README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月24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
PlayJev 是一个微调过的 Qwen3.5-0.8B-Base 模型，能从原始像素玩十款经典浏览器游戏。它读取一帧 448 像素的图像，在一次前向传播中返回游戏所列动作的概率分布，不生成文本。
它怎么用 Jev
Jev 决定十款浏览器游戏中的下一步动作。状态是一帧 448 像素的游戏画面；类型化问题是可用动作列表。模型在一次前向传播中返回这些动作的概率分布（H200 上 43 毫秒），游戏循环根据 argmax 行动。低置信度的步骤可以交给搜索程序。
用到的原语:choice
值得抄的做法
微调一个小型视觉语言模型，从单帧图像输出所列动作的概率分布，使用打乱选项和 DAgger 轮次。
怎么试
python -m playjev.play snake --policy local --ckpt OmniJev/PlayJev-0.8B --episodes 1
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0.77
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.85
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.65
- 给出了实测数字在材料中检出0.95
- 是能跑起来的工具未判定0.44
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.43
- 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0.05 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.72
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9月24日 读 README 写成。