관련

• 프로젝트
  razorback16/openjev

  OpenJev는 확산 모델의 내부 확률 분포를 읽어 빠르고 구조화되며 보정된 답변(예/아니오, 선택, 점수)을 제공하는 오픈 소스 의사결정 서버입니다.

• 프로젝트
  Contrastive-LM/CLM

  Contrastive Language Models (CLM)은 텍스트 상태에 대해 작업을 점수화하는 빠르고 대조적으로 학습된 의사결정 모델(CLM-8B)을 제공하는 본격적인 AI 프로젝트입니다. pip로 설치 가능한 라이브러리, 웹 플레이그라운드가 포함된 FastAPI 서버, 그리고 유형화된 질문 API(이진, 선택, 점수)를 제공합니다. 이 모델은 에이전트 벤치마크에서 최첨단 검증 성능을 달성하면서도 동급 에이전트보다 최대 9배 빠릅니다. 경량 프로젝션 헤드를 사용자 지정 데이터로 미세 조정하기 위한 스크립트가 포함되어 있으며 Apache 2.0 라이선스로 릴리스되었습니다.

• 프로젝트
  facebookincubator/nimble

  Meta가 설계한 대규모 및 와이드 데이터셋을 위한 열 지향 파일 형식으로, 머신러닝 학습 테이블과 피처 엔지니어링을 위한 스토리지 및 액세스 최적화를 제공합니다.

• 프로젝트
  InternLM/Intern-Decision

  Intern-Decision은 상태, 선택적 이미지, 유형화된 질문(선택, 점수, 예/아니오)을 보정된 결정 확률로 변환하는 모델입니다. Qwen3.5 언어 백본을 미세 조정하며, 훈련과 두 가지 추론 백엔드를 포함하고, 분포 보정 벤치마크와 브라우저 데모를 제공합니다.

• 프로젝트
  nokia-applied-research/AnyJev

  AnyJev를 사용하면 LLM에 유형화된 질문(선택, 예/아니오, 점수)을 하고 옵션에 대한 확률 분포와 함께 결정을 구문 분석 없이 얻을 수 있습니다. 레이블 없이 순서 편향과 레이블 편향을 수정하는 훈련 없는 모드와 선택적 적응 추론으로 한 번에 결정을 내리는 자기 증류 Tacit 모델을 제공합니다.