README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11月3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
S1CogBench在既有认知实验上评测Jev、Laya、Intern-Decision等System One（类型化决策）模型，分别对类人反应预测、自主执行和事件概率打分，面向研究者与工程师。
它怎么用 Jev
Jev 1.14通过API适配器在全部27个模式下评测。每个任务的runner给出任务状态与合法选项，Jev返回类型化决策，由原始评分器与人类反应及参考基线比较。README未说明Jev内部使用的题型。
用到的原语:choice
值得抄的做法
将任务条件与评分同已披露的适配分开，并独立评分类人反应预测、自主执行与事件概率。
怎么试
安装依赖并获取公开数据源后，运行 `python -m s1cogbench eval --smoke --output runs/smoke`。
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 是项目的核心片段中未检出0.06
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.10
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.02
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.09
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.09
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.40 / 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11月3日 读 README 写成。