Jev classificou 100 e-mails em 1,42 segundos, casos incertos foram encaminhados ao Kimi K3 e o pipeline completo alcançou 96/100 de precisão por ~$0,07.
Jev + Kimi K3 for fraud detection! TLDR: Jev classified 100 emails in 1.42 seconds, then I routed the uncertain cases to Kimi K3. The full pipeline got 96/100 correct for only ~$0.07. Video is not sped up, check out the live run! Here was my process: I gave Jev 100 emails to
James Long usa o Jev para resolver o problema mais irritante das ferramentas de finanças pessoais: gerar boas descrições de beneficiários a partir de dados bancários brutos. Chegou a cerca de 95% na primeira tentativa, com muitas formas de melhorar.
Um desenvolvedor usa o Jev para decidir comprar ou vender e executa negociações reais no livro de ofertas on-chain da Kuru via Monad a cada bloco de 300 ms. Link
Erik Spock Gafni sugere que quem lucra muito com trading de Jev doe parte dos lucros para caridade.