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AIE CODE, dia 1: Michelle Chen sobre Clef e Clairic, Diogo Almeida sobre jevolution

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Fonte · Ficha do modelo: Jev

Duas palestras da livestream do dia 1 do AIE CODE, 11/11/2026. Isto é o que foi dito no palco. Não é lançamento de produto. A gravação tem umas nove horas e não tem legenda oficial. O texto abaixo segue uma transcrição automática e fica conservador onde um nome saiu torto. Agenda: schedule e sessions.json, lidos em 12/11/2026.

Michelle Chen (Cloudflare)

Título na agenda: “cloudflare is a neolab”, 9:50–10:10 PT, palco principal. Na livestream a palestra vai de cerca de 0:48 até 0:59:52 e fecha com “what are you going to build today?”.

A sequência que ela contou:

  • O Jev saiu em 15/09/2026, fechado, e a Cloudflare não conseguia hospedar.
  • Em 18/09, três dias depois, eles já tinham o primeiro experimento.
  • Depois de uma semana de deliberação da Neolab, treinaram num fim de semana (48 horas) e lançaram na semana seguinte como Clef.
  • Umas três semanas depois lançaram o Clairic. A transcrição automática escreveu “Cleric”. O nome publicado é Clairic. Ela descreveu um modelo System One de extração: um forward pass, entrada sem estrutura (e-mail, tweet, Slack, e também imagem) e JSON tipado na saída (extrair, calcular, estimar, prever).
  • Ela disse que lançaram quatro modelos em três semanas. Este recap nomeia Clef e Clairic porque foram os que ela descreveu. Não completa os outros nomes.

A data de catálogo do Clef continua 1º/10/2026. A palestra deu a sequência, sem data de calendário para aquele fim de semana. O blog do Clairic neste site é de 19/10. As notas da ficha do Clef continuam 7,2 / 7,7 / 37. A palestra não é placar novo.

Ela disse que o Clairic saiu como early preview e que vem um lançamento novo. Isso não é GA e não é peso aberto em 11/11. O Clairic continua sem ficha. O catálogo cobre modelo de decisão (choice, score, boolean). O Clairic responde outra pergunta. A news de 19/10 mantém essa decisão de escopo; a palestra não reabre.

Demo de triagem de CI (UnverifiedClaim)

Um agente com 40 ferramentas. O loop típico de LLM, que ela ilustrou com o GLM 5.3, manda as ferramentas de um lado para o outro. O caminho aumentado: o Clef Flash poda as ferramentas (10 de 40), o Clairic tira os valores (número do PR, um erro em 300–600 linhas de log) e um LLM faz o diagnóstico e a ação.

Números que ela falou. Saíram da palestra. Não são benchmark independente e não são medida do ModelSystem.One.

Cenário O que ela disse
Ao vivo, no palco 6 chamadas de LLM contra 1; 40.000 tokens de LLM contra 1.800
Preparado, offline, fora do Wi-Fi da conferência 9,2 s contra 17,2 s, quase 2× mais rápido, 72% mais barato, chamadas de cinco para uma, cerca de 94% menos tokens

A linha ao vivo falou em seis chamadas. O recap offline falou em cinco para uma. Os dois ficam na tabela.

Os slides também mostraram roteadores, decisão de fraude / spam / phishing, e o Clairic extraindo de páginas web e de tickets de suporte. São exemplos do slide.

Depois de cerca de 1:00:13 entra outro palestrante, em “Hundreds of pull requests a day”. Esse trecho não é da Michelle.

Diogo Almeida (TypeSafe)

Título na agenda: “I love you so jevving much”, 2:05–2:23 PT, palco principal. Livestream a partir de cerca de 5:07. A palestra termina por volta de 5:28:54–5:29:50. Foi um manifesto. Não foi lista de cliente e não foi anúncio de ARR.

O que ele defendeu:

  • Os LLMs de hoje são otimizados para assistência, não para automação, no enquadramento human-in-the-loop / RLHF. O resultado é denteado: forte em umas tarefas, inútil em outras.
  • “Jevolution”: otimizar a tarefa certa, e uma inteligência estreita e confiável. A ilustração dele foi Einstein 95% do tempo e Mr Bean 5%. Confiabilidade, ele disse, aparece mal em benchmark, e é por isso que as pessoas gostam do Jev. A transcrição automática estragou uma frase em francês. A frase é “je ne sais quoi”. Esta página não cita a forma torta.
  • O Jev como base de software inteligente, contra software just-in-time e um chatbot ao lado. O campo, ele disse, “isn’t jeving hard enough.”
  • A analogia do LED azul: um primitivo novo que compõe. Ele descreveu a inteligência nativa de máquina como um quarto “semantic logicate” no software. A expressão é dele, da transcrição automática.
  • A defesa de “software research”: engenharia, não vibe coding. Ele disse “we have raised a bunch of money” ao falar de financiar essa direção. A frase não tem número. Não é receita e não é ARR.
  • Fechamento: um taco de beisebol da TypeSafe com “stop-gen AI”; a ideia de um modelo no estilo do Jev dentro de um linter, para sustentar propriedade semântica e type-safe; palestras seguintes cobririam automatizar tudo; obrigado a quem acreditou cedo.

Ele não disse que a TypeSafe passou de US$ 100 milhões de ARR. Não nomeou cliente de produção. No sessions.json a linha “very profitable and above $100M ARR” é a palestra do Quinn Slack sobre a Amp, em 12/11, “A Company Built Around the Agent”, 4:30–4:50 PT. Outro palestrante, outro dia.

As notas da ficha do Jev continuam 6,0 / 8,1 / 73.

O que este palco não foi

O Gemini Decision 1 não foi palestra nesta livestream, e Sundar Pichai e Logan Kilpatrick não estão na agenda do palco principal de 11/11. O anúncio da Google é o mesmo dia de calendário e já está no site: Gemini Decision 1 e a news de 11/11. Este recap não ranqueia esse lançamento.

O AINews do Latent Space juntou o Diogo, palestras posteriores de cliente e a linha de agenda da Amp num parágrafo só. O recap escrito do Richard MacManus fala do que engenheiros estão construindo. Esse texto é separado desta palestra.

A agenda lista slots seguintes do palco principal do dia 1 cujos resumos falam de Jev em produção na Glean (Chinmay Goyal, 2:30 PT), na ZoomInfo (Brian Kennedy, 3:06 PT) e na Workday (Scott Roberts, 3:24 PT). Esta página não relata essas palestras. Lido em 12/11, o sessions.json não tem a string “UiPath”. O slot das 2:48 PT é “Your Automation Is Overthinking It” (Chibi Vikram, Kevin Bernstein). O resumo não nomeia empresa.

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