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 替代 k-means 做分类
作者尝试用 Jev 替代 k-means 对带标签的坐标点数据集进行分类，准确率较高，仅在边界样本上出错，认为零样本场景下应用潜力大。
大分試すの遅くなったけど、Jevをk-meansクラスタリングの代わりに分類させてみた。 座標点と正解ラベルがペアになった各群30点のデータセットを食わせてみたところ、割と正解率が高い。 サンプルデータに含まれてないエッジや境界部分で誤答してるけど、ゼロショットを考えればいろいろ応用できそう
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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。
