Jev模型不生成回答，而是对内容做结构化判断，如有效性、越狱、噪声识别等；它通过毫秒级初筛过滤无效输入，并在大模型输出后加语义级质量门禁，但不处理数值计算或超长杂乱文本。
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Jev 模型本身不生成回答，也不直接“提升回答准确度”，它负责的是在大模型输出之前或之后，对内容做结构化判断——比如“这是一份有效作答吗？”“这段回复是否越狱？”“这个信号是噪声还是真线索？”。它的价值不在让答案更准，而在于让系统只把真正值得处理的内容交给后续环节。
用 Jev 做有效性初筛，拦住无效输入
学生交了空白、乱码、完全答非所问的作业，这类文本根本不需要大模型评分。Jev 可以在评分前快速判断：是“空白作答”“部分回答”还是“完整回答”。只要定义好 questions 字段，比如：
- type: choice，选项设为 ["blank", "off-topic", "partial", "complete"]
- state 就是学生作答原文
- Jev 毫秒级返回结果，无效项直接过滤，不进大模型
这样既省 token，也避免老师翻一堆“没写”的卷子。
用 Jev 给大模型输出加护栏
大模型有时会胡说、越狱、编造数据。Jev 可以在它输出后立刻检查：
- type: noul，问“这段回复是否包含虚构事实？”
- type: score，打分“回答与题干的相关性（1–5）”
- 低于阈值的回答自动标为“需复核”，不直接推给用户
这不是让大模型变聪明，而是建一道语义级的质量门禁。
注意 Jev 的边界，别让它干不擅长的事
Jev 不做数值计算、不比日期、不处理超长杂乱 state。如果要过滤“答题时间超过5分钟的作答”，得先在代码里算好时长，再把“耗时＞300秒”作为布尔条件喂给 Jev 判定；如果要筛“2024年后的题目”，必须提前把年份提取出来，而不是把整段题干丢进去让它“自己看”。
- 它按字面理解指令，不推理潜台词
- 状态（state）越干净、问题越具体，判断越稳
- 被标记为无效的样本，建议保留人工或模型复核通道，防误伤
调试关键：检查 questions 定义是否合法
Jev 不报错，只静默跳过非法字段。常见失效原因：
- questions 的 key 名含连字符（如 is-valid）→ 改成 is_valid
- 把 noul 写成 bool 或 noull → 类型名必须严格匹配
- state 里混入大量无关日志或 HTML 标签 → 先清洗再传
验证方法很简单：固定一批已知无效的样本，批量调用，看 noul 平均值是否接近 0.9（高置信否定），mean(score) 是否显著偏低——这才是校准过的过滤能力。
