用 Jev 与 CodeGraph 组合做安全审查
开发者分享了 typesafe-security-review 项目：把 Jev 的概率判断与代码图、OWASP/CWE 信息结合，用于低成本安全扫描。
Jev模型在钓鱼邮件检测中的表现
davepoon用200封2025年真实钓鱼邮件测试Jev，结果显示Jev捕获181封（旧关键词过滤器仅9封），每封耗时262毫秒；同时Jev误报9封正常邮件（旧过滤器误报1封）。
Decision models for content moderation? I put Jev on phishing 200 real phishing emails from 2025 Our old keyword filter caught 9 Jev caught 181 20x more, at 262 ms an email It also flagged 9 of 200 normal emails (the old filter: 1)
· 1 次赞在 X 打开
更多类似内容
Jev 在安全管道中实现 5 倍成本降低与更高准确率
用户分享在安全管道中使用 Jev 的体验：相比更小更笨的模型，成本降低超过 5 倍，速度更快，准确率更高。
Jev 在 AI 安全领域的用例与演示
介绍 Jev 在 AI 安全领域的用例与演示，利用其选择与概率模型特性，与 Unity AI Gateway 和 MLflow 集成进行安全检查。
