Jev, 분류기 평가에서 품질과 속도 모두 우세
Malte Ubl이 TypeSafe AI의 Jev를 기존 분류기 평가에 적용한 결과, 품질에서 평가를 포화시켰고 Gemini 2.5 Flash Lite보다 6배 빨랐다.
Jev로 AtCoder 난이도 예측 모델 구축
Jev로 AtCoder ABC 난이도 예측을 구성하고 약 1000문제로 그래디언트 부스팅 학습을 통해 인간 최고 수준에 근접한 MAE를 달성했다.
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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Jev로 DuckDB 행 빠르게 분류하기
작성자가 DuckDB 확장을 공개했습니다. TypeSafe AI의 Jev를 사용해 CSV/Parquet 파일이나 DuckDB 테이블의 행을 빠르게 분류하며, 1k 행에 약 10초가 걸려 LLM보다 빠르고 분류기보다 편리합니다.
Jev로 AI 논문 1,018편 분류, 총비용 0.08달러
DeepSeek V4 Flash로 각 논문을 요약한 뒤 제목, 요약, 24개 후보 주제를 Jev에 보내 분류했다. 총비용 0.08달러, 논문당 중앙값 엔드투엔드 지연 256ms로 1,018편의 AI 논문을 처리했다.
