Marc Watkins, Jev'i Consumer Financial Protection Bureau API'sinden gelen şikayet verilerini sıralamak ve analiz etmek için kullandığını paylaşıyor; hızlı ve ucuz olasılıksal LLM'lerin kaynak yoğun veri faaliyetlerini dönüştüreceğini savunuyor.
Using Jev for data sorting and analysis is something! Here it is structuring data from complaints filed via the Consumer Financial Protection Bureau API. Using an inexpensive, fast, probability LLM is going to upend so many of the resource intensive data activities we do.
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.
