O autor criou um preditor de dificuldade do AtCoder ABC com Jev e o treinou com gradient boosting em cerca de 1000 problemas, alcançando um MAE próximo ao nível humano de ponta.
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 executou o Jev da TypeSafe AI em uma avaliação de classificador existente: saturou a avaliação em qualidade e foi 6x mais rápido que o Gemini 2.5 Flash Lite.
O autor lançou uma extensão do DuckDB que usa o Jev da TypeSafe AI para classificar rapidamente linhas em arquivos CSV/Parquet ou tabelas DuckDB, cerca de 10 segundos para 1k linhas, mais rápido que um LLM e mais ergonômico que um classificador.
O autor resumiu cada artigo com o DeepSeek V4 Flash e enviou título, resumo e 24 tópicos candidatos ao Jev para classificação, processando 1.018 artigos de IA com custo total de US$ 0,08 e latência mediana de 256 ms por artigo.
