前OpenAI成员阿尔梅达指出，大语言模型经RLHF训练后被优化为“助手”而非“自动化工具”，只会生成讨喜文本，导致模式坍缩，在真实决策任务中不可靠。他提出Jev纯决策模型，输出结构化判断而非文字，以类型安全架构解决自动化与递归自我改进难题，强调做对任务比算力更重要。