jev ai 不支持微调，需构建验证集而非标注数据集；验证集聚焦标签正确性、概率校准性与接口稳定性，用于评估模型在真实业务状态下的决策可靠性与系统集成能力。
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Jev AI 不支持传统意义上的“微调”——它不是可下载、可训练的开源模型，而是通过托管 API 提供服务的闭源 System One 模型。官方明确说明：不开放模型权重、不提供本地部署包、无 fine-tuning 接口。因此，“为 Jev AI 微调构建标注数据集”这个动作本身并不存在。
真正需要构建的是验证集（Validation Set）
由于 Jev 的输出是结构化决策（Choice/Score/Noul），而非自由文本，验证重点不是生成质量，而是判断准确性与概率校准性。构建验证集的核心目标是：检验模型在真实业务状态（state）下，对预设问题的回答是否可靠、可路由、可集成。
验证集构建四步法
1. 明确验证维度
不按“准确率”单一看，而是分三类验证：
• 标签正确性：模型选的选项、打的分数、返回的 0–1 概率，是否与人工标注一致；
• 概率校准性：模型说“85% 把握”的那批样本中，实际正确率是否落在 82–88% 区间（官方要求 ±3%）；
• 接口稳定性：同一 state + 同一问题，在不同时间、不同批次请求中，返回结果类型、字段名、数值范围是否一致。
2. 构建带状态的标注样本
每个样本必须包含两部分：
• State：真实或模拟的原始上下文，如一段芯片验证日志 JSON、一张工单摘要文本、一个 CAD 工具报错截图的 OCR 结果（纯文本）；
• Questions + Ground Truth：针对该 state 预定义的问题及人工判定答案，例如：
– Choice 问题：“此错误属于哪类？[‘时序违例’, ‘功耗超标’, ‘LVS 不匹配’, ‘other’]”，人工标为 ‘时序违例’；
– Noul 问题：“日志中是否出现 ‘setup_violation’ 字符串？”，人工标为 true（对应概率 1.0）；
– Score 问题：“当前阻塞严重程度（1–5 分）”，人工标为 4（需附简短依据，如“影响关键路径，但有临时绕行方案”）。
3. 控制数据分布
• 标注人员至少两人独立标注，分歧样本由领域专家仲裁；
• 覆盖典型、边界、易混淆三类 case（如“LVS 不匹配”和“DRC 错误”日志高度相似）；
• 确保各问题类型的样本量均衡，避免 Score 类仅占 5%，而 Choice 占 80%；
• 显式记录每个 sample 的来源（生产日志抽样 / 合成构造 / 回放历史工单），便于后续归因。
4. 用于评估而非训练
验证集不参与任何模型参数更新。它的用途是：
• 每次 API 版本升级后做回归测试；
• 在接入新业务场景前跑 baseline（例如：在芯片设计流程中验证 “是否需重启仿真？” 这个 Noul 判断的准确率）；
• 监控线上服务的 drift：将线上真实 state 流水采样，异步调用 Jev，比对历史验证集分布变化。
一句话收尾：Jev 的“数据准备”本质是工程验证准备，不是模型训练准备。你不需要喂它数据，但必须用严谨的验证集告诉自己——它在你的系统里，真的敢交出去做判断。
