README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年9月20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
一个预注册实验与教学演示，测量冻结的 Qwen3-4B 能否通过读取下一 token 的 logits 来回答 schema 中的封闭选项字段，而非生成受语法约束的 JSON。任务：CLINC150 意图分类。
它怎么用 Jev
每个封闭选项字段变成一个带字母的多选题；一次前向传播在答案位置读取模型对选项字母的分数。选项不生成任何 token。字符串和数字仍在语法约束下生成。结果与 JSON 生成对比。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
给模型一个单 token 标识符（一个字母）来作答，然后读取 logits 而非解码。
怎么试
uv sync；MINIJEV_DEVICE=mps uv run python demo/server.py（或 cuda），然后打开 http://127.0.0.1:8765/。
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0.81
- 展示了 System One 用法未判定0.41
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.07
- 给出了实测数字片段中未检出0.18
- 是能跑起来的工具片段中未检出0.12
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.22
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.93
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分0.74 / 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9月20日 读 README 写成。