O recenzie a faptelor sincronizării dintre sentimentul AI și predicțiile pieței @Kindred_AI, @Polymarket, @SuiNetwork Încercările de a analiza datele de sentiment ale personajelor AI împreună cu tiparele de pariere pe piețele de predicție par un subiect interesant în care tehnologia și finanțele se întâlnesc, dar pe baza faptelor dezvăluite până acum, există limitări clare în explicarea empirică a acestei relații. Acest articol explică datele de sentiment generate de personajul AI Kindred, structura operațională reală a pieței de predicție Polymarket și caracteristicile tehnice ale SUI, cunoscut sub numele de lanț de mare viteză, și rezumă structura și constrângerile sale concentrându-se doar pe faptele confirmate. Kindred este introdus ca un sistem AI de personaje care cuantifică stările emoționale pe baza unor intrări precum textul, vocea și gesturile. Conform cărții publicate, sistemul exprimă emoțiile fiecărui personaj în termeni de excitare, pozitivitate, negativitate și dominanță și stochează memoria pe termen lung și stările rezumate. Deși aceste explicații ilustrează structura și intențiile de design ale sistemului, nu există studii academice validate independent privind cât de acut reflectă acest indicator de sentiment emoțiile reale sau atmosfera socială a grupurilor umane. În special, nu au fost raportate până acum criterii obiective sau experimente comparative privind dacă conceptul de emoție colectivă poate fi reprezentat prin rezultatul caracterelor AI. Între timp, piața de predicție Polymarket este o platformă în care participanții își formează probabilități pariind pe rezultatul unui eveniment specific, care de fapt funcționează pe blockchain-ul Polygon. Aceasta este diferită de premisa că Polymarket operează pe lanțul SUI, ceea ce înseamnă că nu există o legătură tehnică directă între cele două sisteme. Datele de tranzacții și tiparele de pariere ale Polymarket sunt înregistrate on-chain, dar infrastructura sa de bază este Polygon, iar puterea de procesare de mare viteză sau viteza de consens de la milisecunde la milisecunde a SUI nu sunt aplicate procesului real de generare a datelor al Polymarket. SUI este un blockchain conceput pentru confirmare rapidă a tranzacțiilor și procesare paralelă și este cunoscut tehnic pentru debitul ridicat și latența scăzută. Totuși, aceste caracteristici de performanță sunt relevante doar pentru aplicațiile care operează efectiv pe SUI, iar în absența piețelor de predicție precum Polymarket implementate pe SUI, este dificil să le folosim ca bază pentru comparații precise ale datelor de sentiment și pariuri în timp. Cu alte cuvinte, însăși existența lanțurilor de mare viteză nu conduce imediat la o analiză fină a emoțiilor și a tiparelor de pariere. În ceea ce privește relația dintre datele de sentiment și comportamentul pieței, există studii anterioare pe piețele de acțiuni și criptomonede, dar aceste studii au arătat în mod repetat că cauzalitatea dintre sentiment și preț nu este constantă și depinde de momentul și condițiile pieței. În plus, majoritatea acestor studii au analizat texte sau date media generate de oameni și nu au abordat dacă producția emoțională generată de personajele AI reprezintă psihologia reală a participanților la piață. De asemenea, este confirmat că nu există un caz de analiză academic stabilit pentru indicatorii de anticipare ai sentimentului, specifici piețelor de predicție. Structura pieței Polymarket este, de asemenea, un fundal important atunci când se discută antecedentele datelor de sentiment. Conform analizei publicate, multe piețe pe termen scurt de pe Polymarket rămân cu lichiditate scăzută sau puțină tranzacționare, iar concentrarea tranzacționării și comportamentul clusterelor sunt observate în unele piețe. În acest mediu, chiar și un număr mic de tranzacții poate face ca probabilitatea să fluctueze semnificativ, făcând dificilă măsurarea fiabilă a corelației cu semnalele externe. Acest lucru indică faptul că este necesară prudența atunci când se interpretează datele de sentiment ca depășind tiparele de pariere. Ca urmare, nu există dovezi empirice care să concluzioneze că există o relație temporală anterioară între datele de sentiment ale lui Kindred și tiparele de pariere ale Polymarket. Indicatorul de sentiment al Kindred nu a fost verificat pentru reprezentativitatea sentimentului colectiv, iar Polymarket operează pe un lanț diferit de SUI, iar nicio legătură directă între cele două sisteme nu a fost confirmată. Având în vedere problemele de lichiditate unice piețelor de predicție și instabilitatea cercetării sentiment-piață, sincronizarea sentimentului AI cu predicția pieței rămâne în prezent în sfera discuțiilor conceptuale și este dificil să o vedem ca pe un fenomen dovedit de fapte obiective. Această teoremă ne ajută să înțelegem intersecția dintre tehnologie și finanțe, oferind totodată o indicație clară a ceea ce încă nu a fost verificat. $KIN $SUI $POL