Jev ชนะ Gemini 2.5 Flash Lite ทั้งด้านคุณภาพและความเร็วในการประเมินตัวจำแนก
Malte Ubl ทดลองใช้ Jev ของ TypeSafe AI กับชุดประเมินตัวจำแนกที่มีอยู่ โดยทำคะแนนคุณภาพได้เต็มชุดประเมินและเร็วกว่า Gemini 2.5 Flash Lite 6 เท่า
Jev เปลี่ยนรีวิวไวน์ 2,000 รายการเป็นคอลัมน์ตัวเลข 67 คอลัมน์ และโมเดล ML พื้นฐานลดความผิดพลาดลงเกือบครึ่ง
เดโมนี้อธิบายว่า Jev เปลี่ยนรีวิวไวน์ที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล ML พื้นฐานได้อย่างมีนัยสำคัญ
JEV TURNED 2,000 WINE REVIEWS INTO 67 NUMERIC COLUMNS THEN A BASIC ML MODEL CUT ITS ERROR ALMOST IN HALF this is the Jev demo people should be talking about the system did not ask Jev to write better tasting notes. An LLM proposed semantic questions about each review. Jev
· 10 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
