README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月13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
Sezika 是面向 .NET 应用的本地多语言决策引擎。输入文本或 JSON 状态，输出类型化判断与概率分布，用于意图识别、候选选择和规则语义判断。训练因算力与资金暂停。
它怎么用 Jev
受 Jev 启发：Sezika 向 .NET 应用返回自己的类型化 Choice、Score 和 Boolean 答案。README 未说明 Jev 本身如何被调用，也未说明其结果在代码中如何使用。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
通过 C# CPU/CUDA 内核与 Native AOT 实现非自回归 System 1 推理，不依赖 PyTorch/ONNX/cuBLAS。
怎么试
dotnet build Sezika.slnx -c Release；然后用 Sezika.Cli inspect 和 predict 配合已准备的模型运行。
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0.74
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.35
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.06
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.87
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.22
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.93
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.12 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.67
无判定区（0.40–0.60）
设计模式
没有模式的概率超过展示阈值。
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13日 读 README 写成。