Jev memprediksi churn, keyakinan, dan titik masalah dalam ~10 detik hanya dari 3 perjalanan pertama.
JEV IS INSANE. We gave it 5000 real user journeys from a consumer app. It only saw each user’s first 3 journeys. We hid whether they ever came back. In around 10s, Jev predicted who would quit, how confident it was, and where each journey started going wrong. It correctly
Malte Ubl menjalankan Jev dari TypeSafe AI pada evaluasi klasifikasi yang ada; hasilnya memenuhi evaluasi dari sisi kualitas dan 6x lebih cepat dari Gemini 2.5 Flash Lite.
Penulis merilis ekstensi DuckDB yang menggunakan Jev dari TypeSafe AI untuk mengklasifikasikan baris dengan cepat di file CSV/Parquet atau tabel DuckDB, sekitar 10 detik untuk 1k baris—lebih cepat dari LLM dan lebih ergonomis daripada classifier.
Penulis merangkum setiap makalah dengan DeepSeek V4 Flash, lalu mengirim judul, ringkasan, dan 24 topik kandidat ke Jev untuk diklasifikasikan, memproses 1.018 makalah AI dengan total biaya $0,08 dan latensi end-to-end median 256ms per makalah.
