README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月29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
AutoJev-27B 是基于 Qwen3.8-27B 的多模态决策模型，每个问题一次前向传播即可返回所给选项上的概率。它附带 TypeSafe 兼容 API、REST 服务器和浏览器 playground，面向构建决策系统的开发者。
它怎么用 Jev
模型本身提供 Jev 原语：POST /v1/systemone 接受 choice、noul 和 score 问题，可选 base64 图像，返回校准后的概率。包含 DecisionModel 加载器与服务器。校准在交叉熵训练之外单独拟合一个标量温度。
用到的原语:choicenoulscore
值得抄的做法
在单张 H200 上对 73,000 个样本做全权重 SFT，并单独拟合标量温度进行校准。
怎么试
uv sync --frozen --python 3.12，下载权重，然后 AUTOJEV_CHECKPOINT=checkpoints/selected uv run autojev-serve。
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0.87
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.15
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字在材料中检出0.97
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.71
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.34
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.94
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.08 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.88
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9月29日 读 README 写成。