Der Autor verwendet eine große Menge an Hansard-Berichten, Nachrichtenarchiven und Social-Media-Beiträgen, um den Kontext und die Profile der Stakeholder zu erstellen, und nutzt Jev zur Klassifizierung.
Here’s how it works under the hood: Data feeds: I pulled a massive volume of Hansard reports (official government records), news archives, and social media posts to construct the context of the situation and a profile of each relevant stakeholder. Classification: I use Jev to
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.
