Dopamyn + JEV: маркировка крипто в 20 раз быстрее
Задача Dopamyn по маркировке криптоаккаунтов с JEV выполняется примерно в 20 раз быстрее и дешевле.
THE JEV GUIDE · CURATED EDITION
Новости запусков, объяснения, демо и проекты сообщества вокруг TypeSafe Jev, сгруппированные по темам. Каждая запись ведет к исходному посту в X.
Кураторская подборка · Не полный список · Ручное обновление
01 / EXPLORE
0 means awaiting a verified post
Задача Dopamyn по маркировке криптоаккаунтов с JEV выполняется примерно в 20 раз быстрее и дешевле.
Учёный объединил Jev AI с Polymarket и 5-минутными рынками BTC, создав полноценный испытательный стенд для торговых решений: от реального стакана, состояния рынка, оценки Jev, сигналов покупки/продажи, управления рисками до дашборда.
Пользователь делится личным экспериментом по прогнозированию сингапурской лотереи TOTO с помощью модели Jev от TypeSafe AI и ссылкой на GitHub. Link
Разработчик поручил ИИ-агенту перевести 50 000 долларов на непроверенный кошелек и удалить логи. Jev оценил риск необратимости в 95% и риск конфиденциальных данных в 94%, запросив проверку человеком.
Обсуждается способность модели Jev выдавать краткие вероятностные суждения без общения, и приводится случай использования её в торговом боте с убытком в 31 000 долларов, подчёркивая, что скорость ИИ не заменяет управление рисками.
Автор подключил шесть ботов Grok к Jev за $0,04 и проснулся, обнаружив, что $1000 превратились в $3833,92. Jev превращает данные в выводы за 0,1 секунды.
В этом посте Jev представлен как модель, которая быстро принимает решения, а не просто кнопка с ярлыком «ИИ». Получив ситуацию, она выдаёт решение — покупать, продавать или ждать — с вероятностью примерно за 200 миллисекунд.
Автор сообщает, что Jev-аккаунт, поддерживающий торгового бота, почти исчерпан, и планирует отключить бота и использовать оставшиеся Jev для торговли против него на Polymarket, поскольку бот теряет настолько стабильно, что небольшой реальный тест кажется оправданным.
Разработчик сообщает, что его торговый бот Jev завершил первые две успешные бумажные сделки, демонстрируя прогресс в финансовом торговом приложении на основе Jev.
Разработчик создал HypeMeter за 4 часа с Jev и Minds для сканирования дешёвых объявлений, отсеивания мошенничества и отметки только тех, что похожи на действительно недооценённый хайп. Первый прогон: 898 объявлений, 1 выживший сигнал.
В посте утверждается, что Jev классифицирует налоговые документы со 100% точностью, в 34 раза дешевле и в 6 раз быстрее LLM, опровергая мнение, что ИИ плохо справляется с налоговой классификацией.
Пользователь сообщает, что Jev оптимизировал его персональный анализатор акций, называя это одним из лучших примеров использования Jev.