استخدم المؤلف نموذج Jev من TypeSafe لقراءة 90,856 منشورًا (141 مليون رمز)، وقام بتقييم 8,000 توقعًا مقابل الأسعار الحقيقية، واختبر 659 حسابًا للمهارة مقابل الحظ. الخلاصة: لم يجد أي متنبئ أسهم يتفوق بوضوح على الحظ.
I tried to find the best stock callers on X using AI. I read 90,856 posts (141M tokens), graded 8,000 calls against real prices, and tested 659 accounts for skill vs luck. I couldn't find a single one that clearly beat luck. How it works: An AI model (Jev by @typesafeai) read
يستخدم جيمس لونغ Jev لمعالجة أكثر المشكلات إزعاجًا في أدوات التمويل الشخصي: إنشاء أوصاف جيدة للمستفيدين من بيانات البنوك الخام. وصل إلى نحو 95% من الهدف من المحاولة الأولى، مع وجود طرق عديدة للتحسين.
يستخدم مطور Jev لتحديد الشراء أو البيع وينفذ صفقات حقيقية على دفتر أوامر Kuru على السلسلة عبر Monad كل 300 مللي ثانية. Link
يقترح Erik Spock Gafni أن يتبرع من يحققون أرباحًا كبيرة من تداول Jev بجزء من أرباحهم للأعمال الخيرية.