Der Autor weist darauf hin, dass selbst ein falsch gelesener Tisch perfekt ausgerichtet wirken kann, und nutzt Jev, um jede MiniCPM-OCR-Parse mit 0 bis 1 zu bewerten und so zu erkennen, welche Ergebnisse geprüft werden sollten, bevor die Zahlen in einen Bericht gelangen.
a misread table still comes out perfectly lined up, that's what gets me. having Jev score every MiniCPM-OCR parse 0 to 1 at least tells me which ones to check before the numbers land in a report
Malte Ubl testete Jev von TypeSafe AI in einem bestehenden Klassifikator-Eval: Es sättigte das Eval qualitativ und war 6-mal schneller als Gemini 2.5 Flash Lite.
Der Autor hat eine DuckDB-Erweiterung veröffentlicht, die TypeSafe AIs Jev nutzt, um Zeilen in CSV/Parquet-Dateien oder DuckDB-Tabellen schnell zu klassifizieren – etwa 10 Sekunden für 1k Zeilen, schneller als ein LLM und ergonomischer als ein Klassifikator.
Der Autor fasste jedes Paper mit DeepSeek V4 Flash zusammen und übergab Titel, Zusammenfassung und 24 mögliche Themen an Jev zur Klassifizierung. 1.018 KI-Papers wurden bei 0,08 $ Gesamtkosten und 256 ms medianer End-to-End-Latenz pro Paper verarbeitet.
