El teleprompterista de la Casa Blanca acumuló más de 100.000 dólares con información privilegiada

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-07-22Terakhir diperbarui pada 2026-07-22

Abstrak

La Casa Blanca enfrenta otro escándalo de uso de información privilegiada. Gabriel Pérez, operador del teleprompter de Donald Trump durante una década, obtuvo más de 100.000 dólares en mercados de predicción apostando sobre palabras específicas que Trump mencionaría en discursos. Tenía acceso anticipado a los borradores. Pérez fue descubierto por la plataforma Kalshi, que congeló sus fondos y reportó el caso a la CFTC. Fue suspendido sin sueldo, pero no enfrentará cargos penales, solo devolverá las ganancias y se le prohibirá realizar operaciones similares. Este caso destaca la vulnerabilidad de los mercados de predicción a la manipulación, especialmente en apuestas sobre "menciones", donde oradores o personas con información interna pueden influir fácilmente en los resultados. Ejemplos como el CEO de Coinbase nombrando todas las palabras de un mercado ilustran el problema. Kalshi ya exige a los usuarios revelar su empleador para prevenir estos abusos, una medida de transparencia que podría extenderse en la industria. El incidente muestra el proceso de regulación de estos mercados, exponiendo cómo la "sabiduría de la multitud" puede estar distorsionada por actores con información privilegiada.

Original | Odaily Planet Daily(@OdailyChina)

Autor | Golem(@web3_golem)

Recientemente, la Casa Blanca de EE. UU. se vio envuelta en otro escándalo de operaciones con información privilegiada.

Un empleado de la Casa Blanca obtuvo cientos de miles de dólares en ganancias en mercados de predicción utilizando información confidencial. La identidad de este informante era simplemente un operador de teleprompter encargado a largo plazo de los discursos de Trump. Este empleado ha sido suspendido sin goce de sueldo.

Este operador de teleprompter se convierte en la tercera persona, después de un soldado de fuerzas especiales involucrado en la operación de captura de Maduro y un ingeniero de seguridad de Google, a quien el Departamento de Justicia de EE. UU. ha revelado que obtuvo grandes ganancias en mercados de predicción utilizando información privilegiada. (Lecturas relacionadas: 《Después de 4 meses, Polymarket ayudó a Trump a atrapar al filtrador de la operación militar, pero el costo fue...》《¿Ver las respuestas antes de entregar el examen? Un ingeniero de Google involucrado en un caso de operaciones con información privilegiada en Polymarket》)

Denunciado activamente por Kalshi, fondos congelados, pero finalmente no enfrentó responsabilidad penal

El protagonista se llama Gabriel Pérez, quien ha estado a cargo de operar el teleprompter durante los discursos de Trump desde 2016. La forma en que Pérez consiguió este trabajo también fue bastante peculiar. En 2016, el equipo de campaña de Trump necesitaba urgentemente un operador de teleprompter, por lo que buscaron en Google "teleprompter" y encontraron la empresa donde trabajaba Pérez, quien así fue contratado por el equipo de Trump.

Gabriel Pérez

Aunque Pérez fue contratado por casualidad, a lo largo de estos 10 años, se convirtió gradualmente en uno de los asistentes más cercanos a Trump. Incluso, el periódico estadounidense "Politico" afirmó que "Pérez se ha convertido en la única persona en la que Trump confía", ya que a menudo recibe modificaciones de último minuto del propio Trump para sus declaraciones públicas.

Por lo tanto, Pérez se convirtió en una de las pocas personas que podían obtener con anticipación los discursos completos de Trump y tenía prácticamente la autoridad final para revisar casi todos los borradores de discursos preparados para Trump. Este poder no es pequeño. Su cargo formal en la Casa Blanca es Asistente Adjunto del Presidente y Asesor Técnico, con un salario anual de 175.000 dólares, solo 20.000 dólares menos que el de altos funcionarios como la Jefa de Gabinete, Susie Wiles, y la Secretaria de Prensa, Caroline Leavitt.

Aunque este nivel salarial ya se considera de altos ingresos en Estados Unidos, el codicioso Pérez no estaba satisfecho.

Cuando los mercados de predicción se popularizaron y numerosos jugadores comenzaron a apostar sobre qué palabras específicas mencionaría Trump en ciertos discursos, Pérez descubrió que su "privilegio" podía traerle aún más riqueza.

Los investigadores de la CFTC descubrieron que, en aproximadamente tres meses, Pérez realizó apuestas sobre más de una docena de discursos de Trump, obteniendo ganancias totales superiores a 100.000 dólares. Esto incluyó el discurso de Trump en horario estelar de diciembre del año pasado, su intervención en el Foro Económico Mundial de Davos, Suiza, en enero de este año, el discurso sobre el Estado de la Unión en febrero y las palabras de Trump en la ceremonia de entrega de la Medalla de Honor en marzo.

El salario anual oficial del Presidente de EE. UU. es de 400.000 dólares, y con diversos subsidios, el presidente puede recibir alrededor de 569.000 dólares al año. Si Pérez no hubiera sido descubierto, a su ritmo de ganar 100.000 dólares en 3 meses, aunque su poder no sería comparable al del presidente, sus ingresos anuales superarían el salario presidencial.

Sin embargo, incluso sabiendo el contenido del discurso de antemano, Pérez no podía predecir con éxito en todas las ocasiones qué palabras mencionaría Trump, porque Trump a menudo se desvía del guion e improvisa. Cuando Trump omitía una palabra en la que Pérez había apostado, este vendía inmediatamente para limitar pérdidas. El propio Trump admitió en un discurso en el Detroit Economic Club en enero que el 80% del tiempo no mira el teleprompter.

Al igual que ocurrió con el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de seguridad de Google, la exposición de Pérez también se originó por la denuncia activa de la plataforma de mercado de predicción. Pérez solía usar Kalshi para sus operaciones con información privilegiada. A partir de marzo de este año, el sistema de monitoreo de Kalshi detectó algunas transacciones anómalas relacionadas con palabras específicas mencionadas en los discursos de Trump, y así llamó la atención sobre Pérez.

Después de una investigación interna, Kalshi congeló rápidamente más de 90.000 dólares en la cuenta de Pérez y la transfirió a la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas de EE. UU. (CFTC). Al enterarse del asunto, Trump comentó que era "vergonzoso" y decidió personalmente suspender a Pérez sin paga durante el período de suspensión.

Debido a su codicia, Pérez finalmente perdió tanto las ganancias del mercado de predicción como su trabajo original. Pero en comparación con el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de seguridad de Google, Pérez tuvo suerte, ya que las autoridades judiciales estadounidenses no presentaron cargos penales en su contra, por lo que no irá a prisión.

Durante la investigación, la CFTC notificó a los fiscales federales de Manhattan, pero estos se negaron a abrir una investigación penal. Según personas familiarizadas con el asunto, los reguladores de la CFTC han expresado su disposición a llegar a un acuerdo con Pérez y ya han discutido los términos con él. El resultado es que se le exige a Pérez que devuelva las ganancias y cese de realizar transacciones similares en el futuro.

Pérez es solo el comienzo de la purga de informantes en el mercado de "menciones"

La razón por la que Pérez no irá a prisión es que los fiscales consideran que no constituye un delito penal, ya que no filtró información gubernamental importante de antemano ni causó daño a la seguridad nacional. Como dijo Trump, "esto es simplemente vergonzoso", ya que daña la imagen de integridad de los funcionarios públicos.

En marzo de este año, la Casa Blanca advirtió al personal que no utilizara información no pública para realizar apuestas en mercados de predicción. El portavoz de la Casa Blanca, Davis Ingle, afirmó: "La Casa Blanca tiene estrictos estándares éticos y esperamos que todo el personal y los funcionarios los cumplan".

Pero Pérez definitivamente no es el único empleado de la Casa Blanca que utiliza información privilegiada para obtener ganancias. Trump, quien abiertamente crea grupos de pago para sí mismo, tampoco tiene derecho a criticar a este operador de teleprompter (Lectura relacionada: 100.000 dólares al mes, Trump comienza a vender "Alfa").

No es de extrañar que Pérez no pudiera resistir la tentación, ya que el mercado de "menciones" dentro de los mercados de predicción es, de hecho, la categoría de predicción más fácil de manipular por parte de personas. Cuando el costo de participación para los informantes se reduce al mínimo y el retorno potencial es extremadamente alto, ya no es un problema de ética, sino de diseño del mecanismo. Ante los beneficios, ni siquiera los políticos aparentemente respetables y de postura justa pueden garantizar que nunca cruzarán esa línea.

La dinámica del mercado de "menciones" consiste en que los usuarios apuestan en el mercado sobre palabras, frases o temas específicos que serán mencionados en discursos públicos. En comparación con otros eventos (como elecciones políticas, eventos deportivos, etc.), el costo de hacer trampa en el mercado de "menciones" es extremadamente bajo. No se limita a personas como Pérez, que pueden conocer el contenido del discurso de antemano; para el propio orador, hacer trampa es tan simple como decir una palabra, materializando el concepto de "una palabra vale mil monedas de oro".

En la ceremonia de los premios Grammy en febrero de este año, cuando el presentador Trevor Noah dijo "Bienvenidos de vuelta a los Grammy", de repente gritó "¡Patata!" (Potato). Mientras todos estaban confundidos, Trevor Noah continuó diciendo: "Si apostaste en Polymarket a que yo diría esta palabra, te ha ido genial", y felicitó al usuario "Noah 22". Sin embargo, en realidad, en la predicción de "¿Qué se mencionará en la ceremonia de los Grammy?" en Polymarket, ni siquiera existía la opción "patata", y el usuario "noah-22" era pura ficción.

El presentador de los Grammy grita "patata" durante la ceremonia

Posteriormente, algunos análisis consideraron que esto era una actividad de marketing de Polymarket, pero ya demostró la capacidad de manipulación del mercado de "menciones" por parte de los involucrados.

Hay un ejemplo aún más directo. En octubre de 2025, Coinbase celebró su conferencia de resultados del tercer trimestre. Justo al final de la reunión, el CEO Brian Armstrong mencionó que había notado que mucha gente estaba apostando en los mercados de predicción sobre qué mencionaría él en esta llamada. Entonces abrió Polymarket, leyó todas las palabras de las opciones una por una, lo que finalmente resultó en una tasa de éxito del 100% para todos los resultados de ese mercado, terminando en empate.

Los anteriores son solo dos ejemplos que muestran el control de los involucrados sobre el mercado de "menciones". Sin duda, hay muchas más personas que realmente se benefician de esto ocultas bajo la superficie. Sin embargo, a medida que la regulación de los mercados de predicción se intensifica, es posible que en el futuro se purguen todos los informantes del mercado de "menciones", y Pérez es solo el comienzo.

El mes pasado, Kalshi actualizó su política, requiriendo que los usuarios divulguen su lugar de trabajo. Bobby DeNault, Director de Cumplimiento de Kalshi, explicó la razón de esta medida: "Si posees cierta información debido a tu trabajo o relación laboral, y tienes obligaciones legales relacionadas, estás obligado a no aprovecharte de esa información para beneficio personal ni utilizarla para fines privados." Polymarket aún no ha impuesto requisitos de divulgación tan estrictos a los usuarios, pero en la crecientemente competitiva y cumplidora carrera de los mercados de predicción, es probable que Polymarket también implemente requisitos de cumplimiento más estrictos pronto.

Desde el soldado de fuerzas especiales y el ingeniero de Google hasta el operador de teleprompter de la Casa Blanca, los mercados de predicción están purgando paso a paso las operaciones con información privilegiada. Simultáneamente, el mercado está experimentando un proceso de desmitificación de los mercados de predicción: se pensaba que reflejaban la sabiduría colectiva, pero en realidad son solo cajeros automáticos para unos pocos informantes.

Aunque la purga de operaciones con información privilegiada hará que los mercados de predicción sean más conformes, también los aleja más de la verdad y los acerca más a un casino puro.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

Q¿Quién es el empleado de la Casa Blanca implicado en el caso de uso de información privilegiada en mercados de predicción?

AEl empleado es Gabriel Pérez, un operador del teleprompter (apuntador) para los discursos del presidente Trump.

Q¿Cuál fue la plataforma de mercado de predicción donde Gabriel Pérez realizó sus apuestas con información privilegiada?

ALa plataforma donde realizó las apuestas fue Kalshi.

Q¿Cuáles fueron las consecuencias para Gabriel Pérez tras ser descubierto?

AFue suspendido de su cargo sin salario y se le congelaron los fondos en su cuenta de Kalshi. Además, la CFTC le exigió la devolución de las ganancias y que cesara este tipo de operaciones, pero no enfrentó cargos penales.

QSegún el artículo, ¿por qué el mercado de 'menciones' en las plataformas de predicción es particularmente vulnerable a la manipulación?

APorque el coste de hacer trampa es muy bajo. Personas con acceso anticipado al contenido (como Pérez) o los propios oradores pueden influir fácilmente en el resultado simplemente mencionando o evitando ciertas palabras.

Q¿Qué medida ha tomado recientemente la plataforma Kalshi para intentar prevenir el uso de información privilegiada?

AKalshi ha actualizado su política para exigir a los usuarios que divulguen su lugar de trabajo, con el fin de identificar posibles conflictos de interés.

Bacaan Terkait

Kes Perceraian Chey Tae-won Selesai: Mengungkap Garis Suksesi Tersembunyi di Balik Kerajaan Triliunan SK Hynix

Kasus perceraian Ketua SK Group, Choi Tae-won, akhirnya diputuskan, mengungkap garis suksesi tersembunyi di balik kerajaan triliunan won SK Hynix. Artikel ini menjelaskan perjalanan ketiga anaknya sebagai generasi penerus ketiga dalam keluarga Chaebol Korea Selatan yang tidak mengikuti skenario tradisional. Anak tertua, **Choi Yun-jung**, dianggap sebagai kandidat penerus yang paling jelas. Berpendidikan tinggi di bidang biologi dan informatika biomedis, dia memegang posisi eksekutif di SK Inc., mengelola perencanaan jangka panjang dan ekspansi global. Pernikahannya dengan pendiri startup infrastruktur AI mencerminkan pergeseran dari pernikahan dinasti tradisional. Anak kedua, **Choi Min-jung**, memiliki koneksi mendalam dengan SK Hynix, Washington, dan jaringan militer. Sebagai veteran Angkatan Laut Korea yang pernah bertugas di Teluk Aden, dia bekerja di divisi kebijakan internasional SK Hynix sebelum mendirikan startup perawatan kesehatan berbasis AI di AS. Dia menikahi mantan perwira Korps Marinir AS, menguatkan hubungannya dengan lingkungan geopolitik tempat perusahaan semikonduktor beroperasi. Putra satu-satunya, **Choi In-geun**, adalah yang paling sesuai dengan profil penerus tradisional namun justru paling diam. Setelah bekerja di SK E&S, dia kini berkarier di McKinsey Seoul, sebuah langkah yang dianggap sebagai pelatihan eksternal standar, bukan pernyataan suksesi. Kasus perceraian orang tua mereka, dengan tuntutan pembagian aset mencapai triliunan won, juga membawa ketiganya ke dalam narasi publik melalui berkas hukum. Sementara SK Hynix melonjak menjadi aset geopolitik global di era AI, ketiga anak ini tidak mewarisi jawaban sederhana, melainkan serangkaian tantangan kompleks industri AI global. Pewarisan bagi mereka bukan lagi sekadar masalah keluarga, melainkan uji kelayakan publik di panggung dunia baru.

marsbit2 hari yang lalu 09:11

Kes Perceraian Chey Tae-won Selesai: Mengungkap Garis Suksesi Tersembunyi di Balik Kerajaan Triliunan SK Hynix

marsbit2 hari yang lalu 09:11

2 Bulan, Valuasi Melonjak dari 88 Miliar Jadi 680 Miliar! OpenRouter, 'Stasiun Transit' AI Terbesar, Akan Diakuisisi

Stripe, pemroses pembayaran terbesar di dunia, dilaporkan sedang dalam negosiasi untuk mengakuisisi OpenRouter, pasar yang menghubungkan lebih dari 400 model AI besar, dengan harga sekitar 100 miliar USD. Harga ini mencerminkan lonjakan valuasi hampir 7 kali lipat dari 13 miliar USD dua bulan lalu. OpenRouter berfungsi sebagai lapisan perantara atau "mesin perbandingan harga" yang memungkinkan pengembang mengakses berbagai model AI (seperti GPT, Claude, atau model open-source) melalui satu API. Platform ini secara otomatis mencocokkan permintaan pengguna dengan model terbaik berdasarkan kompleksitas tugas, biaya, dan kecepatan, membantu aplikasi AI mengoptimalkan biaya tanpa mengubah pengalaman pengguna. Didirikan pada 2023 oleh Alex Atallah (salah satu pendiri OpenSea) dan Louis Vichy, OpenRouter telah mencatat pertumbuhan pesat dengan pendapatan tahunan mencapai 50 juta USD per April 2025. Akuisisi ini merupakan bagian dari strategi Stripe untuk memperluas infrastruktur ekonomi AI. Pada akhir 2025, mereka mengakuisisi Metronome, platform penagihan berbasis penggunaan. Dengan menggabungkan OpenRouter (pemilihan dan perutean model) dan Metronome (penagihan), Stripe bertujuan menawarkan solusi terpadu—dari pemilihan model, penagihan sesuai pemakaian, hingga pembayaran—bagi bisnis yang menggunakan AI. Langkah ini memperkuat posisi Stripe sebagai "pusat kendali" dalam alur kerja AI. Meski transaksi berpotensi diumumkan dalam sebulan, negosiasi masih bisa gagal.

链捕手2 hari yang lalu 09:03

2 Bulan, Valuasi Melonjak dari 88 Miliar Jadi 680 Miliar! OpenRouter, 'Stasiun Transit' AI Terbesar, Akan Diakuisisi

链捕手2 hari yang lalu 09:03

Trading

Spot

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

156 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu $S$

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

995 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Apa Itu AGENT S

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.8k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli S

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.

活动图片