README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月8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
S1Q 对开放的类 Jev System One 决策模型进行量化，这些模型将状态和类型化问题直接映射为有限选择、布尔或离散级别分布。它支持固定的 Kev、NanoJev、Laya、Intern-Decision 和 StartLux-Decision 适配器，并保留原生候选顺序和决策读出。
它怎么用 Jev
S1Q 量化将状态和类型化问题映射为有限选择、布尔或离散级别分布的模型。它使用教师决策的 top-one 与 runner-up logit 边界来采样校准行，利用实际量化重建搜索通道缩放和裁剪，并拟合有界岭校正以补偿激活误差。结果是保留原生候选顺序和决策读出的量化模型。
用到的原语:choice
值得抄的做法
用于校准行选择的 margin-Jacobian token 代理，结合激活误差补偿和联合权重/激活重建。
怎么试
使用 `python -m pip install -e '.[plots]'` 安装，然后运行 `python scripts/build_component_analysis.py --source-root results/benchmarks/expanded-20261007 --output-dir work/component-figures`。
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-1.13.0- 项目信号
jev-1.13.0- 项目分类
jev-1.13.0- 模式标签
jev-1.13.0
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0.67
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.14
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
- 给出了实测数字片段中未检出0.15
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.11
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.22
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.84
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.00 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.83
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8日 读 README 写成。