JK Move AI
JK Move AI 把「下一步該怎麼走」變成一組結構化問題，一次作答，回傳經過校準的機率——不是生成文字，而是做判斷。遊戲使用的決策模型是 JK-Move-AI-one，依循 JEV 所定義的決策契約；推論在 Jacky Kit 自家 GPU 伺服器上即時執行（目前以開源 Laya 決策模型的檢查點運行），並以多工作程序平行架構服務。
JEV 模型：完整概念基礎
JK Move AI 以 JEV 模型為完整概念基礎，主要目的是「即時決策」：在局勢還在變化時，就在毫秒至秒級內做出可解釋、可校準的判斷，而不是事後分析。
JEV 的核心是「要決策，不要對話」：輸入一段局勢與一組題目模板，讀一次就平行回答所有題目，每個答案都是有型別、有界限、附帶自身信心度的值；信心不足時，判決會從自動執行轉為交由覆核。
回應時間視乎問題與答案的數量：一條是非題，與一次十數條、各帶多個選項的遊戲軍議，所需時間並不相同。經 JK 深度測試，自建決策模型最快可在 100ms 內回應——因為它只做判斷、不逐字生成文字，比 LLM 大語言模型在效率上高出一個數量級。
這款三國遊戲就是 JEV 的高速閉環實驗室。每一季都跑完一整圈：觀測棋盤 → 把局勢化為問題 → 決策 → 執行軍令 → 同時結算 → 記錄每一個機率與結果 → 回饋學習。
- 即時：題目平行送往多個推論工作程序；AI 在你規劃時就已完成軍議，結算幾乎不等待。
- 延遲可預期：總延遲 ≈ 題數 × 每題成本 ÷ 平行工作程序數。本遊戲目前在 CPU 上以 6 個工作程序平行運行，每位諸侯每季十數題需數秒；實際數字在 AI 實驗室即時可見。
- 閉環：每個決策與它的結果被成對記錄（勝算 vs 戰果），成為校準與自我對弈訓練的依據。
- 可觀測：AI 實驗室即時呈現延遲、信心、AI 原始值與規則先驗，閉環的每一步都看得見。
- 可控：性格門檻、難度溫度與規則兜底，讓即時決策在不確定時仍然穩健——對應 JEV 的「auto／review」判決。
如何結合成三國遊戲
- 1讀局
規則層把棋盤整理成精簡的局勢摘要，並產生候選方案：可打的前線、每支軍團合法的軍令。
- 2戰略提問
每個 AI 諸侯每季一次送出多道題：方略（選擇題）、主攻方向（選擇題）、攻勢（評分題）、議和／結盟／背盟／施計（是非題）。
- 3作戰提問
依剛決定的方略，為主力軍團各問一題：「張遼軍本季最佳軍令？」從候選中挑選。
- 4信心混合
模型回傳校準過的機率與信心。最終機率 = 信心 × AI ＋（1 − 信心）× 規則先驗：有把握時由 AI 主導，沒把握時規則兜底。
- 5性格與難度
同一個機率，不同君主有不同門檻：仁德的劉備要 85% 才背盟，奸詐的曹操 45% 就動手。難度越高，取樣越果斷。
- 6預先軍議
AI 的決定只取決於季初局勢，所以你規劃時它們已在背景軍議，按下「結束本季」幾乎不用等。
- 7軍師
同一個模型站在你那一邊作答，給出建議與信心度，可一鍵採納。
- 8說書人
規則挑出本季最重要的事件，由機上的語言模型寫成演義風戰報；忙碌時改用模板。
- 9AI 實驗室
每道題、每個機率、延遲與來源即時顯示。敵方軍議受戰爭迷霧遮蔽，季末才解碼；派出間諜即可當季讀心。
三種題型
- 選擇題：多個選項各有機率，例如方略、主攻、軍令。
- 評分題：等級分數，例如攻勢由「保守」到「傾巢」。
- 是非題：一個機率，與君主性格門檻比較，例如是否背盟。
每次決策都會被記錄，作為日後自我對弈訓練、讓 AI 越打越強的資料。