Jev 在分类器评测中质量与速度均胜出
Malte Ubl 将 TypeSafe AI 的 Jev 用于现有分类器评测，结果在质量上饱和评测集，速度比 Gemini 2.5 Flash Lite 快 6 倍。
用 Jev 做实体匹配：3.3 万对数据的概率阈值工作流
作者分享首次使用 Jev 的经验：将 33,411 对数据交给 Jev 判断是否描述同一事件，依据其返回的概率设定阈值——低于 0.3 判为不同、0.3 至 0.7 交由 LLM 裁决、高于 0.7 判为相同，并称速度提升约一半。
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
· 0 次赞在 X 打开
更多类似内容
用 Jev 在 DuckDB 中快速分类数据行
作者发布了一个 DuckDB 扩展，使用 TypeSafe AI 的 Jev 对 CSV/Parquet 文件或 DuckDB 表中的行进行快速分类，约 10 秒处理 1k 行，比 LLM 更快且比分类器更易用。
用 Jev 分类 1018 篇 AI 论文：总成本 0.08 美元
作者用 DeepSeek V4 Flash 生成摘要，再将标题、摘要和 24 个候选主题交给 Jev 分类，完成 1018 篇 AI 论文的归类，总成本 0.08 美元，单篇中位端到端延迟 256 毫秒。
