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通过控制信息与表面线索，区分 Jev 的答案置信度与是否知道答案的自评；黑盒表现并不证明能读取内部知识状态。

共享证据编码与候选概率读出，结合表征学习和行动结果反馈训练。研究结果仍为作者报告。

对 Jev 进行英语和阿拉伯语人物设定条件下的问卷审查；观察的是单一模型的模拟受访者，并非对真实人群的测量。

双向检查生成与参考放射学报告中的陈述是否有支持；一致性受报告长度与错误定义影响，专门评估器在临床显著错误上仍更强。

以重构的 InjecAgent 案例审查 Jev 提示注入，区分概率偏移与实际选中攻击目标；自适应攻击还通过新发起的验证调用检查。

在选定的零样本社会科学标注任务中评估决策模型及基于置信度分流的 LLM 级联；较低成本仍伴随任务相关误差和过度自信。

在四组数据上回顾性比较 Jev 与生成式评判模型的 agent 轨迹风险分类；排名因数据集而异，耗时和成本统计限于成功或有效调用。

小规模科学工作流研究分别评估语义 Choice、计算得到的数值与最终标签；对比模型的选择错误可能改变中间计数，却不改变最终标签。

Jev 1.13 的初步医学基准评测报告了随任务变化的准确率、校准表现及较弱的不可回答问题识别能力；这不能证明临床部署有效性。

VLM 制定局部目标，Jev 在移动端无障碍树上选择动作；时间和成本比较仅针对成功轨迹。

将 Jev 动作选择与语言模型规划用于星际争霸 II；接口同时变化，无法单独识别规划带来的效果。

研究以概率反馈优化的上下文补充如何在保留题目和选项时改变四类系统原本正确的决策；人工有效性检查仅覆盖成功攻击中的抽样子集。

包括 Jev 在内的工具参数评判模型，在缺少可见参考时会拒绝部分正确推导值；模型生成的参考在三个基准上接受评测。

将 Jev 状态表、少量强模型配对锚点及人—模型差异估计结合；扩大模拟群体规模不等于增加底层人类证据。

保留原始记忆记录，将 Jev 相关性判断与 LLM 检索规划、回答生成分开。研究结果仍为作者报告。

研究直接决策模型对有序标签的使用不足；细化量表会加重压缩，提高准确率或打乱选项顺序也不一定恢复量表利用率。

测试七个开放权重模型的选项通道攻击；决策翻转后仍可能高置信。报告中的实验未测试托管 Jev。

以置信度控制 Jev 与 LLM 回退；收益取决于候选动作与基线路由。研究结果仍为作者报告。

重复的 ContractNLI 评测显示，纠错与退步相互抵消时，总体准确率可能不变；一致答案仍可能错误，多数投票的收益较小且不确定。

通过同数值引用替换测试 Jev 的来源验证；识别引用中财务项目的错配与接受等价证据之间存在权衡。

在可中断推理中读取候选答案，并控制启动、读取与停止；结果限于特定骨干和任务集。

在知识、推理和多语言选择题中评测 Jev；报告的排名及数学弱点仅适用于所选模型与基准。

Jev 旧记忆停用评测区分已确认更新与变化暗示；LLM／人工混合标注、共享错误及小型开发集上的选择限制了级联收益主张。

由 System One 控制器协调多智能体的有界决策，让 LLM 承担推理；效率结果衡量完整协作框架。

在保留内容的表格改写下研究类型化分类与验证；置信度可提示不稳定性，但不等同正确性。

以时间区间和候选分数表达视频决策，通过缓存与联合推理复用视觉计算。研究结果仍为作者报告。

让成批的限定选项问题共享图像前缀；所报训练收益集中于训练覆盖的任务家族，预热后的摊销执行收益伴随更高峰值内存。

Overcooked 合作游戏的决策策略，提供游戏原生离散动作评分和共享策略的评测材料。

AgentJev 模型卡，说明无需自由文本解码、从状态得到概率分布的紧凑决策接口。

开放的 TruthfulQA 真实性评判模型检查点，可用于比较模型生成的评测标签。

用于内容审核和意图路由的意大利语候选 token 决策检查点；能力仍属发布者自述。

Bit-Jev 蒸馏模型卡，提供双语类型化问题接口和本地运行说明。

基于 Bonsai、支持图像的决策模型，说明软标签蒸馏方法和决策头。

LoRA 检查点，复现公开类型化决策实验中采用缓存的因果模型评分分支。

代码审查分流模型，为拉取请求差异返回结构化结论、风险等级和标记。

由验证器引导的训练实验，在留出的合成表单特征上研究计算机操作中的单步表单动作。

决策头对照实验：固定训练方案、改变数据覆盖范围，并在留出数据上评估迁移效果。

扩散模型改造，通过读取 Yes/No logits 实现类型化的 Choice、Score 和 Noul 决策。

EmbeddingGemma 改造，用于客服、发票、安全和 agent 轨迹工作流中的类型化问题。

面向 agent 与工作流轨迹的 Exu 决策头，提供选项评分和经过温度拟合的概率。

Granite 函数调用检查点，涵盖嵌套、链式和并行工具调用，可作生成式对照基线。

阿拉伯语运营工作流决策检查点，涵盖工单、发票、告警和 agent 轨迹。

Jeva 作者检查点包，目录含骨干、适配器与决策头文件；此次未加载权重，所查模型卡未声明模型许可。

JevEmbed 嵌入模型检查点，记录了在其训练语料上的 Choice、Score 和 Noul 评分方式。

用于选项 token 评分的 Jevons 初始适配器，由服务端实现组装类型化输出。

基于 Vicuna 的 JudgeLM 检查点，用于评估开放式回答对，可作生成式评判模型的对照。

Arch-Router 检查点，面向考虑偏好的 LLM 路由，而非通用答案生成。

实验性 Kenning 解码器变体，采用 System One 接口，并以受约束的答案 token 读出。

面向浏览器 agent 的 Laya 微调实验，包含报告的负面结果和复现细节。

基于编码器的提示路由器，一次前向为用户定义的路由通道评分，可作邻近领域的路由基线。

LightJev 候选评分检查点，用于答案范围有限的英语工作流问题，并说明预期用途边界。

实验性日语 LLM-jp 候选 token 评分器；模型卡明确表示尚未证明其通用质量与 Jev 相当。

面向单一固定编码 agent 动作 schema 的蒸馏编码器；模型卡明确限制了关于其与 Jev 相当的主张。

面向问答对的 MD-Judge 安全分类器，可作邻近领域的安全防护和评估器基线。

多模态 mJev 候选选择检查点，支持视觉上下文与概率输出，并提供运行说明。

为 vLLM Semantic Router 选择输出模态的 ModernBERT 路由器，属于邻近领域的请求路由资源。

日语 ModernBERT 交叉编码器，通过兼容 Jev 的接口为状态、问题与候选项的组合评分。

小型 Nandi 模型卡，说明单轮工具调用生成，可作为有限动作选择的邻近替代方案。

用于 RAG 流程的小型 Nano-Jev 交叉编码器决策模型，返回给定候选项的概率。

Open Decider 专用检查点，在类型化答案概率之外明确提供“无法回答”结果。

基于 DeBERTa 的独立实现，支持类型化问题和候选概率读出，不声称包含 Jev 原始权重。

泰语—英语决策模型卡，说明有限选项选择、有序评分和是非概率接口。

飞行模拟器决策模型项目，记录了动作选择实验；不能据此证明适用于真实航空运行。

类型化决策检查点，说明监督预热、随后基于 bandit 反馈的 RLCD，以及选项分布输出。

Qwen 适配器，对多个 schema 字段并行进行单 token 评分，并说明候选 token 的读出方式。

NLI 交叉编码器，将状态与候选项之间的蕴含评分映射为类型化答案分布。

俄语专用决策检查点，仅覆盖翻译版基准的工作流 schema，并为各答案提供分布。

在 CPU 上运行的请求分类器，为 LLM 路由器预测任务类别、难度和风险程度等信号。

以 schema 为条件的 DeBERTa 标量评分器，通过确定性分组得到 Choice、Noul 和 Score 答案。

门控决策头研究，在给定选项中区分明确作答、备选答案与弃答。

多模态 StartLux 决策检查点，支持类型化问题、受限图像输入和候选项概率。

蒸馏 DeBERTa 模型，使用教师模型生成的监督信号处理类型化路由、分类和门控问题。

QLoRA 单次前向决策评分实验，报告留出集上的校准结果，并明确其独立项目定位。

兼容 System One 的小型本地模型，将下一 token 评分限制在选项范围内，并记录合成训练集划分。

根据自然语言查询选择图像压缩技术的 MiniLM 路由器，属于邻近领域的特定任务路由示例。

独立的 Tiny-Jev 实现，说明类型化概率输出，并明确其与 TypeSafe 的权重和代码相互独立。

在冻结的 MiniLM 编码器上构建工作流专用分类头；模型卡明确其有监督专用模型定位。

土耳其语类型化决策检查点，附温度缩放参数；模型卡标注训练参考了测试结果，并报告客服任务的校准恶化。此次未加载或独立评测权重。

土耳其语 System One 检查点，使用候选字母的概率回答有限选项问题。

W1 扩散模型卡，记录结构化决策任务与对比材料；性能由发布者报告。

缅甸语 XLM-RoBERTa 决策模型，支持 Choice、Noul 和 Score 问题，并输出各答案的概率。

按任务划分的智能体状态训练数据，包含参考标签与教师模型目标；未提供原始轨迹及部分训练来源，并注明非商业用途条款。

记录智能体状态、参考答案与模型输出；未提供 L1 问题正文，闭环评测还需独立运行框架及实际模型。

AIMultiple 决策模型评测的公开浏览器任务样本，附任务定义与比较来源。

双语音频指令对齐基准，包含正例及难区分的负例配对。

音频评判模型训练语料，包含拆分的是非评分项、JSON 答案及逐项证据。

音频片段决策数据集，包含源标注与类别目标，并区分参考标签和教师模型生成的标签。

冻结的 BazaarBench 语义评判运行记录，注明确切的评判模型配置及行为评测材料。

Berkeley Function Calling Leaderboard 的函数调用评测案例，可作为工具选择与执行的邻近领域参考。

从 BFCL 派生的小规模“下一工具／不调用函数”路由试验，明确不属于完整的函数调用榜单基准。

WANLI 比较归档，区分独立实测的小模型结果与引用的大模型数值。

类型化问题保留上游人工标签及教师模型／评判者生成的软目标，并记录对答案不一致情况交换教师概率的修正。

CITY-Jev 扰动基准，覆盖智能体动作选择、步骤评判、结果验证与安全决策。

中文类型化决策测试案例及计分资格说明；相关条目可能共享上游材料，数据污染与跨域重叠尚未完整核查。

带来源记录的中文类型化决策训练／验证混合数据；源任务分布不均，部分标签由模型生成，各来源的使用限制仍适用。

用于决策模型训练的多领域 ClassOne 课程数据，包含结构化 Choice、Noul 和 Score 问题。

针对单个源代码函数的类型化问题，用于训练和评测代码理解决策头。

Terminal-Bench 上的编码智能体路由状态与结果；每个任务、每个实验组仅运行一次，属于运行归档，并非新的独立任务基准。

检索基准中 Jev 与自行评判的 Gemma 的置信度汇总统计，包含未取得成功的流程结果。

Darwin 决策模型在固定版本 Decision Index 套件上的运行归档，包含请求、结果和复现元数据。

JudgeLM 训练与验证样例，用于训练模型评判成对的开放式回答。

Decida 合成训练问题，覆盖 Choice、Noul 和 Score 任务，并提供概率分布标签。

采用 Jev 兼容格式的多语言合成类型化任务，包含软标签及每项任务中重复出现的状态。

决策模型发布者所使用的评测基准目录，可用于考察评测覆盖范围和比较方案。

Core AI 模型在固定公开 JevBench 子集上的运行记录，附本地执行与评测框架来源。

在相同决策问题上比较 Jev、Laya 和 Julia 的冻结清单及原始输出。

护栏评测案例，覆盖有害内容、提示词攻击、禁止话题、过滤、个人可识别信息及内容依据判断。

带正确性、推导路径标签及来源位置置换对照的参数级评测集；依托既有基准与模型轨迹，不能视为全新独立任务集。

EdgeIntent 基准将边缘服务请求与类型化意图契约配对，用于编排研究。

用于社会科学决策研究的原始 FOMC 标注记录，缺失标签明确保留为未标注。

繁体中文基准结果归档，记录选项置换及映射后的预测；问题正文保留在上游带标签数据集中。

从公开智能体轨迹派生的决策语料，用于工具选择、路由及局部智能体控制。

已停用的 ToolEmu 和 AgentDojo 原始评测轨迹，保留失败与部分运行，不宣称已有经过验证的最终分数。

经过脱敏的公开日志分流基准，评估是否应将日志行交由推理模型进一步处理。

固定候选池的 RAG 比较，涵盖 Jev 重排序、交叉编码器与不重排序方案，并提供逐查询材料。

基于公开难负例检索查询的中文重排序运行归档，在相同相关性标签下比较 Jev 问题原语与词法基线。

面向 Jev 类项目的合成机器人控制回放数据，注明来源及物理验证的局限。

使用合成告警流比较 Jev 与推理模型作为 PagerDuty 触发器的表现，不声称来自生产流量。

阿拉伯语意图路由评测，覆盖标准语、方言与混合语言，并包含未见领域的 RAG 测试。

Jev-bench 的土耳其语机器翻译版本，保留标签，并固定源版本、提供翻译清单。

用于评估选项概率的多项选择测试集，评测对象不是生成的答案字符串。

从 CVE 到 CWE 的有限选项基准，研究较大候选集合中的漏洞类别选择。

视觉选择基准采用源数据标签与模型编写的干扰项，未经完整人工核验；两组选项均将参考答案列在首位，使用时须打乱顺序并同步重映射标签。

英语与泰语治理决策案例，涉及执行、询问用户、拒绝、复核和风险判断。

合成结构化状态与带标签选项，用于训练单字母输出的 Tev／Jev 类决策模型。

合成事件层级，用于测试突破 Jev 单题选项数量上限的树形选择方法。

JevAdvBench 的类型化决策模型对抗测试数据，覆盖正常请求及攻击。

JEVal 实证研究的配套基准数据，将通用决策模型的比较范围扩展到 Jev 之外。

支持 JevAlt 模型系列的英语、土耳其语和德语决策训练数据。

蜕变一致性基准，检查类型化概率预测之间的关系，而非只看准确率。

JevBench 框架的案例与模型预测，采用来自公开数据集的匹配输入。

Benchmark Heaven 的决策模型结果与计分方法文档，用于比较校准、准确率及运行表现。

JevEmbed 训练与评测问题，包含请求／答案 JSON 字段及已说明的源数据划分。

Jevhome 类型化状态／问题训练语料，包含教师模型提供的参考答案和概率。

JevJudge 多模态智能体评判数据，仅限评测用途，并受上游许可限制。

机器人行为评判数据，包含空白媒体、打乱媒体和置换选项对照，并披露人工标签、构造标签及文本捷径风险。

JudgeBench 测试数据，用于评估 LLM 评判者对客观正确性的判断。

由公开数据集构建的韩语有限选项基准，包含规范化选项及基线来源。

韩语决策基准结合推理、语言、工具使用和偏好任务，采用概率输出。

匹配输入下的 Laya／Jev 比较材料，用于考察跨基准性能主张的局限。

英语与阿拉伯语 System One 研究草案，明确说明独立语言与标签审查尚未完成。

用于 next-JEV 训练的多模型推理回答导出，明确仅包含思维链，不含分类目标。

冻结的 NOTAM 类型化问题评测套件，附校准分析，并明确禁止用于实际航空运行。

NVIDIA 函数调用强化学习数据，将专家工具使用步骤转化为行为克隆决策。

在匹配输入上比较 Jev、Laya 与其他系统的逐项分类及路由预测。

由程序生成的类型化问题，其参考概率分布由生成器定义。

用于工具使用训练的 Pythonic 合成函数调用样例，可作为邻近领域的生成式基线资源。

RANIntent 基准将自然语言网络意图和遥测数据映射为类型化 O-RAN 策略决策。

公开的奖励模型基准原始分数，支持重新分析评判模型的行为。

RewardBench 偏好配对评测数据，覆盖奖励模型在对话、安全和推理任务上的比较。

RewardBench 2 独立且难度更高的评测集，包含未见过的人工数据及新增奖励模型测试类别。

RLCD 决策训练数据，包含有限选项问题及面向校准的监督信号。

公开的 RSI-Jev 基准运行记录，包含原始 Decision Index 输出与运行文档。

记录已收集模型判断的俄语 LLM 评判数据集，可用于多语言评测监督。

SearchJev 的搜索智能体决策训练与评测数据，附版本化划分及质量补充文件说明。

SII-Decision 训练使用的教师概率目标，附验证与来源清单；目标由模型生成，上游数据许可各不相同。

采用 Jev 兼容格式、面向多种业务工作流的合成决策数据，用于专用模型训练与开发。

社会科学分类编码手册，定义用于概率标注研究的标签及其含义。

网络控制回路中语义决策引擎综述的配套冻结数据与结果。

按书面策略编写的虚构客服工单路由案例，附留出测试集上的模型预测。

虚构客服紧急程度案例，包含明确的是非判定标准及模型概率记录。

小规模合成结构化状态推理诊断集，明确不属于总体基准或盲评榜单。

System One Mini 的确定性合成干预诊断数据，不含真实智能体轨迹或教师模型标签。

以规则标注的 System One Lite 合成数据，包含独立同分布测试及更难的版式变化／改写测试划分。

已知最优选项的俄罗斯方块落点问题，用于验证教师模型生成的推理。

从有来源说明的公开语言数据集派生的土耳其语是非决策问题，采用 Noul 格式。

GUI 截图任务，要求在两个候选边界框中选择，适合研究有限选项视觉判断。

安全分类与选项顺序鲁棒性测试，明确区别于对实际拒答行为的评估。

Typed Decision Bench 案例与计分文档，覆盖多套面向工作流的评测任务。

类型化决策工作流基准的日语译本，附源版本与翻译来源。

类型化决策工作流基准的德语译本，保留原有概率答案结构。

保留原始划分与概率标签的 typed-decisions 俄语译本，用于多语言评测。

保留划分、标识符、标签及目标分布的 typed-decisions 葡萄牙语与西班牙语译本。

覆盖多种工作流的 Hmm 合成训练语料，包含有限选项答案与软概率标签。

决策模型在 typed-decisions 基准上的准确率与耗时运行记录，附硬件和运行背景。

从公开仓库历史中挖掘的代码 token 替换问题，选择标签来自实际提交。

英国立法资料的原始标注，注明编码手册版本差异，用于分类任务的复现研究。

英国议会提问资料的原始标注，明确记录编码手册来源，不含生成标签。

用于训练 VistaLab 决策模型的合成土耳其语类型化问题与教师模型概率。

带来源分级的视觉决策训练和测试记录；未经审查的教师模型候选与已接纳的数据划分分开存放。

预注册的类型化概率研究记录，包含一项明确未得出结论的微调比较。

针对 113 类投诉分类体系的评测材料，比较零样本分类器、使用检索示例的分类器与训练后的分类器。

Claude Code 与 Codex 路由助手，使用决策模型选择执行模型和推理强度，并支持服务商回退。

市场研究流程，将确定性指标、Jev 门控与受证据约束的语言模型分析结合。

RAG 聊天机器人，使用 Jev 按问题复杂度在本地与托管语言模型之间路由。

Python 决策模型框架，提供类型化问题规范、校准门控、并行请求和可回放的决策日志。

事件流协调器，根据 Jev 判断选择让 agent 通知立即打断、进入队列、被动保留或被抑制。

不依赖特定服务商的工作流路由器，提供本地评判模型与 Jev 级联、配额感知的模型选择、执行控制和运行日志。

Git 工作流决策门控，用于敏感数据扫描和差异分类，并记录判断结果以供校准。

语音决策模型运行时及集成，用于语音 agent 的轮次交接、情绪与非语言音频判断。

浏览器 agent，将 Jev 的有限动作选择与语言模型规划、基于来源的答案组织分开。

Mac 自动化 agent，可选用 Jev 门控在执行前审查 shell 命令。

使用 WebGPU 或 WASM 的 Kev 浏览器运行时，在 Web Worker 中执行分词与决策头计算。

按需使用 Jev 提供结构化决策支持的加密货币研究终端；投资表现尚无独立证据。

TypeSafe System One API 的社区 Go 客户端，提供类型化请求与响应。

基于插件的 agent 框架，将 Jev 结构化判断与服务商配置、会话管理结合。

非官方 Rust 客户端，支持类型化 TypeSafe 请求、通过派生机制生成的评分规则结构体、异步调用和阻塞客户端选项。

自托管奖励计算器，先用 Jev 解释购买描述，再按确定性规则计算银行卡权益。

Claude Code hooks，使用 Jev 筛查 shell 风险、辅助上下文压缩分流并检查子 agent 报告。

Python 库，将模型返回的概率组合成确定性门控，并明确支持弃答、升级处理和逐项追踪。

社区 PHP 客户端，支持兼容 Jev 的 System One 端点和可配置 API 网关。

用于概率一致性分析的 Jev/Qwen 调用记录与脚本；重复响应来自相同源条目，事后分析属于探索性分析。

用于 Jev 置信度与自我知识对照实验的代码和分析工具；数据需另行获取，保留各自许可，部分仅限非商业用途。

本地文本与图像分类器，按 System One 问题规范从 logits 读取答案概率，并单独提供弃答信号。

推理、有监督训练和类型化决策评测代码；未提供完整训练数据及后期训练目标与方案。

模拟与回测平台，将 Jev 判断、确定性风险否决规则和可审计的交易日志结合。

实验性浏览器运行时，根据 DOM 观测使用 Jev 选择有限动作，并公开对比材料。

日志分析工作流，通过 Laya 或 Jev 返回数值形式的结构化判断，支持批处理与实时自动化。

独立的本地决策模型实现，支持动态选项与共享状态评分；不意味着包含 Jev 原始权重。

照片筛选应用，可选用 Jev 判断来应用用户定义的图像标签与筛选标准。

GitHub Action，询问 Jev 哪些候选测试与代码差异相关。

桌面回复助手，结合屏幕 OCR、Jev 意图判断和生成回复候选的排序。

数据集构建、微调、校准和评测流程；文档所述的 Chinese-Jev 训练权重仍待提供。

批量问题工作台，通过类型化答案与候选概率比较本地和托管决策模型。

在多个 agent 间应用共享编码规则，并用 Jev 检查规则遵循情况的工具。

使用相同输入比较不同决策模型服务商的分类基准，涵盖准确率、校准、尾部延迟和成本。

独立的情绪决策模型，将消息上下文转换为结构化情感估计与类别概率输出。

NHL 预测实验，结合结构化统计、LLM/Jev 新闻解读与模拟投注。

候选项措辞诊断工作台，提供封存测试集管理；公开演示使用词法模拟器和合成查询，并非实测 Jev 行为。

在对话模型协议与类型化决策 API 格式之间转换的兼容层。

独立的 System One 引擎，提供温度缩放、共形预测和决策门控组合的说明。

编码 agent 集成，提供 Jev 决策 hooks、可复用技能和执行遥测。

Claude 集成，使用 Jev 为每条提示选择相关技能、模型配置和推理强度。

LangGraph 编码工作流，对独立 Git 工作树中的改动先做确定性校验，再进行 Jev 语义检查。

Jev 社会科学标注的收集、已保存调用分析与置信度分流脚本；重新推理仍需外部任务数据、模型访问权限及新增 API 费用。

面向 Jev 风格游戏模型及其他有限输出分类器的决策编排框架。

构建工具参数评判输入、生成模型参考并评分的流程；不包含模型输出或结果缓存。

浏览器标签页管理扩展，可选用 Jev 回答与已打开标签页有关的语义问题。

Claude Code 会话编排工具，使用 Jev 判断哪些会话更需要用户关注。

多 agent 终端，可选用 Jev 或 SubQ 进行决策路由，并提供共享协作工具。

个人行为评测档案，包含预注册的选项顺序附加实验与重复响应噪声对照；不能据此认定模型具有人类式心理特征。

CSV 导入库，先处理列名完全匹配的情况，再让 Jev 判断剩余的源列与目标列配对。

编码 agent 插件，使用 Jev 标记偏离规范、CI 失败相关问题和编码规则违反情况。

语音驱动的 Mac 操作引导原型，结合截图与多次 Jev 判断来指导界面操作。

Pi 扩展，在任务开始时用 Jev 选择模型与推理预算，并在后续工具调用中保持该选择。

DeepSeek Harness 插件共享的类型化决策服务，提供请求校验、取消、超时和可插拔模型服务商。

使用 Jev 选择落子、与人类玩家对弈的五子棋游戏。

可配置的实时聊天审核应用，基于兼容 Jev 风格问题的 Laya 决策接口。

非官方 PHP 客户端，支持链式构建类型化问题，并可在 TypeSafe 与 OpenRouter 端点间切换。

决策模型基准，将互动游戏与延迟、置信度校准、提示变化和抗注入能力测量结合。

Dwarf Fortress agent，结合批量 Jev 决策、语言模型叙事器和战役记忆。

LLM 路由器，结合能力、缓存和配额约束，使用 Laya、托管 Jev 或启发式方法对请求分类。

代码重构助手，使用 Jev 判断来优先处理函数中可能重复的代码和可拆分的职责。

可审计的技能路由实现，将 Jev 决策与离线词法基线比较。

Apple Silicon 评测框架，在相同带标签案例上比较本地决策模型与托管服务，并导出仪表板及请求级记录。

Rust 推理服务器，通过兼容 TypeSafe 的 HTTP 端点托管本地决策模型系列，支持多种执行后端。

通过统一的类型化接口、校准测试和任务示例，检验 System One 发布主张的可运行实验。

客服智能体先使用 Jev 判断意图和是否升级处理，再选择自动化或人工审核。

支持提示词路由的多模型编码工作台，可选用 Jev 或本地分类器。

游戏对战智能体，使用本地 Laya 或托管 Jev 做决策，并实时监控相应行为。

邮件分流应用，根据 Jev 分类结果执行可配置的标签设置和收件箱操作。

事件分流应用，结合本地 Laya 分类与 LLM 回退，输出类别、紧急程度和严重程度。

本地智能体协调引擎，可配置决策模型服务商，包括兼容 Jev 的端点。

面向 System One 决策 API 的社区 C# SDK，可配置服务商和模型版本。

OpenClaw 控制层，使用 Jev 做入口路由、工作流编排和响应评估门控。

交易服务的研究实现，在确定性订单风险检查的约束下使用 Jev 类型化判断。

班级论坛聊天演示，在把消息加入共享记录前使用 Jev 进行内容审核。

使用 Racket 语言调用托管 TypeSafe 类型化决策 API 的客户端。

用户评论分析流水线，将 Jev 的固定选项分类与语言模型综合分析、独立检查分开。

面向 Trick Jev 分类器的离线短语搜索实验环境，保留候选评分历史并自适应分配搜索资源。

决策模型工具包，用于教师模型指导的数据准备及涉及 Jev、Laya 的微调流程。

智能体插件，提供批量类型化判断工具，并支持响应校验、审计记录和预算核算。

本地智能体实验环境，利用标注案例、校准和人工升级处理评估决策路由与退款政策。

不绑定服务商的 Python、CLI 和 MCP 抽象，支持类型化问题、答案概率及不确定性处理。

基于 XLM-RoBERTa 的多语言决策模型，提供是否、选择和有序评分问题，并附微调与评测指南。

初始比较的 ContractNLI 评分工具与按字段白名单导出的预测记录；原始 API 正文和修订论文的完整后续实验不在所述发布范围内。

使用既有基准标签评估僧伽罗语及 Singlish，包含书写体系变化、提问语言对照、选项排列和跨原语一致性测试。

星际争霸 II 控制器与部分比较材料；完整原始日志未随仓库提供，版本变化混杂了规划效果，实际运行还需游戏和模型服务。

输入消融工具，测量类型化决策概率的变化，可用于测试干扰性上下文；归因结果不应被当作因果解释。

JevAdvBench 攻击生成与离线分析代码，将已记录响应的重算与新的托管推理分开；标签主要来自模型，新 API 运行不保证重现保存的答案。

递归语言模型集成，将 Jev 的分类和定位判断封装为有界子调用。

Embabel 示例，比较可互换的 Jev、OpenAI 和确定性本地决策服务。

已冻结的探索性 Choice 概率实验，保留完整结果、失败记录和可复跑的诊断材料。

多服务商 AI 库，在文本生成之外为 TypeSafe Jev 提供独立的类型化决策接口。

面向 Jev 及兼容 System One 模型的非官方 Go 模块，通过环境变量配置客户端。

编码智能体分类器研究工作区，包含带标签的评测、决策日志和正式采用的明确标准。

浏览器控制原型，将 Jev 决策接入既有浏览器执行框架，并提供有限的协调代码。

群体行为内核模拟代码与汇总评估记录；调查微观数据和 Jev 响应未公开，托管模型重跑不保证产生相同输出。

编码智能体记忆系统，可选用 Jev 对检索到的上下文重新排序。

非官方 .NET 客户端，支持类型化决策计划、按接口约定校验答案及 Native AOT。

面向 TypeSafe 问题和类型化响应的社区 Go 库，支持可配置重试、自定义响应类型和日志。

使用 Jev 判断的编码防护工具，明确提供禁用外部推理的选项。

韩语决策模型研究，包含相同条件下的 Jev/Laya 比较、微调对照和选项顺序探测，并明确保留已披露的复现限制。

针对智能体单步决策的小型手写零样本诊断；报告的失败仅针对所测提示词与模型配置。

一种拟议 Laya RLCD 训练循环的公开实现，附语料实验和优化细节。

网关插件，在 Magpie 路由接口中将 Jev 作为原生分类器使用。

有限候选评分、CE/Brier 训练与温度拟合工具；发布结果仅覆盖合成任务和一个随机种子，并非专有 RLCD 的复现。

Jev 社会科学复现包明确依赖的任务数据、提示映射与评测工具；属于上游基准材料，不是另一组 Jev 实验结果，检查时未发现仓库顶层许可文件。

文档问答系统，将 Jev 检索决策、答案生成和引用验证结合起来。

CI 动作，将代码质量问题转为 Jev 概率阈值，并可据此使流水线失败。

OmniMed-Jev 研究代码，探索经校准的多模态医疗决策接口；此处未证实其临床有效性。

Apigee 网关演示，用 Jev 对提示词分类，再通过 API 产品策略与配额将类别映射到模型服务商。

模型选择服务，先用 Jev 选择能力档位，再由 LiteLLM 在该档位中选择模型。

通过 .NET 源代码生成器提供决策抽象，覆盖托管服务商和兼容 System One 的本地服务器。

面向 Mac 的计算机操作移植版，将无障碍树元素映射为有界动作，供 Jev 或对话模型后端选择。

实验性 Jev 交易终端，包含预览模式、风险检查和执行记录。

正在重建的智能体平台，已实现共享判断通信层；更广泛的自主决策功能仍在开发中。

本地优先的 CLI，使用 Jev 或 Laya 选择编码模型及推理强度。

公开基准发布，在呼吸领域分诊、文献分类和经操纵的消息上比较类型化模型。

恶意智能体技能检测基准，结合 Jev 与验证、升级处理的级联流程。

多智能体桌面控制界面，通过 System One 路由器在编码智能体之间分配请求。

具有类型约束的 Go 决策层，覆盖 TypeSafe Jev 和 Cloudflare Clef API。

独立实现的多语言本地决策引擎，提供兼容 Jev 的类型化问题协议。

编码智能体插件，用于设计、测试和改进 Jev 集成的结构化决策框架。

基于掩码扩散模型的类型化决策实验代码，包含合成数据生成器和校准评分研究。

多赛季体育经营基准，单独设置 Jev 问题模板评测，并与预注册的聊天模型比较分别记录。

服务商用量应用，可选用 Jev 按评分准则评判，并提供类型化决策的本地网关。

本地智能体控制运行时，结合 Laya 决策、可选的 Apple Neural Engine 后端、策略门控和平台专用适配器。

智能体分发器，用 Jev 对请求分类，并检查所选工作流是否保持预期结果。

Claude Code 控制台，使用 Jev 选择子智能体模型及每个提示词的推理强度。

实验性自主交易平台，在代码定义的风险控制约束下使用 Jev 类型化判断，并配有监控终端。

GuardBench 生成器与开放权重模型的防护评测缓存；并非针对托管 Jev 的利用演示，合成策略标签不能代表真实环境的攻击比例。

交易研究平台，将 Jev 判断与策略上下文、风险敞口及预算检查结合。

匿名有序量表审查代码、冻结索引及文档所述预测发布材料；不含原始文本和后训练检查点，部分历史数据版本不可用可能阻止精确重建。

Jev 教程与示例，涵盖工作流门控、自动化集成和真实数据练习。

非官方 Java System One 客户端，提供类型化封装和游戏服务器聊天审核集成。

Claude Code 插件，提供基于 Jev 的任务、技能和 shell 风险钩子，并支持视觉问题。

ViZDoom 智能体，将 Jev 或 Laya 的类型化决策与确定性游戏控制器结合。

工作流语言通过明确的适配器连接 Jev 判断、应用工具和受委派智能体，包含离线测试样例及在线服务商集成。

独立的本地 System One 实现，处理有界决策问题，并在输出中体现置信度。

异步 Rust 客户端，支持 TypeSafe 文本、图像和 Box 问题，并提供类型化响应处理及可配置的传输行为。

命令行与 MCP 工具，通过 OpenRouter 提供托管 Jev 的类型化判断。

编码智能体运行时，将有界的 Jev 浏览器动作与更高层浏览器智能体回退结合。

Apple Silicon 推理服务器，包含基于 MLX 的 System One 服务，支持 Laya 及其他决策模型骨干。

Claude 提示词钩子，依据 Jev 类型化判断，在托管模型与开放模型通道间路由任务。

测验 DSL 与运行时，使用 Jev 按每道题的标准评分学习者的自由文本答案。

Claude Code 插件，支持基于 Jev 的模型档位选择，以及类型化分类、评分和是否问题。

Claude 子智能体插件，可选用 Jev 路由任务说明，并提供独立的 Codex 桥接。

本地决策与记忆框架，包含带标签的评测、弃答信息及可选的 Jev 兼容服务。

客服路由策略测试框架，检查选项排列、模糊工单和注入审核门控；样例为编写的合成案例，不是独立的客户证据。

孟加拉语习语研究，控制字面义干扰项、选项标签与提问语言，并复用专家标注的比喻义和字面释义。

Python 包，通过是否、类别选择和有序评分接口在本地运行 Beveridge 模型变体。

交互式工作台，比较 Jev 与其他决策服务商对类型化请求的处理，包括图像输入。

科学 Choice 运行器与已保存结果检查工具；当前仓库的扩展开发案例不同于论文快照，重复准备好的案例不能证明泛化能力。

仅做模拟的支付路由实验环境，比较 Jev 决策与确定性规则，不执行真实支付。

候选答案读出策略与已有测量重算工具；重新进行模型推理仍需外部权重、基准数据和特征缓存。

施工现场研究原型，将视觉检测与 Jev 险情判断结合；此处尚未证实其安全效果。

面向单次前向计算的多项选择决策模型，提供数据集转换、训练和评测工具。

为采用 System One 类型化决策协议的模型提供服务的推理引擎。

Salesforce 集成，通过受治理规则约束的决策流程应用指定版本的 Jev 判断。

浏览器实验界面，在类型化问题工作流示例中展示 Jev 概率、置信度阈值及请求和响应 JSON。

基于开放权重视觉语言骨干的自托管类型化决策实现，配有 HTTP、命令行和基准适配器；独立于 Jev 的内部实现。

面向 TypeSafe AI 决策 API 的社区 .NET SDK。

基准测试框架，在路由、二元检查和有序评分任务中比较 Jev 与通用语言模型。

面向嵌入式硬件的 Laya、Kev 部署方案，文档记录了延迟测量和验收检查。

政策文档数据生成器，为决策模型训练产生类型化问题、规则推导的答案和教师模型概率标签。

竞赛目录应用，使用 Jev 对发现的 AI 活动和资助机会进行分类。

浏览器扩展，使用 Jev 按其声明的人设检测标准对社交信息流帖子分类。

决策编码器鲁棒性测试，核心集由一名标注者标注，LLM 辅助扩展集仅经部分核查；考察选项顺序、标签名称和等价二元问题。

跨类型化原语的概率保真度生成器与已保存报告；精确目标来自程序生成，而非人类对自然语言案例的标注。

安全决策运行器及已保存观测的分析工具；未随包提供原始基准输入与响应文本。

多套决策评测，涵盖双语任务、范围外检测和选项顺序扰动，并将人工来源与合成参考的结果分开报告。

用于训练、打包、部署和评测类型化决策模型的工具包，包含 Kenning，并提供兼容 System One 的接口。

面向 Apple Silicon 本地 System One 模型的基准框架，包含多语言准确率和选项顺序敏感性测试。

本地 Jev 工作台，用于组合类型化问题和导入公开基准案例。

预发布的拉取请求评分工具，将类型化模型判断组合为结论，提供人工审核路径和可配置阈值。

结合会话信息的模型网关，通过可配置决策规则和 Jev 集成路由聊天请求。

将 Jev 类型化决策与语言模型文本输出分开的应用模式，附离线模拟服务商测试。

智能体模型路由器，使用 Jev 选择候选模型，并在决策服务商不可用时回退到本地。

将 System One 模型用于浏览器动作、计算机操作、游戏和机器人任务的智能体示例。

Rust 网关，结合模型负载均衡、回退路由和兼容 System One 的服务商端点。

针对印度尼西亚地区语言情感与情绪任务的预注册评测，比较类型化模型与分类器基线。

Claude Code 插件，使用 Jev 或 OpenAI 决策 API 选择推理强度。

本地优先的任务项决策工具，可选用托管 TypeSafe 服务商。

命令行适配器，将统一的类型化问题格式发送给 TypeSafe、Cloudflare、本地 Ollama 和词元对数概率后端。

为兼容 Jev 的模型服务商提供统一的类型化决策 API。

共享图像决策代码与已评分输出；未提供源图像和逐样本原始预测，重新生成预测仍需上游数据集、模型权重与计算资源。

游戏规则平台，开发模式下的 Jev 对手从引擎提供的选项中选择合法动作。

非官方本地 Jev 类型化问题测试界面，文档注明支持实验性视觉功能。

拉取请求分类器，使用 Jev 将代码变更归入配置的类别。

浏览器智能体组件，将 Jev 的动作决策与执行动作的浏览器框架分开。

将有限动作选择与编码智能体、MCP 接口结合的 Jev 浏览器工具。

独立的 Qwen/LoRA 训练项目，以决策概率与校准评测比较监督学习和 RLCD。

使用 Jev 进行是否判断、提供提示并评估所提解释的情境谜题游戏。

多智能体执行框架插件，将共享的 Jev 判断工具与任务规划、证据检查和服务商回退结合。

官方 Python 客户端进阶用法及运行模式。

决策原语的官方进阶用法及接口约束。

使用 TypeSafe SDK 与类型化决策接口的官方智能体集成说明。

帮助理解决策模型行为与证据的官方机器学习入门资料。

独立的托管决策模型基准，覆盖能力、校准、成本与延迟；测试套件包含私有问题。

官方特征发现循环，通过 TypeSafe 问题将自由文本转为数值特征，用于有监督的 CatBoost 回归。

决策请求的官方 Python 客户端入门示例。

基于置信度进行分类的官方示例；阈值需要在目标工作负载上验证。

Artificial Analysis Decision Index 的评分与任务筛选一手方法说明，涉及私有及经过筛选的子集。

官方任务指引，说明哪些任务适合决策原语及其应用边界。

通过决策问题选择函数的官方示例，实际执行仍由应用代码负责。

Jev 在生产工作流中的厂商案例；运行证据由提供方报告。

围绕答案范围明确的 System One 问题及代码控制的动作设计应用的官方指南。

采用明确类别与应用逻辑的官方意图路由模式。

类型化决策请求的官方 JavaScript SDK 使用入口。

医学基准的补充代码与可分享输出；未检查压缩包内文件，不含受版权保护的 NEJM 正文，该发布材料不构成临床验证。

编码智能体使用 TypeSafe 决策模型的官方集成指南。

Jev 1.14 的官方发布说明；所报告的能力变化需要按具体版本评测。

通过类型化决策问题实现实体对齐的官方完整示例。

TypeSafe 对基准激励与评测实践的讨论，代表厂商观点。

针对候选文本提出决策问题的官方语义查找示例。

在多个并行决策问题间共享输入状态的官方示例。

采用限定答案范围的评估问题的官方重排序流程。

作者交互报告展示 agent 任务中的事实探查与动作决策配对诊断；探查答对不等于完整理解，也不能单独确定错误动作的成因。

官方结构化数据抽取级联流程：先用 Jev 检查低成本模型的输出，再升级到推理模型。

检查类别型 Choice 决策一致性的官方流程。

检查 Noul 是非决策一致性的官方流程。

官方示例：用决策原语管理应用记忆。

官方示例：从明确列出的候选项中选择相关技能。

官方智能家居演示：用类型化决策分派动作。

官方扇出模式：评估多个问题或候选动作。

官方说明：为决策问题提供共享输入状态。

官方方法：通过续行与块类型判断，用两次请求从无格式文本恢复 Markdown 结构。

System One 决策接口的官方概念指南；该概念来自厂商，认知等价性未经独立证实。

官方聊天过滤示例；应用策略和错误代价仍需另行选择。

独立的类型化决策验证器排行榜，使用同一带标签测试集，并公开评分材料。

作者在带标签决策与客户工作流回放上进行的 Jev 对比；结论仅针对所测任务，本项目未复现。

由发布者测得的评判统计驱动的俄罗斯方块门控模拟；并非模型实际判断游戏落子的记录。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

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关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

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关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

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用于比较 schema 约束输出，以及区分结构合法性与语义正确性的背景研究。

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关于概率分布评估及如实报告概率的激励机制的背景研究。

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关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于概率分布评估及如实报告概率的激励机制的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于比较 schema 约束输出，以及区分结构合法性与语义正确性的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

用于比较 schema 约束输出，以及区分结构合法性与语义正确性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

用于比较 schema 约束输出，以及区分结构合法性与语义正确性的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

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关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。

关于概率分布评估及如实报告概率的激励机制的背景研究。

关于置信度阈值、弃答、转交处理以及风险与覆盖率权衡的背景研究。

用于比较在准确率与计算资源约束下，如何在分类器或模型之间分配预测工作的背景研究。

用于检验所报告的决策概率是否与观测结果一致的背景研究。

关于模型评判的可靠性、偏差、一致性或不确定性的背景研究。