Voiko tekoäly oikeasti perustella ennustemarkkinoita – vai voiko pelkästään kuvioiden yhdistämisen koulutusdataan? @ahall_research:n agentin innoittama (joka teki +60 % kaupankäynnin mutta ajatteli myös, että vuoden 2026 vaalit "olivat jo tapahtuneet"), olemme suunnitelleet, miten Polymarketin tekoälyagenttia voidaan parantaa. Lähde: @0xfishylosopher

@ahall_research @0xfishylosopher Agenttimme käyttää jo kolmen mallin konsensusta (GPT, Gemini, Claude), mutta meiltä puuttuu tärkeitä ominaisuuksia, jotka havaitsevat päättelyvirheet ennen kuin niistä tulee kalliita kauppoja. 5 ominaisuutta, joihin tarvitsemme yhteisön apua alla.

@ahall_research @0xfishylosopher 1️⃣ Malliväittelyjärjestelmä Sen sijaan, että pelkästään äänestäisi, mallien tulisi haastaa toisensa. Kun Claude väitti, että "Sleigh Ride ei koskaan pääse Top 10:een", vain toisen mallin haaste sai sen myöntämään virheen ja päivityksen.

@ahall_research @0xfishylosopher 2️⃣ Uutiset Tunteiden integrointi Kalshi-agentin paras kauppa tuli analysoimalla Epsteinin dokumenttiuutisia GDELTin kautta. Agenttimme on sokea ajankohtaisille tapahtumille – valtava aukko poliittisille markkinoille.

@ahall_research @0xfishylosopher 3️⃣ Ajalliset päättelyn tarkistukset LLM:t sekoittavat menneisyyttä ja tulevaisuutta jatkuvasti. Tarvitsemme selkeän vahvistuksen: "Onko tämä tapahtuma jo tapahtunut?" ennen jokaista kauppaa.

@ahall_research @0xfishylosopher 4️⃣ Historiallisten faktojen varmistaminen Mallusinaatiot hallusinoivat itsevarmasti historiasta. Lisää varmennuskerros havaitsemaan vääriä väitteitä siitä, mitä yleensä tapahtuu.

@ahall_research @0xfishylosopher Rakennettu x402-mikromaksuilla—agentti maksaa oman tekoälynsä. Ei API-avaimia, aitoa autonomista taloustiedettä. Tekijät halusivat 🚀 valita ominaisuuden ja julkaista sen. Selvitellään, mistä tekoälyagentit oikeasti voivat järkeillä.