这是什么
一份田野笔记与手稿，通过 Vercel AI Gateway 运行的六项实验研究 Jev（TypeSafe AI）这一商用“System One 模型”，目标期刊为 NCML。
它怎么用 Jev
README 未说明 Jev 接收何种状态，也未说明结果如何在代码中使用。README 指出 Jev 根据声明的提问类型与 schema 产生不同的输出模式：boolean/Noul 下坍缩，Choice 下分离，并通过组合两次 boolean 调用重建 LPA2v。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
组合两次独立的 boolean 调用（μ/λ）即可重建 LPA2v 格，而无需模型内部计算。
怎么试
cd experiment && npm install；export AI_GATEWAY_API_KEY=vck_...；node --env-file=.env.local run_experiment.mjs
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 是主角未判定0.55
- 有 System One 用法否0.15
- 处理了不确定性否0.09
- 有实测数据否0.12
- 可直接跑否0.04
- 值得推荐否0.18
- 是模型的复刻否0.07
- 问题普遍性按 0–2 打分0.98
- 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20日 读 README 写成。