Seorang profesor Stanford dilaporkan menggunakan JEV untuk membangun sistem sains data yang memproses 40 miliar titik data setiap 15 menit untuk memutuskan hasil mana yang layak diselidiki. Versi pertama sangat bergantung pada LLM untuk menafsirkan segalanya.
40 BILLION DATA POINTS. EVERY 15 MINUTES. A Stanford professor reportedly used JEV to build a data-science system that decides which results are actually worth investigating. The first version relied heavily on LLMs to interpret everything. It worked—but created: massive
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.
