Autor zbudował predyktor trudności AtCoder ABC z Jev i wytrenował go za pomocą gradient boostingu na około 1000 zadań, osiągając MAE bliski najlepszemu poziomowi ludzkiemu.
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
Malte Ubl uruchomił Jev od TypeSafe AI na istniejącej ewaluacji klasyfikatora: nasycił ewaluację pod względem jakości i był 6 razy szybszy niż Gemini 2.5 Flash Lite.
Autor wydał rozszerzenie DuckDB, które używa Jev od TypeSafe AI do szybkiej klasyfikacji wierszy w plikach CSV/Parquet lub tabelach DuckDB, około 10 sekund na 1k wierszy—szybciej niż LLM i wygodniej niż klasyfikator.
Autor streścił każdy artykuł za pomocą DeepSeek V4 Flash, a następnie przesłał tytuł, streszczenie i 24 możliwe tematy do Jev w celu klasyfikacji. Przetworzono 1018 artykułów o AI przy łącznym koszcie 0,08 USD i medianie opóźnienia end-to-end 256 ms na artykuł.
