README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月11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
Jev 类型化决策格式的开源移植，替换两个已发表搜索重排器（BlitzRank 的锦标赛图和 Reranker-Guided Search）中的 LLM 比较器，用于检索和 RAG。
它怎么用 Jev
每次匹配是一个 Choice，在单次前向传播中对 k 个候选路径评分，零解码 token。两个重排器都通过 JevPredictor.decide() 调用同一决策模型，共享同一问题编码、排序规则和核算。
用到的原语:choice
值得抄的做法
单次前向传播对 k 个候选路径评分一个 Choice，给出校准分布而非解码排列。
怎么试
python scripts/example_rank.py --device cuda:0 端到端打印一次决策。
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0.96
- 展示了 System One 用法未判定0.42
- 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0.98
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.35
- 学习案例 Top 10 候选信号在材料中检出0.68
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.96
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.32 / 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10月11日 读 README 写成。