Nader Dabit, Jev'in tahmine dayalı elektronik tablo örneğini gösteriyor: bir sütunun üstüne "Urgency" yazıldığında, Jev ~100 ms içinde her satırın "takip gerekmez" ile "acil" arasında derecelendirilmesi gerektiğini çıkarımlıyor ve niyet okuma yeteneğini sergiliyor.
Another crazy @typesafeai Jev example: Predictive spreadsheets Spreadsheets recalculate numbers, not meaning. Jev reads intent. Type "Urgency" at the top of a column and, as you type, it figures out you want each row rated from "no follow-up needed" to "urgent" in ~100 ms.
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.
