El autor probó Jev para clasificar conjuntos de puntos con etiquetas en lugar de k-means, con alta precisión y errores solo en casos límite, viendo potencial para aplicaciones zero-shot.
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
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.
