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测试 Jev 能否在已结算市场上击败 Polymarket 价格。

评测与基准0.82次选分类: 金融与交易体检
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月10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

衡量 Jev(TypeSafe AI 的 System One 模型)能否在已结算的 Polymarket 是/否市场上击败市场价格,以市场价格为基线。面向评估 Jev 作为廉价、快速判断器的预测市场机器人开发者。

它怎么用 Jev

对每个市场,Jev 在两种状态下回答一个 Noul 问题(“该市场结算为是”):盲测(问题+结算规则)和定价(同上加上 T−24h 的 Yes 价格)。一个 Choice 问题选择类别。结果用 Brier 分数、对数损失、AUC 和模拟交易检查来评分。

用到的原语:noulchoice

值得抄的做法

使用 Brier 分数、对数损失、AUC 和交叉验证的逻辑混合,将 Jev 的概率与市场价格进行比较。

怎么试

pip install typesafe-sdk numpy scipy scikit-learn matplotlib;运行 data/fetch_markets.py、data/fetch_prices.py、jev/make_dataset.py、jev/run_jev.py --variant blind、jev/run_jev.py --variant priced、jev/evaluate.py、jev/diagrams.py

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0.81
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.26
  • 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0.33
  • 是能跑起来的工具片段中未检出0.07
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.27
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.05
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.84 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.81展示了 System One 用法0.26写了怎么处理不确定0.07给出了实测数字0.33是能跑起来的工具0.07学习案例 Top 10 候选信号0.27是模型本身的复刻0.0500.51解决的问题够普遍(0–2)0.84 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
体检0.90问卷0.46记分卡0.2900.51

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10月10日 读 README 写成。