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calibration

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模型与多模态

ezjev：训练并评测 Jev 风格带类型决策的 4B 概率模型

everettjf/ezjev · Open 4B typed-decision model (Jev-style /v1/systemone): calibrated per-option probabilities from one prefill. Training, data generation and eval pipeline on HF Jobs.

ezjev 是一个基于 Qwen/Qwen3.5-4B 的 Jev 风格带类型决策模型项目，支持 choice / noul / score 三类决策，并为每个选项输出经过校准的概率。项目包含训练、数据生成与评测流水线，可在 Hugging Face Jobs 或 Colab 上运行，并附带 Jev Decision Index 与 JevBench 两个榜单的提交结果与自测数据。代码采用 MIT 许可，但训练数据与模型权重的许可情况需另行确认，部分数据仅限非商业使用。

# 评测# Qwen# LoRA# decision-model# calibration
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评测与安全

SkillFoo V3.2 U1：在冻结评测与安全边界下受控演化 SKILL.md

azbigboss66-oss/skillfoo-v3 · Bounded, evidence-driven SKILL.md evolution under frozen evaluation and safety contracts.

SkillFoo 是一个本地实验性 CLI，用于在冻结评测合同、安全边界和可审计回滚机制下受控演化 AI Skill 的 SKILL.md。它把自然语言目标整理为可确认的 Task Card 与评测边界，冻结原始 B0 与生成的 S0，维护 Anchor/Elite/Diversity 进行多代变异与精修，并通过严格 JSON、确定性 verifier、五维最低线等非退化保护选出候选；若没有合格改进则保留起点。项目只优化 SKILL.md，不覆盖输入 Skill、不自动发布候选，Live 执行需配置 OpenAI-compatible Provider。

# prompt-engineering# calibration# ai-evaluation# 智能体评估# agent-safety
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