Jev ชนะ Gemini 2.5 Flash Lite ทั้งด้านคุณภาพและความเร็วในการประเมินตัวจำแนก
Malte Ubl ทดลองใช้ Jev ของ TypeSafe AI กับชุดประเมินตัวจำแนกที่มีอยู่ โดยทำคะแนนคุณภาพได้เต็มชุดประเมินและเร็วกว่า Gemini 2.5 Flash Lite 6 เท่า
ขยายคะแนนความเชื่อมั่นของ Jev สู่การสกัดเอกสารทั่วไป
อภิปรายความสำคัญของคะแนนความเชื่อมั่นที่ปรับเทียบใน Jev สำหรับการตัดสินใจแบบไม่ต่อเนื่อง และแนะนำคะแนนความเชื่อมั่นที่มีรากฐานสำหรับการสกัดเอกสารตามสคีมาแบบทั่วไป รวมถึงชนิดพื้นฐาน
with jev, everyone is understanding the importance of calibrated confidence scores for discrete decision making we've taken that approach one-step further and created grounded confidence scores for general schema-guided document extraction: ✅ this includes primitive types
· 40 likesOpen on X
More like this
จำแนกแถวอย่างรวดเร็วใน DuckDB ด้วย Jev
ผู้เขียนเปิดตัวส่วนขยาย DuckDB ที่ใช้ Jev ของ TypeSafe AI เพื่อจำแนกแถวอย่างรวดเร็วในไฟล์ CSV/Parquet หรือตาราง DuckDB ใช้เวลาประมาณ 10 วินาทีสำหรับ 1k แถว เร็วกว่า LLM และใช้งานง่ายกว่าตัวจำแนก
จำแนกบทความ AI 1,018 ชิ้นด้วย Jev ในราคา 0.08 ดอลลาร์
ผู้เขียนสรุปแต่ละบทความด้วย DeepSeek V4 Flash แล้วส่งชื่อเรื่อง บทสรุป และ 24 หัวข้อที่เป็นไปได้ให้ Jev จำแนก โดยประมวลผลบทความ AI 1,018 ชิ้นด้วยต้นทุนรวม 0.08 ดอลลาร์ และความหน่วงแบบ end-to-end มัธยฐาน 256ms ต่อบทความ
