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.
OPUS 5.5, JEV, OpenAI Dots 세 모델을 사용해 삼중 확인을 하는 BTC 거래 봇을 소개합니다. 214개 페어를 스캔하고 12개를 유지하며, JEV가 최종 주문 결정에 참여합니다.
OPUS 5.5 + JEV + OPENAI DOTS have to agree 3 out of 3 before this bot sends a single order... one graph, 24 nodes, 504 edges, and a spider that walks every step of a BTC trade from the funding rate to the P&L the scan covers 214 pairs and keeps 12 matches then three models