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, 세무 문서 100% 분류 달성, 더 저렴하고 빠르게
Jev가 세무 문서를 100% 분류하고 LLM보다 34배 저렴하며 6배 빠르다고 주장하며, AI가 세무 분류에 약하다는 통념을 깨뜨린다.
Jev、これ普通にヤバい。 「AIは税務書類の分類が苦手」 と言われていたのに、 税務書類を100%分類。 しかもLLMより34倍安く、6倍速い。
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Erik Spock Gafni는 Jev 거래로 많은 수익을 얻은 사람들이 수익의 일부를 자선단체에 기부할 것을 제안한다.