这是什么
面向自动驾驶研究者与开发者的开源 3D 具身智驾仿真实验室，包含 Tesla Model Y、阿克曼转向、程序化城市街道与高速公路环境。
它怎么用 Jev
Jev 作为 System 1 本地反射小脑：接收结构化遥测状态，返回类型化反射决策（如 ADAPTIVE_CRUISE、EMERGENCY_BRAKE、SWERVE_EVADE）及置信度、时延、油门、刹车和目标车道，用于在 60 FPS 主循环中控制车辆。
值得抄的做法
双脑解耦：快速本地反射（System 1）与异步慢速策略大脑（System 2），绝不阻塞主循环。
怎么试
git clone、npm install、npm run dev，打开 http://localhost:5173
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.76
- 有 System One 用法是0.72
- 处理了不确定性否0.08
- 有实测数据否0.12
- 可直接跑未判定0.43
- 值得推荐否0.32
- 是模型的复刻否0.38
- 问题普遍性按 0–2 打分1.08
- 与 Jev 相关是0.96
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。