README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月16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3D浏览器防御游戏和不确定性决策测试平台。玩家面对黑暗中的轮廓；JEV估计每个是僵尸还是幸存者，代码决定是否射击。为aivancity的Coding for AI课程构建。
它怎么用 Jev
JEV仅接收每个轮廓的文本描述，并回答两个相反的问题：“这是僵尸吗”和“这是人类幸存者吗”。它还会在口头挑战后重新评估。其概率与测量到的移动通过贝叶斯对数几率融合和Wald的SPRT结合，然后交战规则决定行动。JEV从不决定射击。
用到的原语:choicescore
值得抄的做法
贝叶斯证据融合与Wald序贯检验、校准概率，以及通过金丝雀进行漂移检测。
怎么试
git clone && cd jev-zombies-3d; python3 server.py --fake; 打开 http://localhost:8000
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0.88
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.84
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.16
- 给出了实测数字片段中未检出0.10
- 是能跑起来的工具未判定0.59
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.52
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.15
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.09 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
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16日 读 README 写成。