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 AI가 X의 주식 예측자 평가: 운을 확실히 이기는 사람 없음
저자는 TypeSafe의 Jev 모델로 90,856개의 게시물(1.41억 토큰)을 읽고, 8,000개의 예측을 실제 가격과 대조했으며, 659개 계정을 실력 대 운으로 테스트했습니다. 결론은 운을 명확히 이기는 주식 예측자가 없다는 것입니다.
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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Jev로 온체인 트레이딩 봇 구축
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.