# 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、Jevを使って約2.3K件のAI研究論文を総費用0.14ドル、約83秒で整理したと述べた。Jevは以前のDeepSeek V4 Flash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、不一致30件の手動チェックはすべて受け入れられた後、変更が本番環境で適用されたと述べた。

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出典：elvis · 2026/9/22 01:13:00 公開

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](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。

Tags: Jev, 評価, 論文分類, DeepSeek

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