Diogo Almeida

AI-Forscher und Unternehmer. CEO und Gründer von ../institutions/typesafe-ai.md (San Francisco), das am 15.09.2026 das System-One-Modell Jev vorstellte (../concepts/llm/system-one-models-jev.md).

Stationen

OpenAI: Co-Autor von RLHF und des InstructGPT-Papers (2022, arXiv:2203.02155) — die Methoden, die laut TypeSafe-Teamseite zu ChatGPT und GPT-4 führten. Das Every-Porträt formuliert es als: „Almeida coauthored the 2022 InstructGPT paper, which showed how human feedback could help language models follow instructions more reliably — work that helped pave the way for ChatGPT later that year."
Google Brain: frühere Station (laut TypeSafe-Teamseite).
../institutions/typesafe-ai.md: Gründer/CEO; zwei Jahre Stealth-Arbeit vor dem Jev-Launch.

Profil: LinkedIn. Team-Seite nennt als „Fun fact" Top-30 in League of Legends (NA) und Top-2 in Hearthstone.

Positionen (Primärzitate)

Motivation für einen anderen Modelltyp: „The problem is the text itself." (im Gespräch mit mike-taylor.md, Every)
Zum Verhältnis von Chat und Automatisierung: „Models have been superhuman at chat for years, so where is all the automation? This has been my driving question for the last four years."
Zur Zielsetzung: „Think of Jev as a frontier-intelligence function call: unstructured state in, typed probabilistic decisions out."
Zur Preissetzung: Output sei „too cheap to meter", weil keine Tokens generiert werden; zur Nachhaltigkeit: „We can't prove it isn't subsidized; we'll need the long-term to prove the sustainability of our pricing (which we expect to go down, not up)."
Zur Herkunft des Namens: System One Models nach Daniel Kahnemans Thinking, Fast and Slow; „Jev" nach William Stanley Jevons (Jevons-Paradox — sinkende Kosten steigern den Verbrauch).

Launch-Post (15.09.2026)

Sein Ankündigungspost auf X (@CompleteSkeptic, 15.09.2026 18:17 UTC, https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904) erzielte 34,9 Mio. Views und 69.647 Likes (Abruf 18.09.2026) — die reichweitenstärkste Einzelquelle des Launches. Wortlaut-Kern:

„After co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? […] I've spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model […] 20-200x faster · 40-400x cheaper (w/ output tokens free) · Frontier composable intelligence optimized for decisions"

Zahlen-Disziplin: Der Post nennt Spannen (20–200×, 40–400×); die in Umlauf befindlichen „200×/400×" sind deren Obergrenzen. Die Bio des Accounts („co-created RLHF/ChatGPT @ @openai now trying to right the wrong 🤭 (ceo @typesafeai)") ist Selbstbeschreibung — die frühere OpenAI-Station, keine Firmenbeziehung (siehe ../institutions/typesafe-ai.md).

Coding-Agent-Notizen (21.09.2026)

Am 21.09.2026 veröffentlichte er das Google-Doc „[public] thoughts on a typesafe coding agent" (Begleitpost, 538.493 Views / 4.426 Bookmarks; Volltext lokal gelesen, Raw: raw/other/2026-09-21_almeida-typesafe-coding-agent-notes.md). Leitfrage: „How would you design a coding agent if LLMs had no KV cache?" — daraus sechs Cache-Verzerrungen heutiger Agenten (Routing ohne Cache-Wirtschaft unrentabel, vorab spezifizierte Tools, globale Compaction, Subagent-State-Kuration, Restart, fehlende Batterien) und die TypeSafe-nativen Ideen „Meta-Attention" (ein Noul pro Kontext-Chunk statt globaler Compaction), cost-aware Modell-Routing, Tool-Schema on demand, Conditional AGENTS.md (geladene Skills „fallen Compaction zum Opfer"), Security-aware Routing und read-only Background-Tasks mit Cross-Model Review. Er benennt OpenClaw ausdrücklich als Einfachkeits-Extrem im Batterie-Trade-off („with openclaw as an extreme"). Status: Ideen- und Annahmen-Katalog, keine Zusagen; im Begleitpost verneint er, dass TypeSafe den Agenten selbst baut. Vollständige Auszüge und Einordnung: ../concepts/agents/typesafe-coding-agent-idee.md

Einordnung

Almeida ist ein Beispiel für den personellen Fluss von Frontier-Lab → eigenes Startup mit einer orthogonalen These: nicht größere Intelligenz, sondern komponierbare Intelligenz (siehe Manifesto „Composable AI — Build Prod, Not God"). Sein Hintergrund erklärt die Stoßrichtung: Wer RLHF mitentwickelt hat, baut als Gegenentwurf eine Trainingsmethode (RLCD), die auf kalibrierte Entscheidungen statt menschliche Präferenz optimiert.

⚠️ Die Video- und Presse-Rahmung „a ChatGPT researcher" bezeichnet Almeidas Biografie, nicht eine Firmenbeziehung. TypeSafe AI ist ein unabhängiges Unternehmen.

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