Jev模型通过schema硬约束和并行隐状态打分实现零格式错误。输出严格按Noul/Choice/Score类型定义，跳过自回归解码，所有值直接从logits提取，经RLCD训练保障类型精准与数学可验证。
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Jev模型的响应格式稳定不是靠后处理或重试，而是从设计源头就切断了格式出错的可能性。
输出结构由schema硬约束
开发者在提问前必须明确定义每个问题的类型（Noul/Choice/Score）和取值范围。比如Choice问题必须提供完整选项列表，Score必须指定有序等级序列，Noul只允许返回0–1之间的浮点数。模型内部不生成字符串，所有输出都直接映射到预设类型，不存在“解析失败”或“字段缺失”的空间。
跳过自回归解码过程
传统大模型逐词生成文本，容易因上下文扰动、温度设置或长度截断导致JSON崩塌或标签错位。Jev完全跳过这一步，它对输入state做单次并行隐状态打分，每个答案都是从logits层直接提取的结构化数值——就像从数组里读一个固定下标元素，没有中间语言流干扰。
数学机制保障零格式错误
- 输出永远是合法JSON，且字段名与questions键名严格一致
- Choice必含choice、probabilities、confidence三项，缺一不可
- Noul字段值恒为float，不会出现"true"/"yes"/null等非法值
- Score的score值必落在最小级与最大级之间，支持小数但不越界
校准训练强化类型一致性
Jev采用RLCD（面向校准决策的强化学习）训练，优化目标不是“说得像人”，而是“概率值诚实+类型精准”。模型在训练中持续被惩罚：若返回非预设选项、输出超范围分数、或noul值偏离实际命中率，奖励函数直接归零。这种机制让类型稳定性成为可验证的数学属性，而非经验性表现。
