Jev 对比本地运行的 Laya-MLX 和 Kev-4B。 我制作了自己的贪吃蛇基准。@typesafeai 的 Jev 通过 API 运行；其他模型是小型替代方案，在我的 MacBook 上只占用很少的内存。 作者称 Jev 质量最好，运行一段时间后零死亡；Laya 很早就死亡，随后陷入不再吃到食物的循环；Kev 在相同时间内死亡两次，但运行更快。作者报告的延迟约为：Kev 175 毫秒，Jev 395 毫秒，Laya 33 毫秒。作者认为 Laya 需要训练以改善输出质量。
带安全护栏的贪吃蛇决策对比实验
作者让 Jev API 与本地模型参与贪吃蛇。演示同时显示死亡和护栏救援计数，且启用对致命动作的代码替换；零死亡不能单独归因于模型，未复验比较数据。
JEV 做了什么
在四方向动作实验中记录决策与代码护栏的作用。
还能用在哪？
How2Jev 延伸推演，不代表作者或官方声明。
- 把模型动作和护栏替换分别记账
- 可视化检查有限动作决策的失败情况
ORIGINAL SOURCE
How2Jev 整理案例，项目与演示归原作者所有。
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