Kan AI faktiskt resonera kring prediktionsmarknader – eller bara mönstermatchning på träningsdata? Inspirerade av @ahall_research agents (som gjorde +60 % byte men också trodde att valet 2026 "redan hade hänt"), har vi kartlagt hur vi kan förbättra Polymarkets AI-agent. Källa: @0xfishylosopher

@ahall_research @0xfishylosopher Vår agent använder redan 3-modellkonsensus (GPT, Gemini, Claude) men vi saknar avgörande funktioner som fångar upp resonemangsfel innan de blir kostsamma affärer. 5 funktioner vi behöver hjälp med från communityn nedan.

@ahall_research @0xfishylosopher 1️⃣ Modelldebattsystem Istället för att bara rösta borde modellerna utmana varandra. När Claude hävdade att "Sleigh Ride aldrig når topp 10" var det bara en annan modells utmaning som fick den att erkänna felet och uppdatera.

@ahall_research @0xfishylosopher 2️⃣ Nyheter Sentimentintegration Kalshi-agentens bästa byte kom från att analysera Epstein-dokumentärnyheter via GDELT. Vår agent är blind för aktuella händelser – ett stort gap för politiska marknader.

@ahall_research @0xfishylosopher 3️⃣ Temporala resonemangskontroller LLM:er blandar ständigt ihop dåtid och framtid. Vi behöver en tydlig verifiering: "Har denna händelse redan inträffat?" innan varje affär.

@ahall_research @0xfishylosopher 4️⃣ Historisk faktaverifiering Modeller hallucinerar självsäkert om historien. Lägg till ett verifieringslager för att upptäcka falska påståenden om "vad som vanligtvis händer."

@ahall_research @0xfishylosopher Byggd med x402-mikrobetalningar – agenten betalar för sin egen AI. Inga API-nycklar, äkta autonom ekonomi. Bidragsgivare ville 🚀 välja en funktion och skicka den. Låt oss ta reda på vad AI-agenter faktiskt kan resonera om.