Patrick DeVivo condivide una pipeline di embedding LLM su Powerset per categorizzare i repo in base a README e contenuti del sito, e suggerisce che Jev potrebbe semplificarla molto.
on @PowersetRes we run an LLM embedding pipeline to categorize repos based on their READMEs and website content. we use embedding similarity to a category centroid to determine membership- it works, but seems like a place Jev could really shine could simplify a whole lot and
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.
