Apresentação do livro em português do Brasilinteligência artificial

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” é um livro de Faramarz Kowsari na área de inteligência artificial. Esta página de descoberta em português do Brasil organiza os metadados públicos para tornar mais fáceis de encontrar os temas, o público, o idioma real de publicação e os caminhos oficiais de leitura ou compra.

Os metadados públicos situam este título em inteligência artificial, ferramentas modernas de IA ou fluxos de trabalho baseados em prompts.

Idioma de publicação: inglês. Esta é uma página de orientação em português do Brasil. O livro é publicado em inglês; título, prévia e opções de compra no Google Books correspondem a essa edição.

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Sobre o que é este livro?

Os metadados públicos situam este título em inteligência artificial, ferramentas modernas de IA ou fluxos de trabalho baseados em prompts.

Temas em destaque

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

Descrição pública original do livro

inglês

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…

Para quem é este livro?

O público-alvo é baseado na descrição pública do livro. Para leitores brasileiros, é importante observar que a edição disponível está publicada em inglês.

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.

Objetivos de aprendizagem publicados