Autor dzieli się pierwszym użyciem Jev: 33 411 par zostało poddanych ocenie, czy opisują to samo zdarzenie, z progami opartymi na zwracanych prawdopodobieństwach—poniżej 0,3 jako różne, 0,3–0,7 przekazane do LLM, powyżej 0,7 jako takie same—i zgłasza około połowy czasu.
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
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.
