README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月17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
MIT 许可的 TypeScript 客户端，通过 ONNX Runtime 在本地运行 Jev 兼容的 Laya 模型，让 Node.js 开发者无需 Python 即可对状态获得 choice、score 和是/否问题的校准概率。
它怎么用 Jev
Laya 本身就是 Jev 兼容模型。systemOne 接收一个状态和带类型的问题（choice、score、noul），在一次前向传播中返回校准概率；答案按问题类型推断，answer_confidence 提供 max(p) 用于门控。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将一次调用中的所有问题批处理为单次 ONNX 前向传播，并用 answer_confidence（最大概率）作为跨问题类型的统一门控量。
怎么试
npm install @receptron/laya，然后调用 Laya.load() 和 laya.systemOne(state, questions)；首次加载会下载约 1.7 GB 权重。
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0.92
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.82
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.04
- 给出了实测数字片段中未检出0.11
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.97
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.26
- 是模型本身的复刻在材料中检出0.80
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.07 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.95
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17日 读 README 写成。