Doniesiono, że profesor Stanforda użył JEV do zbudowania systemu data science, który co 15 minut przetwarza 40 miliardów punktów danych, aby zdecydować, które wyniki warto zbadać. Pierwsza wersja w dużej mierze opierała się na LLM do interpretacji wszystkiego.
40 BILLION DATA POINTS. EVERY 15 MINUTES. A Stanford professor reportedly used JEV to build a data-science system that decides which results are actually worth investigating. The first version relied heavily on LLMs to interpret everything. It worked—but created: massive
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.
