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Jev 与 GPT-6 Luna 在 CLINC150 上的决策、提示、成本与未知项对比。

分类与路由0.86次选分类: 评测与基准体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月11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 Jupyter Notebook,在 CLINC150 意图分类基准上比较 TypeSafe 的 Jev 决策模型与 GPT-6 Luna,并测试有无 `other` 选项时的域外输入表现。

它怎么用 Jev

Jev 通过 OpenRouter 对 CLINC150 条目做意图决策,以每个意图的一行描述作为提示。Notebook 测量一致性、成本及域外输入行为,并与 GPT-6 Luna 进行头对头比较。

用到的原语:choice

值得抄的做法

使用带显式 `other` 选项的决策模型来处理域外输入。

怎么试

cp .env.example .env,填入 OpenRouter 密钥,uv sync,uv run jupyter lab jev_clinc150.ipynb

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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0.61
  • 展示了 System One 用法未判定0.49
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.23
  • 给出了实测数字片段中未检出0.19
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.07
  • 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.57
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
  • 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
信号
Jev 是项目的核心0.61展示了 System One 用法0.49写了怎么处理不确定0.23给出了实测数字0.19是能跑起来的工具0.07学习案例 Top 10 候选信号0.57是模型本身的复刻0.0600.51解决的问题够普遍(0–2)0.94 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.85黑匣子0.2000.51

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11日 读 README 写成。