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によるエンティティマッチング：33,411ペアの確率しきい値ワークフロー
著者がJevの初回利用を共有。33,411ペアを同一事象かどうかの判定に投入し、返される確率でしきい値を設定——0.3未満は別事象、0.3〜0.7はLLMに委任、0.7超は同事象と判定。所要時間は約半分になったという。
איך עשיתי את זה עם Jev? (ניסיון ראשון) נתתי כל פעם זוג ולשאול האם מתארים את אותו הדבר, סה״כ אצלי 33,411 זוגות. הוא מחזיר הסתברות, אז הגדרתי טווח: - אם מתחת ל-0.3 - זה לא אותו אירוע - אם בין 0.3 ל0.7 - לא בטוח, נשלח ל-LLM להחליט - אם מעל 0.7 - זה אותו האירוע ובחצי מהמהירות
· 0 likesOpen on X
More like this
JevでDuckDBの行を高速分類
著者がDuckDB拡張を公開。TypeSafe AIのJevを使い、CSV/ParquetファイルやDuckDBテーブルの行を高速分類。1k行で約10秒、LLMより速く、分類器より使いやすい。
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。
