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
一个在 DGX Spark 上运行 DiffusionGemma 26B-A4B（NVFP4）的容器方案：8010 端口跑 vLLM，其前置的 8011 端口跑结构化决策服务器。
它怎么用 Jev
该服务器实现 Jev 的 POST /v1/systemone API。它接收 state 和带类型的问题（noul、choice、score），从模型画布中读取，并按问题返回校准概率；普通对话请求转发给 vLLM。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
在一次联合读取中从扩散模型的画布读出结构化答案，并用依赖阶段和门控处理相互影响的问题。
怎么试
cp .env.example .env；scripts/download-model.sh；docker compose up -d --build；scripts/smoke.sh
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0.80
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.18
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.92
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.24
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.29
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.00 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.97
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。