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.
استخدام Jev للتصنيف بدلاً من k-means
جرّب المؤلف استخدام Jev لتصنيف مجموعات نقاط إحداثية مُعلَّمة بدلاً من k-means، وحقق دقة عالية مع أخطاء فقط في الحالات الحدية، ورأى إمكانات للتطبيقات بدون تدريب.
大分試すの遅くなったけど、Jevをk-meansクラスタリングの代わりに分類させてみた。 座標点と正解ラベルがペアになった各群30点のデータセットを食わせてみたところ、割と正解率が高い。 サンプルデータに含まれてないエッジや境界部分で誤答してるけど、ゼロショットを考えればいろいろ応用できそう
· 1 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.
