研究：Jev 等决策模型并未胜过 LLM-as-a-judge 或传统分类器

针对 TypeSafe AI 发布的 Jev 决策模型，一项实验在 4 类方法、9 个候选护栏上做了对比，结论是 Jev 这类决策模型并未胜过 LLM-as-a-judge 或传统分类器。Jev 以固定 schema 输出决策、零样本且比 LLM 更快更便宜，但 Red Hat AI Safety 团队主张护栏应使用针对任务微调的小型预测模型。