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, 거래 지연 시간에서 GPT-6와 Opus 5.5 압도
이 게시물은 Jev가 프로덕션에서 생성형 LLM 지연을 완전히 제거하고, 실시간 시장 상태(매수호가, 매도호가, 주문 흐름)를 Jev를 통해 주문 실행/취소의 핵심 파이프라인으로 라우팅하며 GPT-6와 Opus 5.5보다 훨씬 낮은 지연을 보여줍니다.
Jev just f*cking humiliated GPT-6 and Opus 5.5 on production latency system eliminates generative LLM latency entirely, routing live operational state through Jev across four mission-critical pipelines: lane 0: Market State (bid, ask, order flow) → Jev → Place or Cancel
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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
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