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 AIがXの株式予測者を評価：運を明確に上回る者なし
著者はTypeSafeのJevモデルを使って90,856件の投稿（1.41億トークン）を読み、8,000件の予測を実際の価格と照合し、659アカウントをスキル対運でテストしました。結論として、運を明確に上回る株式予測者は見つかりませんでした。
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
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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。