这是什么
PriorBench 是对 TypeSafe AI 的 Jev（一个 System One 模型）进行的独立、预注册评估。它运行 21 个实验和 5,721 次调用，发布原始数据、预测和报告，面向研究人员和从业者。
它怎么用 Jev
README 未描述 Jev 在代码中如何使用。它报告了跨实验对 Jev 的 Choice、Score 和 Noul 原语的测量结果，但未展示集成或决策逻辑。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
在数据收集前预注册预测，并发布被证伪的结果。
怎么试
git clone，安装 requirements，设置 OpenRouter 密钥，运行 latency/bench.py、probes/t6_banc.py、analysis/recount.py。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.86
- 有 System One 用法未判定0.58
- 处理了不确定性否0.06
- 有实测数据是0.96
- 可直接跑否0.04
- 值得推荐否0.35
- 是模型的复刻否0.03
- 问题普遍性按 0–2 打分1.15
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。