Jev 리서치 사용 사례
자동 리서치 루프, 인용 검사, 특징 발견입니다. Jev는 메모와 논문을 모델이나 확인자가 쓸 수 있는 숫자로 만듭니다.
공개된 Jev 사용 사례
| 저장 | 사용 사례 | 패턴 | Primitive | 출처 |
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Jev의 차원 점수가 일본어 NLI에서 0.9076에 이릅니다 행마다 직접 질문 하나, 또는 채점 차원 12개에서 14개를 Jev에 묻고, 캐시한 점수로 로컬 가중치를 맞춥니다. | 리서치 | ChoiceNoulScore | Agent Journal | |
Jev 분류가 Michael Blau의 일일 시장 브리핑용 기사를 고릅니다 이 시장 기사가 오늘 브리핑에 속하는지 Jev에 묻습니다. | 리서치 | Noul | Michael Blau | |
Jev 분류가 Conviction의 리서치 루프에서 Discord 이벤트를 찾습니다 이 Discord 게시물이 이벤트 공지인지 Jev에 묻습니다. | 리서치 | Noul | Conviction1000% | |
Jev 분류가 Abol의 리서치 스레드에서 뉴스로 종목을 고릅니다 뉴스 기준으로 이 종목이 살 가치가 있는지 Jev에 묻습니다. | 리서치 | Noul | Abol | |
Jev 분류가 Mario Jankovic의 연구 패스에서 YouTube 대본을 순위 매깁니다 이 YouTube 동영상이 기반으로 삼을 가치가 있는지 Jev에 묻습니다. | 리서치 | Noul | Mario Jankovic | |
Jev가 와인 메모 2,000건을 CatBoost 특징으로 만들고 RMSE 1.77로 만듭니다 테이스팅 메모를 CatBoost용 숫자 특징으로 바꾸는 Score와 Noul을 Jev에 묻습니다. | 리서치 | NoulScore | TypeSafe | |
GDPR Wikipedia 기사에, 한 요청으로 Jev 질문 13개 GDPR Wikipedia 기사에 Noul 8개, Choice 2개, Score 3개를, 단발 13개가 아니라 한 요청으로 묻습니다. | 리서치 | ChoiceNoulScore | TypeSafe |