README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月27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
OneJev 是 Apache-2.0 许可的多模态决策模型，提供 0.8B、4B、9B 和 27B 四种规模，在一次前向传播中对截图、照片、视频和文本的类型化问题返回校准概率，并通过兼容 /v1/systemone 的 API 提供服务。
它怎么用 Jev
服务器接收状态（文本加媒体）和类型化问题：noul 返回 yes 概率，choice 返回每个选项一个概率，score 返回期望等级。客户端调用 /v1/systemone 并读取 answers.done.noul、answers.next.probabilities 和 answers.progress.score。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
在冻结视觉塔的情况下，用交叉熵加 Brier 损失对 Qwen 进行微调，以产生校准的决策输出。
怎么试
uv pip install flide torchvision；flide serve --model OmniJev/OneJev1.6-0.8B --port 8000，然后 curl /v1/systemone。
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0.89
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.08
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.03
- 给出了实测数字片段中未检出0.03
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.88
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.12
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.97
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.33 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.86
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27日 读 README 写成。