README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月23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
Groot 1 是一个开放的类型化决策模型：读取状态，并针对类型化问题返回完整概率分布。它面向需要在长上下文中获得校准决策的开发者，并兼容 System One API，现有 jev-latest 客户端可指向它。
它怎么用 Jev
README 未说明 Jev 是 Groot 的组成部分。Jev 仅作为基线出现：Groot 1 在 Folha 新闻、类型化决策等数据集上与 Jev 对比，并在若干项上报告优于它。Jev 在项目内部如何使用，文中没有说明。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
标签空间多样化：用随机标签子集、中性 ID 和多样措辞重建训练集，使模型阅读状态而非记住标签名。
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 是项目的核心片段中未检出0.07
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.12
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.02
- 给出了实测数字在材料中检出0.97
- 是能跑起来的工具未判定0.42
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.06
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.92
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.27 / 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23日 读 README 写成。