README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月25日，不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。
这是什么
一个可通过 Python 安装的运行时，用 Rust 和 C++（llama.cpp）运行 System One 决策模型。输入状态和类型化问题，返回带概率的类型化值，从不生成自由文本。
它怎么用 Jev
Jev 接收状态（文本、dict、list）以及 Choice、Score 或 YesNo 问题。它按选项 key 的 token 对数概率求和打分，再在选项间做 softmax，返回不可变的答案，含 value、probabilities 和 confidence。默认模型支持 Choice 和 YesNo；Score 会抛出 UnsupportedRequestError。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
按选项 key 的 token 对数概率求和打分再做 softmax；模型无法忠实回答时直接报错，而不是返回数字。
怎么试
pip install archai-jev，然后 Jev.from_pretrained() 并调用 jev.ask(state, questions)。
README 片段的模型判断
项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符；没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出，并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期，不是源码审计或运行验收。
模型与判定日期
- 收录门禁
jev-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
证据
这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及，≤ 0.40 表示未检出，中间为未判定；都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验，「推荐」题筛的是学习案例 Top 10，不是内容质量合格与否。
- Jev 是项目的核心在材料中检出0.86
- 展示了 System One 用法未判定0.50
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.90
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.12
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.61
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.23 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
无判定区（0.40–0.60）
无判定区（0.40–0.60）
各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月25日 读 README 写成。