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JEV-CPU @leesk212 ★ 2 Python MIT 更新于 2026-09-19
在CPU上运行SemIf(Jev风格的语义条件判断),无需GPU,支持一次前向传递读取模型选项概率,并带有网页界面。
英文原文 Run SemIf (Jev-style semantic-if decisions) on a CPU — no GPU. Reads typed option probabilities straight from an open model in one forward pass, plus a web UI.
leesk212/JEV-CPU ↗
它在哪儿调用了 Jev "adaptation": "Native Noul replaced with binary Yes/No Choice; state/question unchanged",benchmarks/build_every.py:85
链接指向我们抓取当天的那个 commit,行号是准的。
这个项目没法在这儿跑 它的 question 组合是运行时拼出来的,或者代码里没有直接写出来,所以没法原样搬过来。源码链接在上面,可以自己去看。
同类的其他项目 NanoJev ▶ — NanoJev 是 Jev 的微型版本,实现了并行决策、动态候选和端到端训练流程。 kev ▶ — 基于 Qwen2.5-0.5B 构建的微型 Jev-like 模型,可在 MacBook 上训练和运行。 reflex ▶ — 一个小型开放决策模型:状态加类型化问题输入,输出校准概率,基于Qwen3.5重现Jev和System One。 von ▶ — 开源的 System One 决策模型,非自回归,响应时间低于15毫秒,可本地替代 TypeSafe Jev。 OpenDecision ▶ — OpenDecision 是一个开源语义决策引擎,类似于 TypeSafe 的 Jev。 jev_local ▶ — 使用本地LLM复现Jev功能 OpenJev ▶ — 兼容Jev的系统,开源实现Jev功能。 diffusiongemma-jev-macos ▶ — 在 Apple Silicon 上使用 DiffusionGemma 实现本地 JEV 风格决策,包含基准测试和编码 agent 示例。