Jkeeper 發佈的文章

這個項目的構思從一開始是如此的,譬如我獲取到城市的 44 個地點 × 7 個指標 × 8 個年份的城市數據,我想要判斷「高建築密度的點是不是傾向跟其他高密度點聚在一起」,後來我使用了空間自相關概念 —— Moran's I。


一、空間自相關

假設你手上有城市 44 個採樣點的建築密度數據。如果你只看「平均值 + 標準差」,你只知道整體分佈的形狀,卻無法觀察到空間結構信息:

  • 隨機分佈:高密度點到處散落,沒有規律
  • 聚集分佈:高密度的點都擠在某幾個區塊(譬如市中心 + 副都心)
  • 棋盤分佈:高低密度交錯,鄰居總是相反

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近期 typesafe 的 Jev 模型非常火熱,專門為了結構化決策與機率校準(Probability Calibration)所設計的全新強化學習訓練方法。它完全打破了傳統大模型「生成文字」的範式,專注於提供極速、高精確度的「強型別(Typed)」決策。

https://typesafe.ai/

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從Jev的官網可以看到幾個特點:

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