这是什么
OpenJev (Verdict) 是一个开源的后训练基础决策模型，用于结构化软件工作流，受 TypeSafe AI 的 Jev 和 RLCD 启发。它在单次前向传播中评估类型化问题，返回选择、分数和概率，并带有校准置信度。
它怎么用 Jev
Jev 被用作基准审计：README 报告了 TypeSafe AI Jev 基准审计，并在 231 个公开 JevBench 任务上评估 OpenJev。README 未说明 Jev 本身在代码中如何被调用或集成。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
针对候选标签的 NLI 句子模板化，以及带 per-k 缩放的自动校准器。
怎么试
运行浏览器内 WebGPU 游乐场（见 README 章节）。
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0.79
- 有 System One 用法否0.32
- 处理了不确定性否0.11
- 有实测数据否0.11
- 可直接跑是0.69
- 值得推荐否0.33
- 是模型的复刻是0.94
- 问题普遍性按 0–2 打分1.66
- 与 Jev 相关是0.93
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。