Deutschsprachige BuchvorstellungKünstliche Intelligenz

JEV AND SYSTEM ONE AI

Name: JEV AND SYSTEM ONE AI
Author: Faramarz Kowsari

Building Fast, Calibrated, Decision-Native Software Beyond Generative LLMs

„JEV AND SYSTEM ONE AI“ ist ein Buch von Faramarz Kowsari im Bereich Künstliche Intelligenz. Diese deutschsprachige Entdeckungsseite ordnet den Titel anhand der veröffentlichten Buchmetadaten ein und macht Themen, Zielgruppe, Publikationssprache sowie offizielle Lese- und Kaufwege leichter auffindbar.

Der öffentliche Buchdatensatz ordnet diesen Titel Themen rund um künstliche Intelligenz, moderne AI-Werkzeuge oder Prompt-basierte Arbeitsabläufe zu.

Publikationssprache: Englisch. Diese Seite ist eine deutschsprachige Orientierung. Das eigentliche Buch ist in Englisch veröffentlicht; Titel, Vorschau und Kaufoptionen auf Google Books beziehen sich auf diese Ausgabe.

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Worum geht es in diesem Buch?

Der öffentliche Buchdatensatz ordnet diesen Titel Themen rund um künstliche Intelligenz, moderne AI-Werkzeuge oder Prompt-basierte Arbeitsabläufe zu.

Ausgewiesene Schwerpunkte

Decision-native AIJev and System One modelsTyped probabilistic decisionsState design for decision modelsSemantic yes/no probabilityClosed decision spaces and choice modelsOrdered scoring and bounded judgmentProbability versus confidenceCalibration and threshold designParallel intelligence and speculative fan-outLearned if-statementsConfidence-gated automationJev and LLM hybrid architecturesModel, tool and agent routing

Originale öffentliche Buchbeschreibung

Englisch

JEV AND SYSTEM ONE AI examines a different way to place machine intelligence inside production software: not as a conversational destination that must generate prose, but as a fast, typed, probabilistic decision component. Using Jev and TypeSafe AI's System One framing as a case study, the book asks what changes when software needs a route, score, probability, gate, category, or bounded judgment rather than an essay. Its central architectural idea is compositional: deterministic code handles what is exact, decision models handle bounded semantic ambiguity, generative models handle language and open-ended reasoning, and people remain responsible for novelty, accountability, and high-consequence judgment. The book develops this idea from first principles through state design, semantic yes/no decisions, closed choice spaces, ordered scoring, parallel fan-out, calibration, confidence-gated automation, learned if-statements, model/tool/agent routing, guardrails, verification, retrieval, customer-service workflows, production architecture, observability, security, privacy, adversarial state, cost, throughput, governance, and human review. It also distinguishes probability from confidence, explains why type safety removes invalid output shapes without eliminating semantic error, and treats calibration, thresholds, fallback policies, evaluation sets, and operational traces as core engineering artifacts rather than optional afterthoughts. The treatment is deliberately skeptical of hype. The manuscript separates company claims from independently established facts, explicitly notes that Jev's internal architecture and training corpus are undisclosed, and emphasizes that fast or schema-valid decisions can still be wrong, drift over time, or be inappropriate for reasoning-heavy…

Für wen ist das Buch gedacht?

Die Zielgruppe ergibt sich aus der öffentlichen Buchbeschreibung. Für deutschsprachige Leser ist besonders wichtig, dass die eigentliche Ausgabe in Englisch vorliegt.

For software engineers, AI engineers, ML practitioners, technical founders, product architects, platform teams and engineering leaders who are building production AI systems and want lower-latency, more testable and more controllable alternatives to routing every decision through a generative LLM.

Ausgewiesene Lernziele