老式分类器在多数真实场景仍优于 Jev 决策模型

2026年10月29日，Voyage 员工 csinva 在 r/MachineLearning 发帖称，在多数真实场景中，老式分类器仍优于 Jev 决策模型。其做法是：用开源或低成本嵌入模型编码输入，再在自有标注数据上训练简单的 sklearn 模型；相比 Jev，该做法成本更低，且几乎总是显著更准，误差降低 37%。作者认为多数真实用例都有标注数据可用于个性化模型，并公开了博客文章与 GitHub 代码，同时询问是否有人遇到零样本表现更好的情况。该帖未给出具体场景清单、数据集规模或对比实验的详细设置，相关结论均来自作者自述。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。