Может ли ИИ действительно рассуждать о рынках предсказаний — или просто сопоставляет шаблоны на основе обучающих данных? Вдохновленные агентом @ahall_research (который сделал +60% прибыли от торговли, но также думал, что выборы 2026 года "уже состоялись"), мы наметили, как улучшить агента ИИ Polymarket. Кредит: @0xfishylosopher

@ahall_research @0xfishylosopher Наш агент уже использует консенсус на основе 3 моделей (GPT, Gemini, Claude), но нам не хватает важных функций, которые помогают выявлять ошибки в рассуждениях до того, как они станут дорогостоящими сделками. 5 функций, в которых нам нужна помощь сообщества, приведены ниже.

@ahall_research @0xfishylosopher 1️⃣ Модельная система дебатов Вместо простого голосования модели должны бросать вызов друг другу. Когда Клод заявил, что "Sleigh Ride никогда не попадает в Топ-10", только вызов другой модели заставил её признать ошибку и обновить данные.

@ahall_research @0xfishylosopher 2️⃣ Интеграция новостного сентимента Лучшая сделка агента Kalshi была основана на анализе новостей о документах Эпштейна через GDELT. Наш агент не осведомлён о текущих событиях — огромный разрыв для политических рынков.

@ahall_research @0xfishylosopher 3️⃣ Проверки временного рассуждения LLM постоянно путают прошлое и будущее. Нам нужна явная проверка: "Произошло ли это событие уже?" перед каждой сделкой.

@ahall_research @0xfishylosopher 4️⃣ Проверка исторических фактов Модели уверенно «галлюцинируют» о прошлом. Добавьте слой проверки, чтобы поймать ложные утверждения о том, «что обычно происходит».

@ahall_research @0xfishylosopher Создано с помощью микроплатежей x402 — агент платит за свой собственный ИИ. Никаких API-ключей, настоящая автономная экономика. Ищем участников 🚀 Выберите функцию и реализуйте её. Давайте разберемся, о чем на самом деле могут рассуждать ИИ-агенты.