评测与安全01
subquadratic-ai/decision-longctx-evals · Evaluating long-context retrieval and reasoning for decision models
该项目为“决策模型”（读取状态并对固定选项集返回概率、而非生成文本的模型）提供两套长上下文评测：Decision RULER 包含 11 个合成任务（针检索、变量追踪、词计数），以多选题决策形式覆盖 64K 至 1M token；Decision LCR 基于真实文档（每份约 100K token）的 100 道多选题。项目提供 pip 安装的 dlce 命令行工具，通过向自定义 HTTP 端点发送包含 state、question、options 的请求并接收每个选项的概率来运行评测，支持并发、多端点分发、断点续跑，并按任务平均分（RULER）或全对准确率（LCR）计分，输出逐决策的 JSON 记录。该评测是 RULER 与 AA-LCR 面向决策模型的原则性改编，分数与原基准不可直接比较。
评测与安全02
klauswg/jev-suite · Four decision-quality tools on Jev (TypeSafe System One): Jev answers structured questions, deterministic code keeps the final say.
jev-suite 是一套建立在 Jev（TypeSafe System One）决策模型之上的 Java 工具套件，包含 jev-proof、jev-fit、jev-fidelity、jev-rental 四个应用，分别用于判断赞助视频是否交付了约定内容、候选人相对岗位要求的差距、编辑是否保留原文信息、以及看房前需与房源代理确认的事项。共享内核 jev-kit 提供 JevClient 类型化客户端、三路判定门 NoulGate 与外部文本防提示注入清洗器。设计上坚持“Jev 判断、代码决定”，阈值与路由由单元测试覆盖的确定性 Java 代码掌握，模型不可达时降级为人工复核，评测拒绝模拟数据，无证据即失败关闭。
应用工具03
unofficial-equivocation2029/Open-Jev · Get typed decision probabilities from context and candidates, instantly—no autoregressive generation or JSON parsing.
Open-Jev 是一个面向决策场景的 AI 工具，输入情境描述与多个候选选项后，直接给出每个选项为正确选择的概率，而无需自回归生成或 JSON 解析。README 提到最新版本 Open-Jev-27B-v1.1，支持一次最多七个选项，并强调展示不确定性以便判断结果的可信程度。文档描述其为面向普通用户的 Windows 桌面应用，无需编程基础。