Der Beitrag stellt fest, dass die Verwendung von Jev für Evals in Ordnung ist, aber der eigentliche Engpass darin besteht, Klassifikatoren gegen menschliche Labels zu testen, nicht die Evaluierungsmethode selbst.
Using Jev for Evals is fine, but testing classifiers against human labels is the real bottleneck, not the evaluation method itself.
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.
