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。
JEVで受信案件を分類し自訓練モデルと比較
TypeSafe AIのJEVで多数の受信案件を分類し、自訓練の小型オープンモデルと比較。JEVはより安価で高速ながら精度が近いと評価。
Using JEV by @typesafeai to classify the 100s of inbound deals we get, side-by-side with a small open model we’ve been using for our in-house AI rating module that self-trains. impressive how close JEV gets while being significantly cheaper and faster to run for classification :)
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Jevでオンチェーン取引ボットを構築
開発者がJevで売買を判断し、Monadを介してKuruのオンチェーン注文板で300msごとのブロックに実取引を執行。 Link
Jev取引の利益を慈善団体に寄付する提案
Erik Spock Gafni氏は、Jev取引で大きな利益を得た人はその一部を慈善団体に寄付するよう提案している。