Mindket

Laplace-1-Vector

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在智能体行动之前,给它可选的做法打分,或预测接下来会发生什么。这是 4B 决策模型 Laplace-1-Vector 的演示和 MCP 服务器,适合构建智能体的开发者。

Laplace-1-Vector 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 3.12 和 pip
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 4 个文件
用在
  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • MCP 客户端,因为这个 Space 也作为 MCP 服务器运行
  • Windows,需要 Python 3.12
  • macOS,需要 Python 3.12
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download JuneoAI/Laplace-1-Vector --repo-type space --local-dir Laplace-1-Vector
cd Laplace-1-Vector

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Laplace-1-Vector 是 Juneo Lab 的 4B 决策模型,会在智能体动手之前判断它要做的事。这个 Space 是它的演示,也可以作为 MCP 服务器运行。模型只负责打分和预测结果,从不执行动作。

适合谁

构建 AI 智能体、想在动作执行前做一次检查的开发者,以及人和智能体混合协作、想先比较各种做法的团队,都适合用它。

IndustryWho uses itHow they use itExample
AI 智能体智能体开发者在智能体执行某个动作之前,给它可能的做法打分给一个超出自身权限的子智能体请求打分
运营人和智能体组成的团队比较人与智能体之间的分工方式给同一个项目的几种候选分工打分
采购与供应商打交道的团队判断如何回应索要数据的供应商智能体给你的政策允许的几种回复打分
研究机器学习研究人员研究一个因果干预式的决策模型对一个状态运行它,读候选项上的概率分布

想要一个能自己执行动作的模型的人可以跳过。

用在哪里

它可以在这些地方使用。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • MCP 客户端,因为这个 Space 也作为 MCP 服务器运行
  • Windows,需要 Python 3.12
  • macOS,需要 Python 3.12
  • Linux,需要 Python 3.12
Use caseWhoWhat they get back
给候选项打分智能体开发者你的应用允许的每个候选项各一个概率
预测下一次观察智能体设计者生成的结果,在动作发生之前展示
在 MCP 客户端里当工具调用开发者两个工具,score_candidates 和 predict_observation

如何设置

在线使用这个 Space 只需要浏览器。在你自己的电脑上运行一份副本,需要下面这些。

  • Python 3.12 和 pip
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 4 个文件
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装这个 Space 使用的 Gradio 版本,再安装 requirements.txt 里的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download JuneoAI/Laplace-1-Vector --repo-type space --local-dir Laplace-1-Vector
cd Laplace-1-Vector
pip install gradio==6.17.3
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

打开 Space 页面,或者在你的电脑上运行应用,再打开 Gradio 显示的页面。在两种模式里选一个,给候选项打分,或预测下一次观察。来源列出了 MCP 工具,但没有给出连接设置。

python app.py
ToolWhat it does
score_candidates接收一个状态、一个问题和你允许的候选项,返回只覆盖这些候选项的概率分布
predict_observation接收环境规则、上下文和一个动作,生成下一次观察

示例

你描述一个状态,其中某个子智能体要求的权限超出了它所获得的,再加一个问该怎么做的问题,并列出你的应用允许的几种回应。它一次前向计算,就返回只覆盖这几种回应的概率分布。

新手与专家

AI 智能体行动之前,这个模型可以告诉你,你允许的每个选项各有多大可能。第一件可以试的小事,是试试演示里自带的某个示例。

模型被描述为因果干预式。打分对你的候选项做一次前向计算。概率是相对于你给出的列表而言的,不是经过校准的正确概率。预测下一次观察的模式,会根据你给出的规则、上下文和动作生成文字。

  1. 你给出状态、问题和候选项
  2. 模型做一次前向计算
  3. 它给每个候选项返回一个概率
  4. 你的应用决定怎么做

注意事项

模型只打分和预测,所以要运行什么,仍由你自己的代码决定。

  • License: apache-2
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 你输入或发送的状态、规则和上下文
  • Not for: 执行动作,而且它的数字不是经过校准的正确概率
  • Hardware: 这个 Space 设为在 Hugging Face 的 zero-a10g 上运行,你自己的电脑需要什么,来源没有说明

README 和文件

README

Laplace-1-Vector

在智能体行动之前,给它可选的做法打分,或预测接下来会发生什么。这是 4B 决策模型 Laplace-1-Vector 的演示和 MCP 服务器,适合构建智能体的开发者。

由 JuneoAI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:Laplace-1-Vector 是 Juneo Lab 的 4B 决策模型,会在智能体动手之前判断它要做的事。这个 Space 是它的演示,也可以作为 MCP 服务器运行。模型只负责打分和预测结果,从不执行动作。

适合谁:构建 AI 智能体、想在动作执行前做一次检查的开发者,以及人和智能体混合协作、想先比较各种做法的团队,都适合用它。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 智能体 | 智能体开发者 | 在智能体执行某个动作之前,给它可能的做法打分 | 给一个超出自身权限的子智能体请求打分
运营 | 人和智能体组成的团队 | 比较人与智能体之间的分工方式 | 给同一个项目的几种候选分工打分
采购 | 与供应商打交道的团队 | 判断如何回应索要数据的供应商智能体 | 给你的政策允许的几种回复打分
研究 | 机器学习研究人员 | 研究一个因果干预式的决策模型 | 对一个状态运行它,读候选项上的概率分布

想要一个能自己执行动作的模型的人可以跳过。

用在哪里:它可以在这些地方使用。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • MCP 客户端,因为这个 Space 也作为 MCP 服务器运行
  • Windows,需要 Python 3.12
  • macOS,需要 Python 3.12
  • Linux,需要 Python 3.12
Use case | Who | What they get back
给候选项打分 | 智能体开发者 | 你的应用允许的每个候选项各一个概率
预测下一次观察 | 智能体设计者 | 生成的结果,在动作发生之前展示
在 MCP 客户端里当工具调用 | 开发者 | 两个工具,score_candidates 和 predict_observation

如何设置:在线使用这个 Space 只需要浏览器。在你自己的电脑上运行一份副本,需要下面这些。

  • Python 3.12 和 pip
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 4 个文件
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装这个 Space 使用的 Gradio 版本,再安装 requirements.txt 里的包。
  5. 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download JuneoAI/Laplace-1-Vector --repo-type space --local-dir Laplace-1-Vector
cd Laplace-1-Vector
pip install gradio==6.17.3
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:打开 Space 页面,或者在你的电脑上运行应用,再打开 Gradio 显示的页面。在两种模式里选一个,给候选项打分,或预测下一次观察。来源列出了 MCP 工具,但没有给出连接设置。

python app.py
Tool | What it does
score_candidates | 接收一个状态、一个问题和你允许的候选项,返回只覆盖这些候选项的概率分布
predict_observation | 接收环境规则、上下文和一个动作,生成下一次观察

示例:你描述一个状态,其中某个子智能体要求的权限超出了它所获得的,再加一个问该怎么做的问题,并列出你的应用允许的几种回应。它一次前向计算,就返回只覆盖这几种回应的概率分布。

新手与专家:AI 智能体行动之前,这个模型可以告诉你,你允许的每个选项各有多大可能。第一件可以试的小事,是试试演示里自带的某个示例。

模型被描述为因果干预式。打分对你的候选项做一次前向计算。概率是相对于你给出的列表而言的,不是经过校准的正确概率。预测下一次观察的模式,会根据你给出的规则、上下文和动作生成文字。

你给出状态、问题和候选项
模型做一次前向计算
它给每个候选项返回一个概率
你的应用决定怎么做

注意事项:模型只打分和预测,所以要运行什么,仍由你自己的代码决定。

  • License: apache-2
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 你输入或发送的状态、规则和上下文
  • Not for: 执行动作,而且它的数字不是经过校准的正确概率
  • Hardware: 这个 Space 设为在 Hugging Face 的 zero-a10g 上运行,你自己的电脑需要什么,来源没有说明

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/JuneoAI/Laplace-1-Vector
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/JuneoAI/Laplace-1-Vector/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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