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。
用两个 Kaggle 数据集对 Jev 进行 662 次准确性测试
作者使用 Kaggle 的 SMS Spam Collection 和 Banking77 数据集对 Jev 进行 662 次准确性测试，结果出人意料。
How accurate is Jev, really? I tested it with two Kaggle datasets 662 times, and the results were a bit surprising. I used datasets from Kaggle: - SMS Spam Collection: 5,574 English text messages, sampled 200 for a smoke test - Banking77: 13,000 real banking app queries, 77
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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。
