

refund
confidence = 0.94

程序据此自行决定分流：

if confidence >= 0.90:
    auto_process()      # 自动执行
else:
    human_review()      # 转人工

AI → 结果 + 置信度 → 业务代码 → 自动执行 / 人工接管

生产环境的必要组合

现实中的 AI 系统不应该「模型说什么就执行什么」。因为零幻觉只约束了输出形态，语义仍可能出错，所以实际系统通常需要三层兜底：

手段	作用
置信度阈值	低置信度的决策不进自动化流程
业务规则	用确定性逻辑约束高风险动作
人工兜底	高风险 / 低置信度场景由人接管

（内容由AI生成，仅供参考）