James Long ทดสอบ Jev ในการดึงคำอธิบายผู้รับเงินจากข้อมูลธนาคารดิบ
James Long ใช้ Jev แก้ปัญหาที่น่ารำคาญที่สุดในเครื่องมือการเงินส่วนบุคคล: สร้างคำอธิบายผู้รับเงินที่ดีจากข้อมูลธนาคารดิบ ทำได้ประมาณ 95% ในการลองครั้งแรก และมีวิธีปรับปรุงอีกมาก
เอเจนต์สืบสวนการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย Jev
ผู้เขียนแบ่งปันเวิร์กโฟลว์สำหรับสร้างเอเจนต์สืบสวนการฉ้อโกงด้วย Jev และ TigerGraph: หลังการแจ้งเตือน ใช้หลักฐานกราฟ การอัปเดตแบบเบย์ และการรู้จำรูปแบบ Jev ทำการค้นหาเพิ่มเติม และมีการตัดสินใจตามนโยบายก่อนการอนุมัติจากมนุษย์ Jev ทำหน้าที่เป็นชั้นควบคุม
Been building a fraud investigation agent using Jev + TigerGraph. The flow is basically: Alert → graph evidence → Bayesian update → pattern → Jev's one extra lookup → policy → verdict → human approval. Jev isn't the decision-maker. It's the control layer that decides
· 0 likesOpen on X
More like this
สร้างบอทเทรดบนเชนด้วย Jev
นักพัฒนาใช้ Jev ตัดสินใจซื้อหรือขาย และดำเนินการซื้อขายจริงบนสมุดคำสั่งบนเชนของ Kuru ผ่าน Monad ทุกบล็อก 300ms Link
ข้อเสนอให้บริจาคกำไรจากการเทรด Jev เพื่อการกุศล
Erik Spock Gafni เสนอให้ผู้ที่ทำกำไรจากการเทรด Jev จำนวนมากบริจาคกำไรส่วนหนึ่งเพื่อการกุศล