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.
사용자가 5분 BTC 예측 시장에서 Jev의 보정(calibration)을 테스트
Daniel Kovalenko가 Jev(@typesafeai)의 5분 BTC 예측 시장 성과를 공유했습니다: 보정이 잘 되어 있지 않고 하락 쪽으로 치우쳐 있으며, Up 확률 45%라고 말할 때 실제 Up은 61% 발생합니다.
in case anyone was curious how accurate Jev (@typesafeai) is on short-duration 5m btc prediction markets - it's not that well calibrated, it leans Down (when it says 45% Up, Up happens 61% of the time) but it was fun to see that it has some calibration out of the box
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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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