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.
k-means 대신 Jev로 분류 시도
좌표점과 정답 라벨 데이터셋을 Jev로 분류한 결과 정확도가 높았고 경계 부분에서만 오답이 발생해 제로샷 응용 가능성을 언급했다.
大分試すの遅くなったけど、Jevをk-meansクラスタリングの代わりに分類させてみた。 座標点と正解ラベルがペアになった各群30点のデータセットを食わせてみたところ、割と正解率が高い。 サンプルデータに含まれてないエッジや境界部分で誤答してるけど、ゼロショットを考えればいろいろ応用できそう
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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.
