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rizzo-flow

Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow · 项目主页

本地、开放模型的类型化决策,不生成任何 token。

README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年9月25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

Rizzo Flow 是一个本地优先的决策服务器,面向希望从 LLM 获得类型化概率答案而非生成文本的开发者。它通过 llama.cpp 运行开放权重,并提供兼容 Jev 的 HTTP API。

它怎么用 Jev

它实现了 Jev 编程模型:给定非结构化状态和类型化问题,返回 Choice、Score 和 Noul 决策的校准概率。代码只需更改一个 URL 即可从 TypeSafe API 指向 localhost。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

直接从开放 LLM 读取答案 token 的概率,而不是生成文本,并将其暴露为类型化决策。

怎么试

uv run rizzo download && uv run rizzo serve,然后 POST 到 /v1/systemone 或使用 playground。

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0.91
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.20
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.06
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.93
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.24
  • 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1.39 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.91展示了 System One 用法0.20写了怎么处理不确定0.06给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.93学习案例 Top 10 候选信号0.24是模型本身的复刻0.9300.51解决的问题够普遍(0–2)1.39 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.94问卷0.9300.51

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9月25日 读 README 写成。