这是什么
jevmlx 将字段模式（布尔、枚举、多选）和上下文转换为本地 Apple Silicon 模型上的单次批量前向传播，返回带每字段概率的模式有效 JSON。
它怎么用 Jev
对于每个模式字段，jevmlx 在一次预填充中从 logits 为每个允许选项打分，应用受限 softmax，并从获胜者组装 JSON。结果是包含每字段 FieldResult（值、概率、备选、边际、序数遥测）的 Decision。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
在一次前向传播中对已知选项应用受限 softmax，避免逐 token 生成。
怎么试
git clone https://github.com/bnsd55/jevmlx && cd jevmlx && ./setup.sh; jevmlx decide --preset support_triage --json
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.77
- 有 System One 用法是0.75
- 处理了不确定性否0.06
- 有实测数据否0.05
- 可直接跑是0.97
- 值得推荐未判定0.44
- 是模型的复刻是0.82
- 问题普遍性按 0–2 打分1.12
- 与 Jev 相关是0.62
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。