Jev يتفوق على Gemini 2.5 Flash Lite في جودة وسرعة تقييم المصنف
شغّل Malte Ubl نموذج Jev من TypeSafe AI على تقييم مصنف موجود، فحقق تشبعًا في الجودة وكان أسرع 6 مرات من Gemini 2.5 Flash Lite.
بناء نموذج للتنبؤ بصعوبة AtCoder باستخدام Jev
بنى المؤلف نموذجًا للتنبؤ بصعوبة AtCoder ABC باستخدام Jev ودربه بالتعزيز التدريجي على نحو 1000 مسألة، محققًا MAE قريبًا من أعلى مستوى بشري.
ちなみにこんな感じでABCのDifficulty推測をJevで組んで、これを過去1000問くらいで勾配ブースティングとかで学習させてみたら、trainデータと別のデータでMAE200弱くらい(人間最高峰と同レベル)まで行けたから、Jev適当に使ってこういうの試すのいいな、とは思ってます。SWE-2でもほぼ同精度だけどね
· 0 likesOpen on X
More like this
تصنيف سريع للصفوف في DuckDB باستخدام Jev
أصدر المؤلف إضافة DuckDB تستخدم Jev من TypeSafe AI لتصنيف الصفوف بسرعة في ملفات CSV/Parquet أو جداول DuckDB، حوالي 10 ثوانٍ لـ 1k صف، أسرع من LLM وأسهل من المصنف.
تصنيف 1018 ورقة بحثية في الذكاء الاصطناعي باستخدام Jev بتكلفة 0.08 دولار
لخّص المؤلف كل ورقة باستخدام DeepSeek V4 Flash، ثم أرسل العنوان والملخص و24 موضوعًا محتملًا إلى Jev للتصنيف، فتمت معالجة 1018 ورقة بحثية في الذكاء الاصطناعي بتكلفة إجمالية 0.08 دولار وزمن استجابة وسيط 256 مللي ثانية لكل ورقة.
