Elvis、Jevを使って約2.3K件のAI論文を83秒で0.14ドルで再タグ付けしたと報告

Elvis（@omarsar0）は、本番環境でJevを使用して約2.3K件のAI研究論文を整理し、総費用0.14ドル、実行時間約83秒だったと報告した。

論文にはすでに以前のオープンモデル、DeepSeek V4 Flashのタグが付いていたと述べた。彼の説明によると、Jevはそのセットを再タグ付けし、それらのタグの75%に同意し、約579件の高信頼度のトピック変更を見つけた。不一致30件を手動でラベル付けし、すべて受け入れた後、本番環境で変更を適用して検証したと述べた。

彼は論文をhttps://academy.dair.ai/papersで示し、分類により満足しているがまだ改善の余地があると述べ、System OneとSystem Twoのモデルを組み合わせることでパイプラインを改善できると主張した。