James Long氏がJevで銀行生データから支払先説明を抽出テスト
James Long氏がJevを使い、個人財務ツールで最も厄介な問題である銀行生データからの支払先説明生成に挑戦。初回で約95%の完成度に達し、プロンプト改善の余地が多数あると述べている。
投稿は支払元帳における強整合性と結果整合性のトレードオフを議論し、Jev-GPTによる決定論的推論とゼロハルシネーションに言及している。
Strong vs Eventual consistency in payment ledgers: Stale reads cause double spends. Distributed locks kill latency. Ran the trade-offs on Jev-GPT by @typesafeai: deterministic reasoning, zero hallucinations. Which model do you run in prod? https://jev-gpt.vercel.app