这是什么
一个用于从语言模型获取类型化决策的 Swift 包。它提供是/否概率、选项选择以及有序尺度上的评分，并有两个后端：Apple 芯片上的本地 MLX 模型和 TypeSafe 的 Jev API。
它怎么用 Jev
JevDecisionModel 将每批问题发送到 POST /v1/systemone。会话持有一个不可变状态（文本或 JSON）。问题相互独立。结果是类型化的：二元概率为 Double，Choice 包含值和分布，Score 包含预期级别和分布。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
使用旋转去偏，对所有选项顺序的概率取平均，减少选择中的位置偏差。
怎么试
添加带有 MLX trait 的包，创建 DecisionSession，并调用 probability、choice 或 score。
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 是主角否0.13
- 有 System One 用法否0.20
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据否0.06
- 可直接跑是0.96
- 值得推荐否0.35
- 是模型的复刻否0.07
- 问题普遍性按 0–2 打分1.10
- 与 Jev 相关是0.97
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月22日 读 README 写成。