Od predikce k optimalizaci
Projekt se posunul od otázky přesných čísel k otázce, jak zachovat silné kandidáty napříč portfoliem.
Místo pro transparentní poznámky k modelům, optimalizaci, výkonnosti, selháním a dalším experimentům.
Projekt se posunul od otázky přesných čísel k otázce, jak zachovat silné kandidáty napříč portfoliem.
Výzkum korekční vrstvy, která se učí chyby žebříčku a přitom nechává základní model stabilní.
Výběr realistických attack kandidátů z Top50 bez kolapsu do jedné numerické zóny.
Experimenty s covering designs, maximum coverage, heuristikami, Monte Carlo mutacemi a pair synergy.
Veřejné workflow může používat shared modely, zatímco těžký trénink běží mimo web server.