README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月26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
Fev-4B 是基于 Qwen3.5-4B 架构的决策模型，带有原生决策读出和共享 LoRA 适配器。给定状态和类型化问题，它返回概率而不生成文本，并通过自定义 base URL 支持 TypeSafe SDK。
它怎么用 Jev
给定状态和类型化问题（Choice、Noul、Score），Fev 返回校准概率和所选选项。服务器暴露 POST /v1/systemone；TypeSafe SDK 通过自定义 base URL 调用。代码中从 response.choices 和 response.nouls 读取结果。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
共享 rank-8 LoRA 适配器，主干和读出冻结，使用原生决策交叉熵训练，并单独进行温度校准。
怎么试
下载 murabcd/fev-4b，安装依赖，运行 serve.py --model-dir models/fev-4b --port 8000，然后通过 TypeSafe SDK 调用。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.67
- 展示了 System One 用法未判定0.54
- 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0.05
- 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0.15
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.96
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.34 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.91
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26日 读 README 写成。