这是什么
一份关于 Jev 的资源精选列表。Jev 是 TypeSafe AI 的 System One 模型，返回类型化、校准的决策而非文本。由 RoboKrunch 维护，他们基准测试中国边缘 AI 硬件并运行真实测量的 Jev 实验。
它怎么用 Jev
Jev 接收结构化状态和类型化问题（choice、noul、score），在 70–500ms 内返回预定义选项上的校准概率。该列表收录了 Jev 做出决策的项目：浏览器代理选择操作和元素，护栏评分爆炸半径，扩展使用返回的概率过滤内容。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
使用带预定义选项的类型化问题，获得校准概率而非生成文本。
怎么试
访问 typesafe.ai 获取 $5 起始额度；查看 Quickstart 了解 API 详情。
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 是主角未判定0.59
- 有 System One 用法否0.20
- 处理了不确定性否0.04
- 有实测数据否0.09
- 可直接跑未判定0.47
- 值得推荐否0.19
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.03
- 与 Jev 相关是0.95
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月23日 读 README 写成。