Un professore di Stanford avrebbe utilizzato JEV per costruire un sistema di data science che elabora 40 miliardi di punti dati ogni 15 minuti per decidere quali risultati vale la pena indagare. La prima versione si affidava fortemente ai LLM per interpretare tutto.
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 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.
