James Long 测试 Jev 从银行原始数据提取收款人描述
James Long 用 Jev 解决个人财务工具中最棘手的问题：从原始银行数据中生成良好的收款人描述，首次尝试即达到约 95% 的完成度，并指出还有多种优化提问方式。
JEV 模型驱动的三重确认交易机器人
该帖子展示了一个使用 OPUS 5.5、JEV 和 OpenAI Dots 三个模型进行三重确认的 BTC 交易机器人，扫描214个交易对并保留12个匹配，JEV 参与最终订单决策。
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
· 0 次赞在 X 打开
更多类似内容
用 Jev 构建链上交易机器人
开发者用 Jev 判断买入或卖出，并借助 Monad 在 Kuru 链上订单簿每 300 毫秒区块执行真实交易。 链接
从 Jev 交易获利后建议捐赠慈善
Erik Spock Gafni 发帖建议从 Jev 交易中获利丰厚的人将部分利润捐给慈善机构。