El autor construyó un predictor de dificultad de AtCoder ABC con Jev y lo entrenó con gradient boosting en unos 1000 problemas, alcanzando un MAE cercano al nivel humano más alto.
ちなみにこんな感じでABCのDifficulty推測をJevで組んで、これを過去1000問くらいで勾配ブースティングとかで学習させてみたら、trainデータと別のデータでMAE200弱くらい(人間最高峰と同レベル)まで行けたから、Jev適当に使ってこういうの試すのいいな、とは思ってます。SWE-2でもほぼ同精度だけどね
Malte Ubl ejecutó Jev de TypeSafe AI en una evaluación de clasificador existente: saturó la evaluación en calidad y fue 6 veces más rápido que Gemini 2.5 Flash Lite.
El autor publicó una extensión de DuckDB que usa Jev de TypeSafe AI para clasificar rápidamente filas en archivos CSV/Parquet o tablas DuckDB, tardando unos 10 segundos por 1k filas, más rápido que un LLM y más ergonómico que un clasificador.
El autor resumió cada artículo con DeepSeek V4 Flash y luego envió el título, el resumen y 24 temas candidatos a Jev para su clasificación, procesando 1.018 artículos de IA con un coste total de 0,08 $ y una latencia mediana de 256 ms por artículo.
