malevrigns/agent-jev
已核驗研究評測文件提及
AgentJev 以 Qwen3-0.6B 回答 Boolean、Choice 和 Score 問題，並提供註明訓練差異的 Jev 比較。
候選評分頭直接為閘控、路由及評分回傳分布，不需解碼文字或 JSON 答案。
README 比較以基準資料訓練的 AgentJev 專用模型與零樣本評估的 Jev 1.13.0，兩者訓練條件不同。
下載權重，將 safetensors 檔案包裝為 torch 伺服器所需格式，再使用本機工作台或 Python 用戶端。
超過 2,048 詞元的輸入會被拒絕；隨附 Claude Code PreToolUse 掛鉤在伺服器不可用時放行工具。
證據檢查時間:
AgentJev-0.6B - a fast 'System One' decision model for AI Agents: feed it any unstructured state (diffs, traces, logs) and structured questions, get calibrated probability distributions back in one ~50ms forward pass. Zero output-token decoding.
Star 統計的是整個儲存庫，其中可能包含與 Jev 無關的工作。
文件提及 表示連結的文件或原始碼證據。JevHunt 未獨立執行或評測此專案。
證據提交: a965ca8ff06ccabc0c796dca5447b55cc2069cee
發現來源：awesome-jev。
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