Jev clasificó 100 correos en 1,42 segundos, los casos inciertos se enviaron a Kimi K3 y el pipeline completo logró 96/100 de precisión por ~$0,07.
Jev + Kimi K3 for fraud detection! TLDR: Jev classified 100 emails in 1.42 seconds, then I routed the uncertain cases to Kimi K3. The full pipeline got 96/100 correct for only ~$0.07. Video is not sped up, check out the live run! Here was my process: I gave Jev 100 emails to
James Long usa Jev para abordar el problema más molesto de las herramientas de finanzas personales: generar buenas descripciones de beneficiarios a partir de datos bancarios. Alcanzó cerca del 95% en el primer intento, con muchas formas de mejorar.
Un desarrollador usa Jev para decidir comprar o vender y ejecuta operaciones reales en el libro de órdenes on-chain de Kuru vía Monad cada bloque de 300 ms. Link
Erik Spock Gafni sugiere que quienes obtienen grandes ganancias con el trading de Jev donen parte de sus beneficios a la caridad.