它是什么
可检查决策痕迹的相机观测无人机追逐。
它做什么： 深度与 MuJoCo 检测器生成相对目标轨迹与可用空间文本。本地决策模型选择左、右、升、降、前进或模拟开火。浏览器驾驶舱显示概率并归档回合。
为什么收进案例库： 带完整决策痕迹的机器人式动作回合，有开放权重，观测边界清楚。
注意： 本地开放模型，不是 TypeSafe 托管 Jev；目前仅单对基线。
证据
公开的 Apache-2.0 许可仓库（收录时 5 星）。提供单追击/单规避基线、纹理城市、RGB/深度抬头显示、六个明确动作，以及 JSON/JSONL 回合日志。决策路径使用 Hugging Face 上的 NeoHorse-Jev-4B，经本地兼容 System One 的端点；模型收到的是结构化文本，不是原始 RGB/深度张量。作者标明的验证运行环境为 Linux、Python 3.12、MuJoCo 3.14.0。
注意
- 边界说明：使用的是本地 NeoHorse 类 Jev 决策模型，不是 TypeSafe 托管的 Jev
- 多机协同尚在计划中；当前发布是单追击与单规避
- 收录时 README 未公布追击成功率基准；回合存档用于检查与后续训练
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。