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.
جداول بيانات Jev التنبؤية: قراءة النية وليس الأرقام فقط
يعرض Nader Dabit مثالاً على جداول بيانات Jev التنبؤية: عند كتابة "Urgency" في أعلى العمود، يستنتج Jev في حوالي 100 مللي ثانية أن كل صف يجب تقييمه من "لا حاجة للمتابعة" إلى "عاجل"، مما يظهر قدرته على قراءة النية.
Another crazy @typesafeai Jev example: Predictive spreadsheets Spreadsheets recalculate numbers, not meaning. Jev reads intent. Type "Urgency" at the top of a column and, as you type, it figures out you want each row rated from "no follow-up needed" to "urgent" in ~100 ms.
· 1.2 ألف 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.
