Penulis berbagi alur kerja membangun agen investigasi penipuan dengan Jev dan TigerGraph: setelah peringatan, bukti grafik, pembaruan Bayesian, dan pengenalan pola digunakan, Jev melakukan pencarian tambahan, dan keputusan berbasis kebijakan dibuat sebelum persetujuan manusia. Jev bertindak sebagai lapisan kontrol.
Been building a fraud investigation agent using Jev + TigerGraph. The flow is basically: Alert → graph evidence → Bayesian update → pattern → Jev's one extra lookup → policy → verdict → human approval. Jev isn't the decision-maker. It's the control layer that decides
James Long menggunakan Jev untuk mengatasi masalah paling menjengkelkan di alat keuangan pribadi: menghasilkan deskripsi penerima yang baik dari data bank mentah. Mencapai sekitar 95% pada percobaan pertama, dengan banyak cara untuk meningkatkan prompt.
Pengembang menggunakan Jev untuk memutuskan beli atau jual dan mengeksekusi perdagangan nyata di buku pesanan on-chain Kuru melalui Monad setiap blok 300ms. Link
Erik Spock Gafni menyarankan mereka yang mendapat banyak keuntungan dari trading Jev menyumbangkan sebagian keuntungannya ke amal.