This repository contains the official trained policies for The files are organized by task environment and training seed: The play.py script in the JoSE repository downloads a pretrained model and executes it in the corresponding environment, allowing agent behaviour to be visualized. The script is called from the repo root as follows: Seeds vary by hand and task. See the HuggingFace model directory to see which seeds are available for each task-hand combination.
Open-weight model · Reinforcement learning
connectailab-kevin-v1
by Kevin kevincity2026/connectailab-kevin-v1
connectailab-kevin-v1 is an open-weight model for reinforcement learning from Kevin, released under Apache License 2.0. Its published files total 150.1 KB.
AI 1인 기업 자동화 시스템 및 기업용 강화학습 의사결정 모델을 연구·구축하는 Kevin (케빈시티)입니다. - Melodist Seoul (멜로디스트 서울) · 감성 칠 Lofi & K-시티 무드 음악 - Quiet Worship Lofi & Faith in Melody Chill · 묵상 & CCM 플레이리스트 - 연구 프로젝트: CONNECT AI LAB 11월 의사결정 모델 연결(Connect AI) 집단지성 공동 연구 참여 개발자 kevin ·…
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Context—
Weights150.1 KB
Licenseapache-2.0
AccessOpen weights
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Model Card
By Kevin, published under apache-2.0, revision 599e0f6fc468.
AI 1인 기업 자동화 시스템 및 기업용 강화학습 의사결정 모델을 연구·구축하는 Kevin (케빈시티)입니다. - Melodist Seoul (멜로디스트 서울) · 감성 칠 Lofi & K-시티 무드 음악 - Quiet Worship Lofi & Faith in Melody Chill · 묵상 & CCM 플레이리스트 - 연구 프로젝트: CONNECT AI LAB 11월 의사결정 모델 연결(Connect AI) 집단지성 공동 연구 참여 개발자 kevin · 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
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만든 사람
AI 1인 기업 자동화 시스템 및 기업용 강화학습 의사결정 모델을 연구·구축하는 Kevin (케빈시티)입니다.
- 웹사이트 / 플랫폼: KevinCity Cloud
- 공식 유튜브 음악 채널:
- Melodist Seoul (멜로디스트 서울) · 감성 칠 Lofi & K-시티 무드 음악
- Melodist Chill (멜로디스트 칠) · 휴식과 집중을 위한 칠 멜로디
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- Still Room Meditation · 수면 & 앰비언트 사운드
- 스포츠 & 커뮤니티: 피클볼 닥터 4060 · 남양주피클볼클럽 무인 자동화
- 연구 프로젝트: CONNECT AI LAB 11월 의사결정 모델 연결(Connect AI) 집단지성 공동 연구 참여
CONNECT AI LAB 공동 연구 참여 모델 · 모델 연결(Connect AI) 실험은 테스트 중입니다.
connectailab-kevin-v1 · AI 사장 (CONNECT TYCOON)
개발자 kevin · 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-kevin-v1 | 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("kevincity2026/connectailab-kevin-v1")
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-kevin-v1",
"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:kevincity2026/connectailab-kevin-v1
만든 곳 · CONNECT AI LAB × AI CITY BUILDERS
AI 교육 브랜드 · Transforming Lives Through AI Education
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- Connect AI · 기업 의사결정 모델 C1 공동 연구 · 모델 연결은 테스트 중
합성 회사 시뮬레이터 위의 교육용 모형입니다. 실제 경영 성과를 보장하거나 예측하지 않습니다.
Identity and Version
- Repository
- kevincity2026/connectailab-kevin-v1
- Publisher
- Kevin
- Task
- Reinforcement learning
- Modality
- Control
- Library
- numpy
- Parameters
- Not stated by the source
- Languages
- ko
- Revision
- 599e0f6fc4684e5f0431fed872409eaec44f5845
- First published
- 2026-10-13
- Last updated
- 2026-10-13
Files and Weights
3 files, 150.1 KB in total.
Configuration1 file · 142.4 KB
Documentation1 file · 6.1 KB
Repository1 file · 1.5 KB
Every file
| File | Type | Size | SHA-256 |
|---|---|---|---|
| brain.json | Configuration | 142.4 KB | — |
| README.md | Documentation | 6.1 KB | — |
| .gitattributes | Repository | 1.5 KB | — |
License and Download
- License
- apache-2.0
- Access
- Open weights, no gate
Download from Kevin
Released by Kevin through its official repository on Hugging Face. Read the license.
Questions About connectailab-kevin-v1
Can I use connectailab-kevin-v1 commercially?
Yes. connectailab-kevin-v1 is released under Apache License 2.0. The Apache License 2.0 is a permissive open-source license. It permits commercial use, modification and redistribution. It requires keeping the license and copyright notices and any NOTICE file, stating significant changes, and it includes an express patent grant from contributors.
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