Publicado em 10 de setembro de 2026, o relato descreve um classificador de finalidade de documentos treinado com 200 exemplos rotulados por um agent. O modelo classificou 191.724 documentos por cerca de US$ 0,70 em computação de inferência.
Em um relato publicado em 10 de setembro de 2026, o autor descreve um fluxo que combina um agent, SetFit e Jobs para criar um classificador de finalidade de documentos. O agent rotulou 200 exemplos usados no processo.
O modelo classificou 191.724 documentos do FinePDFs-Edu por cerca de US$ 0,70 em computação de inferência. O exemplo ilustra como um classificador pequeno pode reduzir o custo da curadoria de dados em larga escala. Para conferir método, escopo e resultados, consulte a publicação original e verifique nela os detalhes do experimento; o resumo disponível não informa métricas de precisão.