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
Valen 是一个受 Jev 启发的多模态决策模型。它根据任务指令评估文本、图像和视频，并返回所提供候选的概率，为软件提供结构化决策接口。仓库包含模型实现、数据处理、SFT 和实验性 RLCD 训练，以及推理和评估命令。
它怎么用 Jev
Valen 使用类似 Jev 的类型化问题（Choice、Score、Noul）处理可包含文本、图像和视频的状态。模型返回候选上的校准概率。在代码中，调用 model.predict，传入 state 和 questions 字典，使用 execution='shared_state' 或 'question'。结果用于决策、评估和游戏推演。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
使用 Mixer 的共享状态推理，通过两阶段 SFT 和 RLCD 训练。
怎么试
运行 cookbook 笔记本：API 快速入门或本地推理。安装依赖后使用 model.predict。
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0.70
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.15
- 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0.10
- 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0.33
- 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1.25 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.90
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13日 读 README 写成。