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GautamTalksDev/jevbench · 项目主页

预注册的 Jev 在人类分歧下的校准测试。

校准与研究0.96次选分类: 评测与基准黑匣子
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月30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

一项预注册研究,测试 TypeSafe AI 的 Jev 是否在人类有分歧的项目上降低置信度。使用 ChaosNLI,比较低分歧和高分歧项目上的校准,并发布聚合结果。

它怎么用 Jev

Jev 对 ChaosNLI 项目回答 Choice 和 Noul 问题。Choice 概率根据选择模型最高标签的 100 位标注者比例进行评分。Noul 概率经归一化后类似评分。结果用于计算简单和困难层之间的 ECE 和 ΔECE。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

通过一致性重采样和 Beta-Binomial 标注者采样进行偏差校正的 ECE。

怎么试

make install; make reproduce; make check-repro

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.88
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.12
  • 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0.65
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.05
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.19
  • 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1.19 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.88展示了 System One 用法0.12写了怎么处理不确定0.04给出了实测数字0.65是能跑起来的工具0.05学习案例 Top 10 候选信号0.19是模型本身的复刻0.0600.51解决的问题够普遍(0–2)1.19 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
黑匣子0.84体检0.2000.51

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30日 读 README 写成。