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Instructions to use jb2jb2kr/connectailab-rl-jay-v1-teacher with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- jev-style
How to use jb2jb2kr/connectailab-rl-jay-v1-teacher with jev-style:
pip install "jev-style[torch]"
from jev_style import JevStyle, noul, choice js = JevStyle.from_pretrained("jb2jb2kr/connectailab-rl-jay-v1-teacher") out = js.decide("I was charged twice for one order.", { "billing": noul("This message is about billing."), "team": choice("Which team should handle it?", ["billing", "shipping", "tech"]), }) print(out["answers"]["team"]["choice"]) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle

connectailab-rl-jay-v1-teacher · AI 사장 (CONNECT TYCOON)
개발자 jb2jb2kr · 회사의 가치 {"이익": 1.0, "고객 만족": 1.0, "위험": 1.0}
CONNECT TYCOON의 회사를 한 달(영업일 20일) 동안 운영하는 전전두엽입니다.
인력 배치 · 재고 발주 · 마케팅 · 고객센터 · 환불 · 보안을 판단하고, 모든 판단을 JEV(typesafe/jev-1.13)와 같은 형식으로 답합니다.
규칙 사장을 먼저 따라 배우고(지도학습), 회사의 가치로 받은 보상으로 판단을 고쳤습니다(PPO).
| 처음 보는 40개월 평균 | 한 달 이익 | 고객 만족 | 위험 사고 | 사람 확인 초과 | 품절일 |
|---|---|---|---|---|---|
| 규칙 사장 | 324만원 | 79% | 7.8건 | 37.8건 | 10.7일 |
| connectailab-rl-jay-v1-teacher | 1111만원 | 95% | 2.8건 | 21.7건 | 0.5일 |
회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "base_demand": 40.0, "unit_cost": 1.5, "order_scale": 1.0, "staff_bonus": 0, "wage": 0.0, "ad_power": 1.0, "fraud_tool": 0, "extra_cs": 0, "extra_refund": 0}

시뮬레이터 속 회사 · 맨 위층의 모델이 판단하면 빛줄기가 그 층으로 내려가고, 결과가 돈 · 만족 · 사고로 돌아옵니다
JEV로 묻고 답하기
import connect_tycoon as ct
brain = ct.CompanyBrain.from_hub("jb2jb2kr/connectailab-rl-jay-v1-teacher")
brain({"model": "typesafe/jev-1.13", "state": {"department": "refund", "reason": "미배송", "tier": "단골", "amount": 8.7, "fraud_score": 0.31461497442796826}, "questions": {"decision": {"type": "choice", "instructions": "환불 요청을 어떻게 처리할지 고르세요. 악용이면 돈을 잃고, 정상 고객을 거절하면 만족이 떨어집니다. 회사의 가치 — 이익 1 · 고객 만족 1 · 위험 회피 1.", "criteria": {"full": "전액 환불", "partial": "부분 환불 (절반)", "deny": "거절", "human": "사람 확인 · 악용이면 사람이 거절합니다 · 건당 0.8만원"}}}})
{
"model": "connect-company/connectailab-rl-jay-v1-teacher",
"answers": {
"decision": {
"type": "choice",
"choice": "full",
"probabilities": {
"full": 0.9139,
"partial": 0.0005,
"deny": 0.0005,
"human": 0.085
},
"confidence": 0.9139,
"reason": "강화학습 정책"
}
}
}
게임에서 사장으로 앉히기
pip install "connect-tycoon[game]"
connect-tycoon play --brain hf:jb2jb2kr/connectailab-rl-jay-v1-teacher
만든 곳 · CONNECT AI LAB × AI CITY BUILDERS
AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education
- CONNECT AI LAB 유튜브 · AI 1인 기업 · 로컬 AI · 강화학습 · JEV 무료 강의
- AI CITY BUILDERS · AI 비즈니스의 정석 · 강화학습 AI 과정
- Connect AI · 기업 의사결정 모델 C1 공동 연구 · 모델 연결은 테스트 중
합성 회사 시뮬레이터 위의 교육용 모형입니다. 실제 경영 성과를 보장하거나 예측하지 않습니다.