Kan AI daadwerkelijk redeneren over voorspellingsmarkten—of alleen patronen herkennen in trainingsdata? Geïnspireerd door de agent van @ahall_research (die +60% winst maakte maar ook dacht dat de verkiezingen van 2026 "al hadden plaatsgevonden"), hebben we in kaart gebracht hoe we de Polymarket AI-agent kunnen verbeteren. Crediet: @0xfishylosopher

@ahall_research @0xfishylosopher Onze agent gebruikt al 3-model consensus (GPT, Gemini, Claude), maar we missen cruciale functies die redeneerfouten opvangen voordat ze kostbare trades worden. 5 functies waar we de hulp van de gemeenschap bij nodig hebben hieronder.

@ahall_research @0xfishylosopher 1️⃣ Model Debat Systeem In plaats van alleen stemmen, zouden modellen elkaar moeten uitdagen. Toen Claude beweerde "Sleigh Ride haalt nooit de Top 10," maakte alleen de uitdaging van een ander model het mogelijk om de fout toe te geven en bij te werken.

@ahall_research @0xfishylosopher 2️⃣ Nieuws Sentiment Integratie De beste handel van de Kalshi-agent kwam voort uit het analyseren van Epstein-doc nieuws via GDELT. Onze agent is blind voor actuele gebeurtenissen—een enorme kloof voor politieke markten.

@ahall_research @0xfishylosopher 3️⃣ Tijdelijke Redeneringscontroles LLM's verwarren voortdurend verleden/toekomst. We hebben expliciete verificatie nodig: "Is deze gebeurtenis al voorgekomen?" voor elke handel.

@ahall_research @0xfishylosopher 4️⃣ Historische Feit Verificatie Modellen hallucineren vol vertrouwen over de geschiedenis. Voeg een verificatielaag toe om valse claims over "wat meestal gebeurt" op te vangen.

@ahall_research @0xfishylosopher Gebouwd met x402 micropayments—de agent betaalt voor zijn eigen AI. Geen API-sleutels, echte autonome economie. Bijdragers gezocht 🚀 Kies een functie en lever het af. Laten we uitzoeken waar AI-agenten daadwerkelijk over kunnen redeneren.