Yazar, Jev ile bir AtCoder ABC zorluk tahmincisi oluşturdu ve yaklaşık 1000 problem üzerinde gradyan artırma ile eğiterek insanın en üst seviyesine yakın bir MAE elde etti.
ちなみにこんな感じでABCのDifficulty推測をJevで組んで、これを過去1000問くらいで勾配ブースティングとかで学習させてみたら、trainデータと別のデータでMAE200弱くらい(人間最高峰と同レベル)まで行けたから、Jev適当に使ってこういうの試すのいいな、とは思ってます。SWE-2でもほぼ同精度だけどね
Malte Ubl, TypeSafe AI'ın Jev'ini mevcut bir sınıflandırıcı değerlendirmesinde çalıştırdı; kalitede değerlendirmeyi doyurdu ve Gemini 2.5 Flash Lite'tan 6 kat hızlıydı.
Yazar, TypeSafe AI'nin Jev'ini kullanarak CSV/Parquet dosyalarındaki veya DuckDB tablolarındaki satırları hızlıca sınıflandıran bir DuckDB eklentisi yayınladı; 1k satır için yaklaşık 10 saniye—LLM'den hızlı ve sınıflandırıcıdan daha kullanışlı.
Yazar her makaleyi DeepSeek V4 Flash ile özetledi, ardından başlık, özet ve 24 olası konuyu sınıflandırma için Jev'e gönderdi. 1.018 AI makalesi toplam 0,08 $ maliyet ve makale başına medyan 256ms uçtan uca gecikmeyle işlendi.
