它是什么
用候选答案与概率做文档决策。
它做什么： 在同一图像上下文上，用封闭问题做多模态文档分类与规则检查。
为什么收进案例库： 提供权重、基准，以及面向文档、受 Jev 启发的决策接口。
注意： 非托管 Jev；作者基准；下载量大。
证据
公开 Apache-2.0 仓库（收录时 2 星），双语 README，Hugging Face 模型 SoMarkAI/Docision-1.0 与数据集 SoMarkAI/doc-decision-bench（徽章页称 5,234 条文档记录）。README 给出安装与 demo_docision.py 推理，以及对比 Qwen3-VL-4B、Docision、JEV-27B-VL 准确率的作者基准 SVG。明确标注为受 Jev 启发的多模态决策，不是托管的 TypeSafe Jev。
注意
- 社区/兼容边界：本地 Docision 权重，不是 TypeSafe 托管的 Jev
- 基准数字来自作者发布的 SVG；请自行核验 HF 数据集
- 推理需要下载数 GB 模型权重
非官方案例页。热度用观察到的 stars / 列表位次；热度不是质量 SLA。依赖前请阅读上游 README。