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.
Trend0x, Jev로 AI 요청 라우팅하며 섀도 모드 우선 적용
Trend0x는 Jev가 추론 모델 앞에서 요청을 라우팅하고 불필요한 AI 호출을 줄이며 정책 분기를 일관되게 유지한다고 설명한다. Jev는 거래나 수익 예측을 하지 않고 신뢰도 점수는 신호일 뿐이며, 먼저 섀도 모드로 운영된다.
Routing, not predicting. Jev sits in front of our reasoning model — routes requests, cuts unnecessary AI calls, keeps policy branching consistent. It doesn't trade. It doesn't forecast returns. Confidence scores are signals, not proof. Shadow mode first. #Jev #Trend0x
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