Elvis 称使用 Jev 为约 2.3K 篇 AI 论文重新打标签，花费 0.14 美元，耗时 83 秒

Elvis（@omarsar0）称他在生产环境中使用 Jev 整理 约 2.3K 篇 AI 研究论文，报告 总成本为 0.14 美元，运行时间约 83 秒。

他表示这些论文已有来自先前开放模型 DeepSeek V4 Flash 的标签。据他所述，Jev 对该集合重新打标签，与其中 75% 的标签一致，并发现约 579 处高置信度主题变更。他称对 30 项分歧进行了人工标注，全部予以接受，随后在生产环境中应用并验证了这些变更。

他指向 https://academy.dair.ai/papers 上的论文，称他对分类更为满意但仍看到改进空间，并认为可通过结合 System One 与 System Two 模型来改进流水线。