Jevが分類器評価で品質と速度の両方で優位
Malte Ubl氏がTypeSafe AIのJevを既存の分類器評価に適用したところ、品質で評価を飽和させ、Gemini 2.5 Flash Liteより6倍高速だった。
JevでAtCoder難易度予測モデルを構築
JevでAtCoder ABCの難易度予測を組み、約1000問で勾配ブースティング学習を行い、人間最高峰に近いMAEを達成。
ちなみにこんな感じでABCのDifficulty推測をJevで組んで、これを過去1000問くらいで勾配ブースティングとかで学習させてみたら、trainデータと別のデータでMAE200弱くらい(人間最高峰と同レベル)まで行けたから、Jev適当に使ってこういうの試すのいいな、とは思ってます。SWE-2でもほぼ同精度だけどね
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JevでAI論文1,018本を分類、総コスト0.08ドル
DeepSeek V4 Flashで各論文を要約し、タイトル・要約・24の候補トピックをJevに送って分類。1,018本のAI論文を総コスト0.08ドル、中央値256msのエンドツーエンド遅延で処理した。
