Le présentateur « attitré » de la Maison Blanche a gagné plus de 100 000 dollars grâce à des informations privilégiées sur les marchés de prédiction

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

Abstrak

La Maison Blanche est une fois de plus secouée par un scandale d'initié. Gabriel Perez, opérateur du téléprompteur pour les discours de Donald Trump et proche collaborateur depuis 2016, a utilisé des informations privilégiées pour parier sur les mots que le président mentionnerait lors de ses allocutions. Sur la plateforme de marché prédictif Kalshi, il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars en quelques mois. Perez, qui avait accès aux discours en avance, pariait sur des mots spécifiques. Cependant, les improvisations fréquentes de Trump l'ont parfois contraint à vendre ses positions pour limiter les pertes. Kalshi a détecté ces transactions suspectes, a gelé ses fonds et a signalé l'affaire à la CFTC (Commodity Futures Trading Commission). Bien qu'il ait été suspendu sans salaire par Trump, Perez a échappé à des poursuites pénales. Les procureurs n'ont pas retenu de crime, estimant que ses actes ne menaçaient pas la sécurité nationale. La CFTC devrait conclure un règlement lui demandant de rembourser les gains et de cesser ce type d'activité. Ce cas met en lumière la vulnérabilité des marchés prédictifs sur les "mots mentionnés", facilement manipulables par des initiés ou même les orateurs eux-mêmes, comme l'ont montré des exemples lors des Grammy Awards ou d'un appel aux résultats de Coinbase. Face à cela, Kalshi renforce sa conformité en exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Ce scandale s'inscrit dans une série de récentes affaires d'initiés s...

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Auteur | Golem (@web3_golem)

Récemment, un nouveau scandale de délit d'initié a éclaté à la Maison Blanche américaine.

Un membre du personnel de la Maison Blanche aurait réalisé des dizaines de milliers de dollars de profits en tradant sur des marchés de prédiction grâce à des informations privilégiées. L'initié en question n'était autre qu'un opérateur de téléprompteur de longue date responsable des discours de Trump. Cet employé a été suspendu et privé de salaire.

Cet opérateur de téléprompteur est ainsi devenu la troisième personne révélée par les autorités judiciaires américaines à avoir réalisé des profits substantiels sur des marchés de prédiction en utilisant des informations internes, après un soldat des forces spéciales impliqué dans l'opération de capture de Maduro et un ingénieur en sécurité de Google. (Lectures connexes : «Après 4 mois, Polymarket a aidé Trump à retrouver le divulgateur de l'opération militaire, mais à quel prix...» «Lire les réponses avant l'examen ? Un ingénieur de Google pris dans une affaire de délit d'initié sur Polymarket»)

Signalé par Kalshi, fonds gelés, mais aucune responsabilité pénale in fine

Le protagoniste s'appelle Gabriel Perez. Il est responsable de l'opération du téléprompteur lors des discours de Trump depuis 2016. Son recrutement pour ce poste est assez anecdotique : en 2016, l'équipe de campagne de Trump avait un besoin urgent d'un opérateur de téléprompteur. En cherchant « téléprompteur » sur Google, ils sont tombés sur l'entreprise de Perez, qui a ainsi été embauché par l'équipe de Trump.

Gabriel Perez

Bien qu'embauché par hasard, Perez est progressivement devenu l'un des assistants les plus proches de Trump au cours de cette décennie. Le média américain Politico est allé jusqu'à affirmer que « Perez est devenu la seule personne de confiance de Trump », recevant souvent les modifications de dernière minute de Trump lui-même sur ses discours publics.

Par conséquent, Perez faisait partie du petit nombre de personnes ayant accès aux discours complets de Trump à l'avance et avait pratiquement le dernier mot sur presque tous les textes préparés pour Trump. Ce pouvoir n'est pas négligeable. Son titre officiel à la Maison Blanche était Assistant adjoint du Président et Conseiller technique, avec un salaire annuel de 175 000 dollars, seulement 20 000 dollars de moins que des cadres supérieurs comme la Chef de cabinet Susie Wiles ou la Porte-parole Carolyn Leavitt.

Une telle rémunération le plaçait déjà dans la catégorie des hauts revenus aux États-Unis, mais l'avidité de Perez n'était pas assouvie.

Avec la popularité des marchés de prédiction, où d'innombrables joueurs parient sur les mots spécifiques que Trump « mentionnerait » lors d'un discours donné, Perez a réalisé que son « privilège » pouvait lui rapporter encore plus d'argent.

Les enquêteurs de la CFTC ont découvert que Perez avait parié sur plus d'une douzaine de discours de Trump sur une période d'environ trois mois, réalisant un profit total dépassant 100 000 dollars. Cela incluait le discours de Trump en prime time en décembre dernier, son discours en janvier au Forum économique mondial de Davos en Suisse, le discours sur l'état de l'Union en février et les remarques de Trump en mars lors de la cérémonie de remise de la Médaille d'honneur.

Le salaire annuel officiel du président américain est de 400 000 dollars, auxquels s'ajoutent diverses indemnités, portant le total à environ 569 000 dollars par an. Si Perez n'avait pas été pris, avec son rythme de 100 000 dollars en 3 mois, bien que moins puissant que le président, son revenu annuel aurait dépassé le salaire présidentiel.

Cependant, même en connaissant à l'avance le contenu des discours, Perez ne parvenait pas toujours à prédire avec succès quels mots Trump allait mentionner, car ce dernier s'écartait souvent du texte pour « improviser ». Lorsque Trump sautait un mot sur lequel Perez avait parié, ce dernier vendait immédiatement pour limiter ses pertes. Trump lui-même a reconnu lors d'un discours au Detroit Economic Club en janvier qu'il ne regardait pas le téléprompteur 80 % du temps.

Comme pour le soldat des forces spéciales et l'ingénieur de Google, l'exposition de Perez est également due à une dénonciation proactive de la plateforme de marché de prédiction. Perez utilisait souvent Kalshi pour ses délits d'initiés. À partir de mars de cette année, le système de surveillance de Kalshi a détecté des transactions anormales liées à la mention de mots spécifiques dans les discours de Trump, attirant ainsi l'attention sur Perez.

Après une enquête interne, Kalshi a rapidement gelé plus de 90 000 dollars sur le compte de Perez et a transmis l'affaire à la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) américaine. Apprenant cela, Trump a qualifié l'acte de « méprisable » et a personnellement décidé de suspendre Perez, sans salaire pendant la suspension.

Par cupidité, Perez a finalement tout perdu. Non seulement il ne récupérera pas ses profits sur le marché de prédiction, mais il a également perdu son emploi d'origine. Cependant, comparé au soldat des forces spéciales et à l'ingénieur de Google, Perez a eu de la chance, car les autorités judiciaires américaines ne l'ont pas poursuivi pénalement ; il n'ira pas en prison.

Lors de l'enquête, la CFTC avait informé les procureurs fédéraux de Manhattan, mais ceux-ci ont refusé d'ouvrir une enquête pénale. Selon des sources informées, les régulateurs de la CFTC se sont dits prêts à conclure un règlement avec Perez et ont discuté des conditions avec lui, aboutissant à exiger que Perez restitue les profits et cesse ce type de transactions à l'avenir.

Perez n'est que le début de l'épuration des initiés sur le marché des « mentions »

La raison pour laquelle Perez n'ira pas en prison est que les procureurs estiment qu'il n'a pas commis de crime. Il n'a ni divulgué au préalable des informations gouvernementales importantes, ni porté atteinte à la sécurité nationale. Comme l'a dit Trump, « c'est juste méprisable », portant atteinte à l'image d'intégrité des fonctionnaires gouvernementaux.

En mars de cette année, la Maison Blanche avait mis en garde son personnel contre l'utilisation d'informations non publiques pour parier sur les marchés de prédiction. Le porte-parole de la Maison Blanche, Davis Ingle, a déclaré : « La Maison Blanche a des règles d'éthique strictes, et nous attendons de tous les membres du personnel et des responsables qu'ils les respectent. »

Mais Perez est loin d'être le seul membre du personnel de la Maison Blanche à profiter d'informations privilégiées. Trump, qui vend ouvertement l'accès à des groupes payants, n'est pas en position de critiquer cet opérateur de téléprompteur (lecture connexe :100 000 dollars par mois, Trump commence à vendre de « l'Alpha »).

On ne peut donc pas blâmer Perez d'avoir cédé à la tentation. Le marché des « mentions » dans les marchés de prédiction est effectivement la catégorie de prédiction la plus facile à manipuler. Lorsque le coût de participation pour un initié est extrêmement faible et que le rendement potentiel est très élevé, ce n'est plus une question de morale, mais de conception du mécanisme. Face au profit, même les politiciens à l'apparence respectable et aux positions justes ne peuvent garantir qu'ils ne franchiront jamais cette ligne.

Le fonctionnement du marché des « mentions » est que les utilisateurs parient sur des mots, phrases ou sujets spécifiques qui seront mentionnés dans un discours public. Par rapport à d'autres événements (comme les élections politiques, les événements sportifs, etc.), le coût de la triche sur le marché des « mentions » est extrêmement faible. Cela ne se limite pas aux personnes comme Perez qui connaissent le contenu du discours à l'avance. Pour l'orateur lui-même, tricher est l'affaire d'une phrase, matérialisant l'expression « un mot vaut mille pièces d'or ».

Lors de la cérémonie des Grammy Awards en février dernier, alors que l'animateur Trevor Noah venait de dire « Bienvenue aux Grammy », il s'est soudain exclamé « Potato » (pomme de terre). Alors que tout le monde était perplexe, Trevor Noah a poursuivi en disant « Si vous avez parié sur ce mot sur Polymarket, vous avez fait fortune », et a félicité l'utilisateur « Noah 22 ». En réalité, l'option « potato » n'existait même pas dans le marché de prédiction « Que sera-t-il mentionné lors des Grammy Awards ? » sur Polymarket, et l'utilisateur « noah-22 » était purement fictif.

L'animateur des Grammy prononce « potato » pendant la cérémonie

Certaines analyses ont ensuite suggéré qu'il s'agissait d'une opération marketing de Polymarket, mais cela illustre déjà la capacité de manipulation d'un intervenant sur le marché des « mentions ».

Un exemple plus direct : en octobre 2025, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre de Coinbase, alors que la réunion touchait à sa fin, le PDG Brian Armstrong a déclaré qu'il avait remarqué que beaucoup de gens pariaient sur les marchés de prédiction sur ce qu'il allait mentionner pendant cet appel. Il a alors ouvert Polymarket et a lu tous les mots de la liste, un par un, entraînant finalement une probabilité de résultat de 100 % pour toutes les options sur ce marché, qui s'est soldé par un match nul.

Les exemples ci-dessus ne sont que deux illustrations du contrôle qu'un intervenant peut exercer sur le marché des « mentions ». Bien sûr, il y a certainement de nombreuses autres personnes sous l'eau qui en profitent réellement. Cependant, avec le renforcement progressif de la régulation des marchés de prédiction, peut-être que tous les initiés du marché des « mentions » seront purgés à l'avenir, et Perez n'est qu'un début.

Le mois dernier, Kalshi venait de mettre à jour sa politique, exigeant que les utilisateurs divulguent leur employeur. Bobby DeNault, responsable de l'application de la réglementation chez Kalshi, a expliqué la raison de cette mesure : « Si, en raison de votre travail ou de votre relation d'emploi, vous avez accès à certaines informations, et que vous avez des obligations légales à leur égard, alors vous avez le devoir de ne pas vous les approprier ni de les utiliser à des fins personnelles. » Polymarket n'a pas encore imposé d'exigences de divulgation aussi strictes à ses utilisateurs, mais dans le secteur des marchés de prédiction de plus en plus concurrentiel et conforme, il est probable que des exigences de conformité plus strictes arriveront bientôt chez Polymarket.

Du soldat des forces spéciales à l'ingénieur de Google, en passant par l'opérateur de téléprompteur de la Maison Blanche, les marchés de prédiction purgent progressivement les délits d'initiés. Simultanément, le marché subit également un désenchantement à l'égard des marchés de prédiction : on pensait qu'ils reflétaient la sagesse des foules, mais en réalité, ils n'étaient que des distributeurs automatiques pour une minorité d'initiés.

Bien que l'épuration des délits d'initiés rende les marchés de prédiction plus conformes, elle les éloigne aussi de la vérité et les rapproche du pur casino.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QQui est Gabriel Perez et quel était son rôle à la Maison Blanche ?

AGabriel Perez était un opérateur de téléprompteur pour les discours de Donald Trump à la Maison Blanche. Son titre officiel était assistant adjoint du président et conseiller technique.

QComment Gabriel Perez a-t-il réalisé des profits sur les marchés de prédiction, et quel était le montant approximatif ?

AIl a utilisé des informations privilégiées, ayant un accès anticipé aux discours de Trump, pour parier sur les mots spécifiques que le président mentionnerait. Il a réalisé un profit de plus de 100 000 dollars sur une période d'environ trois mois.

QPourquoi Gabriel Perez n'a-t-il pas été poursuivi pénalement pour ses activités ?

ALes procureurs fédéraux ont estimé que ses actions ne constituaient pas un crime, car il n'avait pas divulgué d'informations gouvernementales sensibles ni menacé la sécurité nationale. La CFTC a plutôt choisi de négocier un règlement civil.

QQuelle a été la conséquence professionnelle pour Gabriel Perez après la découverte de ses transactions ?

AIl a été suspendu de ses fonctions à la Maison Blanche par décision de Donald Trump lui-même, et il ne percevait plus de salaire pendant sa suspension.

QQuelles mesures les plateformes de marchés de prédiction comme Kalshi prennent-elles pour lutter contre les délits d'initiés ?

AKalshi a récemment mis à jour sa politique pour exiger que les utilisateurs divulguent leur employeur. Cette mesure vise à identifier plus facilement les personnes pouvant avoir accès à des informations privilégiées en raison de leur travail.

Bacaan Terkait

Peter Schiff Menyatakan Rencana STRC Strategy Merugikan Pemegang Saham MSTR

Pada 31 Juli, tekanan jual terhadap saham Strategy Inc. (MSTR) meningkat setelah laporan kuartal II dan kritik Peter Schiff terhadap tujuan perusahaan mempertahankan harga saham preferen STRC mendekati $100. Schiff menyatakan kebijakan STRC menciptakan konflik langsung antara pemegang saham preferen dan pemegang saham biasa MSTR, dengan mengklaim fokus perusahaan pada stabilisasi harga STRC merugikan pemegang saham biasa. Strategy mendeskripsikan tujuan STRC sebagai bagian dari strategi modal kredit digital yang lebih luas untuk menstabilkan struktur modal. STRC adalah saham preferen perpetual yang membayar dividen tunai variabel 12% per tahun, dengan tarif disesuaikan bulanan untuk mendorong trading di sekitar nilai nominal $100 dan mengurangi volatilitas. Struktur ini memberikan saluran pendanaan tambahan bagi Strategy untuk akuisisi Bitcoin, sementara manajemen harus menyeimbangkan kewajiban dividen, likuiditas, harga saham preferen, dan dinamika saham biasa. Perusahaan telah memperkuat cadangan dolar hingga sekitar $3,75 miliar, yang dapat menutup dividen preferen dan beban bunga selama sekitar 2,1 tahun, serta membeli kembali 288.930 saham STRC. Langkah-langkah ini menunjukkan komitmen Strategy pada struktur saham preferen sambil menjaga fleksibilitas keuangan. Pendapat investor terbelah: Schiff, kritikus Bitcoin lama, memperingatkan potensi dilusi bagi pemegang saham biasa, sementara pihak seperti Grayscale Research berpendapat penjualan Bitcoin oleh Strategy telah mengurangi risiko pendanaan dan pemulihan harga STRC mencerminkan kepercayaan pasar. Tantangan ke depan adalah bagaimana Strategy menyeimbangkan pembelian Bitcoin, kewajiban dividen preferen, potensi buyback, dan tekanan pasar pada saham biasa, yang akan menguji apakah dukungan terhadap STRC memperkuat struktur modal atau membenarkan kekhawatiran Schiff.

cryptonews.ru40m yang lalu

Peter Schiff Menyatakan Rencana STRC Strategy Merugikan Pemegang Saham MSTR

cryptonews.ru40m yang lalu

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.

211 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.

1.0k 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.

2.0k 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