Jevでコードベース分類器を構築
開発者がJevでコードベース分類器を構築し、エージェントが生成する過剰設計なコードの解決策になり得ると述べ、次のテスト対象を尋ねている。
Jevで教師データを生成しLightGBMを訓練して300倍高速化
投稿者はJevでマリオをプレイしようとしたが、日本からの遅延で成功しなかった。そこでJevで教師データを生成しLightGBMを訓練して置き換えることで、Jevから300倍以上の高速化を実現しクリアした。
I tried playing Mario with Jev, but due to latency issues from Japan, no matter how many times I attempted it, I couldn't succeed. However, by creating teacher data with Jev, training LightGBM on it, and replacing it, I was able to speed it up by over 300 times from Jev and clear
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