README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年11月3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
MicroLLM 是一个本地、纯 CPU 的概率决策引擎，用校准的 System-1 判断替代生成式 System-2 调用，用于意图路由、策略合规、严重度评分、注入过滤和 RAG 接地性检查。
它怎么用 Jev
它通过 POST /v1/systemone 在字符串或 JSON 状态上暴露 Jev 风格原语（noul、choice、score、multi）。决策经 per-K 温度缩放、两阶段 OpenJev-RLCD² 训练和分裂共形预测校准，当多个选项仍合理时输出 x_abstain 信号。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
分裂共形预测加两阶段“先校准再强化”训练，输出经认证的弃权而非猜测。
怎么试
运行 `microllm benchmark --all-suites`（或 `--fast`）在 CPU 上复现基准测试。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.86
- 展示了 System One 用法未判定0.54
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.26
- 给出了实测数字片段中未检出0.34
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.83
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.14
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.75
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.61 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.86
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11月3日 读 README 写成。