Eric Mao è sorpreso che Jev non sia più utilizzato per i dati tabulari, ritiene che ogni azienda di fogli di calcolo AI dovrebbe ricostruire il proprio prodotto con Jev e menziona l'elaborazione di 100mila righe.
I’m surprised Jev for tabular data isn’t a bigger deal. Every ai spreadsheet company should be racing to rebuild their product ground up with Jev. When we were building people search last year we spent months optimizing the search algorithm. Here is Jev processing 100k rows for
Malte Ubl ha eseguito Jev di TypeSafe AI su una valutazione di classificazione esistente: ha saturato la valutazione in qualità ed è stato 6 volte più veloce di Gemini 2.5 Flash Lite.
L'autore ha pubblicato un'estensione DuckDB che usa Jev di TypeSafe AI per classificare rapidamente le righe in file CSV/Parquet o tabelle DuckDB, circa 10 secondi per 1k righe—più veloce di un LLM e più ergonomico di un classificatore.
L'autore ha riassunto ogni paper con DeepSeek V4 Flash, poi ha inviato titolo, riassunto e 24 argomenti candidati a Jev per la classificazione, elaborando 1.018 paper sull'IA con un costo totale di 0,08 $ e una latenza end-to-end mediana di 256 ms per paper.
