Skip to page content
SAVRN
Search Plan a project

Independent publisher

Lee, Sang hyun

LeeSanghyun

Models in Library5
Datasets in Library0
Models on Hugging Face5
Followers—

Compare the published evidence

This profile connects the 5 model and dataset records shown below to their upstream cards and sources. The library counts describe SAVRN's coverage, rather than this publisher's entire output.

Published tasks: Reinforcement learning.

Reported licenses: apache-2.0. Open a record to review its specific license and conditions.

Compare model specifications, source dates, and hardware estimates on the individual records. Publisher identity verification is separate from a model's quality, deployment readiness, or suitability for your work.

Models

Model · Reinforcement learning

connectailab-rl-LeeSanghyun-v4-teacher

Lee, Sang hyun

TYCOON · 회사의 가치 {"이익": 3.0, "고객 만족": 3.0, "위험": 3.0} 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). 회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "basedemand": 40.0, "unitcost": 1.5, "orderscale": 1.0, "staffbonus": 0, "wage": 0.0, "adpower": 1.0, "fraudtool": 0, "extracs": 0, "extrarefund": 0} AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education - CONNECT - 시뮬레이터 프로필: general - 이 저장소는 게임에서 학습한 정책 모델이며, Qwen LoRA 어댑터가 아닙니다.

Open weights apache-2.0 numpy

Model · Reinforcement learning

connectailab-rl-LeeSanghyun-v3-teacher

Lee, Sang hyun

TYCOON · 회사의 가치 {"이익": 3.0, "고객 만족": 3.0, "위험": 3.0} 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). 회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "basedemand": 40.0, "unitcost": 1.5, "orderscale": 1.0, "staffbonus": 0, "wage": 0.0, "adpower": 1.0, "fraudtool": 0, "extracs": 0, "extrarefund": 0} AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education - CONNECT - 시뮬레이터 프로필: general - 이 저장소는 게임에서 학습한 정책 모델이며, Qwen LoRA 어댑터가 아닙니다.

Open weights apache-2.0 numpy

Model · Reinforcement learning

connectailab-rl-LeeSanghyun-v2-teacher

Lee, Sang hyun

TYCOON · 회사의 가치 {"이익": 3.0, "고객 만족": 3.0, "위험": 3.0} 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). 회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "basedemand": 40.0, "unitcost": 1.5, "orderscale": 1.0, "staffbonus": 0, "wage": 0.0, "adpower": 1.0, "fraudtool": 0, "extracs": 0, "extrarefund": 0} AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education - CONNECT - 시뮬레이터 프로필: general - 이 저장소는 게임에서 학습한 정책 모델이며, Qwen LoRA 어댑터가 아닙니다.

Open weights apache-2.0 numpy

Model · Reinforcement learning

connectailab-rl-LeeSanghyun-v1-teacher

Lee, Sang hyun

TYCOON · 회사의 가치 {"이익": 1.0, "고객 만족": 1.0, "위험": 1.0} 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). 회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "basedemand": 40.0, "unitcost": 1.5, "orderscale": 1.0, "staffbonus": 0, "wage": 0.0, "adpower": 1.0, "fraudtool": 0, "extracs": 0, "extrarefund": 0} AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education - CONNECT - 시뮬레이터 프로필: general - 이 저장소는 게임에서 학습한 정책 모델이며, Qwen LoRA 어댑터가 아닙니다.

Open weights apache-2.0 numpy

Model · Reinforcement learning

connectailab-rl-LeeSanghyun-v5-teacher

Lee, Sang hyun

TYCOON · 회사의 가치 {"이익": 3.0, "고객 만족": 3.0, "위험": 3.0} 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). 회사 규모(config): {"warehouse": 250.0, "basedemand": 40.0, "unitcost": 1.5, "orderscale": 1.0, "staffbonus": 0, "wage": 0.0, "adpower": 1.0, "fraudtool": 0, "extracs": 0, "extrarefund": 0} AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education - CONNECT - 시뮬레이터 프로필: general - 이 저장소는 게임에서 학습한 정책 모델이며, Qwen LoRA 어댑터가 아닙니다.

Open weights apache-2.0 numpy