James Long, Jev로 은행 원시 데이터에서 수취인 설명 추출 테스트
James Long이 Jev를 사용해 개인 금융 도구의 가장 까다로운 문제인 은행 원시 데이터에서 수취인 설명을 생성했다. 첫 시도에서 약 95% 수준에 도달했으며 개선할 방법이 많다고 밝혔다.
Jev + Minds로 4시간 만에 구축한 NFT 기회 스크리너 HypeMeter
AI로 NFT 리스팅을 스캔해 저렴한 NFT가 기회인지 함정인지 판별한다. 20개 컬렉션, 898개 리스팅을 대상으로 801개를 심사해 11개 함정을 걸러내고 1개가 통과했다.
Found this HypeMeter build made with Jev + Minds in just 4 hours. The idea is simple: use AI to scan NFT listings and figure out whether a cheap NFT is actually an opportunity or just a trap. 20 collections, 898 listings 801 screened → 11 traps rejected → 1 passed. Jev
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개발자가 Jev로 매수 또는 매도를 판단하고 Monad를 통해 Kuru 온체인 주문서에서 300ms 블록마다 실제 거래를 실행합니다. Link
Jev 거래 수익을 자선단체에 기부하자는 제안
Erik Spock Gafni는 Jev 거래로 많은 수익을 얻은 사람들이 수익의 일부를 자선단체에 기부할 것을 제안한다.