Jev模型通过结构化输入约束、输出类型保障和概率校准机制提升准确率，专精Choice/Score/YesNo三类问题，要求明确定义合法答案空间，状态需JSON化，依赖置信度阈值动态路由，不处理确定性计算任务。
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Jev模型本身不靠“生成文本”来提升准确率，它的准确率提升逻辑和传统大模型完全不同——它靠的是结构化输入约束 + 输出类型保障 + 概率校准机制。响应格式不是结果，而是手段；格式设计得当，才能把模型的判断能力真正释放出来。
明确问题边界，让Jev只答它该答的题
Jev只处理三类问题：Choice（多选一）、Score（打分分级）、YesNo（是非判断）。每类都要求你提前定义好合法答案空间。
- 例如做客诉分类，不要问“用户想表达什么”，而要问“该投诉属于哪一类？”并列出：
["退款请求", "物流延迟", "商品破损", "咨询类"] - 若选项模糊（如含“其他”或空值），Jev可能强行匹配、拉低置信度；若选项重叠（如同时存在“发货慢”和“物流延迟”），会干扰概率分布。
- 实测中，选项数控制在3–15个时，完整准确率稳定在64%–65.2%；超过50个后，部分任务准确率明显下滑。
用强类型状态描述替代自由叙述
Jev接收的“状态”不是一段散文，而是可被程序解析的语义快照。
- 好例子：
{"user_sentiment": "愤怒", "order_status": "已发货", "last_action": "客服未回复", "refund_eligible": true} - 差例子：“用户很生气，说货还没收到，之前联系过客服但没人理，想退钱。”
- 状态越接近结构化数据，Jev对关键语义的捕捉越稳定。实测显示，JSON化状态比纯文本输入在主题分类任务上提升约7个百分点。
依赖置信度阈值，而非单纯看“选对了没”
Jev返回每个判断都带校准后的概率（如"billing": 0.87），这个数字经过RLCD训练，目标是让0.87≈实际正确率87%。
- 开发者应设置动态路由：≥0.9自动执行，0.7–0.9交由规则引擎复核，＜0.7转人工或大模型兜底。
- 直接拿“最高概率选项是否正确”算准确率，会掩盖模型对不确定性的诚实表达。硅星人Pro测试中，若只统计置信度≥0.85的样本，Jev的达标率可升至78%以上。
避免让它干代码该干的事
Jev明确不支持数值计算、日期比较、精确计数等确定性任务。
- 错误用法：“订单创建时间距今是否超过72小时？” → 应由后端代码算，再把结果（true/false）喂给Jev做“是否超时需升级”判断。
- 正确用法：“该工单是否需要优先处理？” → 输入已计算好的
is_urgent: true、has_complaint: true等布尔特征，由Jev做语义加权判断。 - 越把确定性逻辑前置，Jev的判断就越聚焦在“模糊但关键”的语义层，准确率基础越牢。
