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diy-jev

klostest/diy-jev

用已知精确概率的合成邮件探测 Jev。

校准与研究0.94次选分类: 评测与基准体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月28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

“DIY Jev”博客文章的配套仓库。它构建了一个具有精确闭式后验的合成数据生成过程,并用于探测 TypeSafe AI 的 Jev API、训练一个小型类 Jev 玩具模型,以及进行头对头比较。

它怎么用 Jev

通过 API 在六个预注册测试套件(S1–S6)上使用合成邮件探测 Jev。生成器已知的真实后验用于评估 Jev 返回的概率,而非噪声观测标签。玩具模型模仿 Jev 的架构,用于软标签与硬标签训练的比较。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

使用具有精确闭式后验的合成数据生成过程作为真实基准来评估校准。

怎么试

uv sync --dev; uv run pytest tests/ -q; uv run python scripts/run_toy_experiment.py; uv run python -m jev.probe.run_probe --backend live --suites S1,S2,S3,S4,S5,S6 --n 200

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0.91
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.22
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
  • 给出了实测数字片段中未检出0.16
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.07
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.39
  • 是模型本身的复刻在材料中检出0.88
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.76 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.99
信号
Jev 是项目的核心0.91展示了 System One 用法0.22写了怎么处理不确定0.06给出了实测数字0.16是能跑起来的工具0.07学习案例 Top 10 候选信号0.39是模型本身的复刻0.8800.51解决的问题够普遍(0–2)0.76 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.85问卷0.40黑匣子0.3100.51

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28日 读 README 写成。