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

저장사용 사례패턴Primitive출처
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
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