README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月4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
本仓库包含测试集、代码、原始评判输出和分析，用于比较三个自动翻译质量评判器在拉丁语→英语翻译上的实验，针对流畅误译。
它怎么用 Jev
JEV（jev-1.13.0）作为自动评判器进行测试，使用其原始3问题集和沿MQM错误分类法分解的24问题集。它对结构化问题返回类型化、概率值的答案；输出被评分并与MQM问题列表比较。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
沿MQM类别分解JEV的问题并未提高区分度，但让JEV返回类型化错误。
怎么试
从仓库根目录运行：python 08_working_scratch/pipeline_scripts/jev_judge.py --input ... --output ...
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 是项目的核心片段中未检出0.11
- 展示了 System One 用法未判定0.50
- 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0.13
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.06
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.42
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.94 / 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4日 读 README 写成。