論文の概要: Jeva: System One Models from First Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18773v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 17:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.692195
• Title: Jeva: System One Models from First Principles
• Title（参考訳）: Jeva: 第一原理からシステム1モデル
• Abstract要約: Jevaは4つの重要な構造的要件に対処する、決定ネイティブなアーキテクチャです。 共有エンコーダは独立して要求と各オプションを表現し、コンパクトな決定スタックはイミュータブルなオプションメモリに対してのみ要求状態を洗練する。 評価全体を通じて、Jevaは強い型付き決定性能とほぼ完璧なヌル検出を組み合わせ、テストされた置換の下では決定の反転は行わない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.432996881401415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: システム1モデルは、直接的かつ低レイテンシな意思決定を可能にする。 しかし、直列化テキストから回答を予測する最近の実践は、それ自体は決定問題の構造を尊重していない。 現在の設計は4つの重要な構造的要件を強調している。 (i)ヌルアウェア:モデルは、候補者の不確実性から解答の欠如を区別すべきである。 (ii)置換不変性:代替品の発注は、決定を変更するべきではない。 (iii)オプションスケーリング可能: 候補集合を成長させるには、出力空間を再定義する必要はない。 (iv) キャッシュ可能: 繰り返し発生する代替品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されるべきである。 私たちはこれらの要件に共同で対処する、意思決定ネイティブアーキテクチャであるJevaを紹介します。 共有エンコーダは独立して要求と各オプションを表現し、コンパクトな決定スタックはイミュータブルなオプションメモリに対してのみ要求状態を洗練する。 対称アグリゲーションは置換同変確率をもたらし、共有スコアリングは可変サイズの候補集合を許容する。 別個のカバレッジ推定は、回答の不在と候補競合を区別し、明示的なnull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レイヤプロジェクションは、新しく組み立てられたセット間の再利用をサポートする。 これらのメカニズムはChoice、Noul、Scoreの出力を統一する。 評価全体を通じて、Jevaは強い型付き決定性能とほぼ完璧なヌル検出を組み合わせ、テストされた置換の下では決定の反転は行わない。 数千の候補にスケールアップし、決定を変更することなく、クロスリクエストの再利用を通じてレイテンシを大幅に削減する。

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