README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月18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
VideoJev 是一系列视频理解模型（VideoJev-4B 和 VideoJev-35B-A3B），通过在共享视频前缀上直接对候选打分来完成时间定位和多选题视频问答，面向研究人员和开发者。
它怎么用 Jev
给定视频和带类型的问题（grounding 或 choice），模型对时间候选和答案选项打分，返回 sigmoid 概率及以秒为单位选定的 interval（定位），以及 softmax 概率及从零开始的 answer_index（问答）。结果由 predict_video 或 predict_features 返回。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
在共享视频前缀上直接对候选打分，替代文本生成来完成定位和问答。
怎么试
安装 requirements，source scripts/env.sh，然后运行调用 model.predict_video 的 10 秒 VideoJev-4B 演示。
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0.82
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.19
- 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0.11
- 是能跑起来的工具未判定0.49
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.41
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.94
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.98 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.74
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18日 读 README 写成。