Autor użył modelu Jev od TypeSafe do przeczytania 90 856 postów (141M tokenów), ocenił 8 000 prognoz względem rzeczywistych cen i przetestował 659 kont pod kątem umiejętności vs szczęścia. Wniosek: nie znalazł ani jednego prognostyka akcji, który wyraźnie pokonałby szczęście.
I tried to find the best stock callers on X using AI. I read 90,856 posts (141M tokens), graded 8,000 calls against real prices, and tested 659 accounts for skill vs luck. I couldn't find a single one that clearly beat luck. How it works: An AI model (Jev by @typesafeai) read
James Long używa Jev do rozwiązania najbardziej irytującego problemu narzędzi finansów osobistych: generowania dobrych opisów odbiorców z surowych danych bankowych. Osiągnięto około 95% przy pierwszej próbie, z wieloma możliwościami ulepszeń.
Deweloper używa Jev do decyzji o kupnie lub sprzedaży i wykonuje rzeczywiste transakcje w łańcuchowej księdze zleceń Kuru przez Monad co blok 300 ms. Link
Erik Spock Gafni sugeruje, aby osoby osiągające duże zyski z handlu Jev przekazały część zysków na cele charytatywne.