实践分享：拿 Jev 当通用分类器，便宜快到值得 best-of-n

max_paperclips · x · 2026-10-09

作者分享了把 Jev 用作通用分类器的实践经验：效果出乎意料地好。它有一些怪癖（如排序偏差 ordering bias），但因为足够便宜和快，用打乱顺序的方式跑 best-of-n（多次采样取一致结果）就能很好地规避偏差。

作者还建议：即使你打算训练自己的分类器或 reranker，用 Jev 先做原型验证也很有价值——快速验证任务可行性和数据分布，再决定投入训练成本。