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 기반 사기 조사 에이전트
저자가 Jev와 TigerGraph를 사용하여 사기 조사 에이전트를 구축하는 워크플로우를 공유합니다. 알림 후 그래프 증거, 베이즈 업데이트, 패턴 인식을 거치고 Jev가 추가 조회를 수행한 후 정책 기반 결정을 내리고 인간 승인을 받습니다. Jev는 제어 계층으로서 의사 결정 프로세스를 조율합니다.
Been building a fraud investigation agent using Jev + TigerGraph. The flow is basically: Alert → graph evidence → Bayesian update → pattern → Jev's one extra lookup → policy → verdict → human approval. Jev isn't the decision-maker. It's the control layer that decides
· 0 likesOpen on X
More like this
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.