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 모델을 헤지펀드에 탑재해 거래 전략 제공
Jev 모델이 헤지펀드에서 거래 전략을 제공하는 데 사용되며, LLM보다 100배 빠르고 비용이 한 자릿수 낮다고 알려져 있으며, 전략 설정, 종목 선택, 백테스트 단계를 거친다.
Incredible! Stuffing the Jev model into a hedge fund to provide trading strategies! Now trading decisions are directly: 🔹 Cutting-edge level 🔹 100x faster than LLMs 🔹 An order of magnitude lower cost It runs in three steps: 1️⃣ Set the strategy 2️⃣ Select stocks 3️⃣ Backtest
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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.