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

marsbitPubblicato 2026-07-22Pubblicato ultima volta 2026-07-22

Introduzione

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.

Crypto di tendenza

Domande pertinenti

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.

Letture associate

The Verdict in Choi Tae-won's Divorce Case: Revealing the Inheritance Undercurrent Behind SK Hynix's Trillion-Won Empire

SK Group Chairman Chey Tae-won's high-profile divorce case, involving a record 1.38 trillion won settlement, has drawn attention to the succession plans for Korea's second-largest conglomerate, especially its crown jewel, SK hynix. Unlike traditional chaebol scripts centered on the eldest son, Chey's three children from his marriage to former President Roh Tae-woo's daughter, Roh Soh-yeong, are carving distinct, non-traditional paths. Eldest daughter Chey Yun-jung (b. 1989) is seen as the most evident successor. With a scientific and consulting background, she holds executive roles at SK bioscience and SK Inc.'s growth support department, focusing on future strategy and biopharma. Her marriage is to an AI infrastructure entrepreneur, not a traditional business alliance. Second daughter Chey Min-jung (b. 1991) took a unique route, voluntarily serving as a South Korean naval officer, including an anti-piracy deployment. She later worked on policy and strategy for SK hynix in Washington D.C. before co-founding an AI-driven healthcare startup. She married a former U.S. Marine Corps officer, connecting her to U.S. defense and policy circles—networks crucial for a global semiconductor giant. The only son, Chey In-geun (b. 1995), who studied physics like his father, worked briefly at SK E&S before joining McKinsey. Despite fitting the traditional "heir" profile as the eldest son, he remains silent and holds no public position or shares in SK, suggesting the old succession playbook is obsolete. As SK hynix's valuation soars, becoming a geopolitical asset in the AI era, the heirs' legitimacy is no longer automatic. They must prove themselves in fields like AI biotech, global policy, and strategic consulting. Their marriages also reflect new elite networks in tech and defense, not old political alliances. Their inheritance is the complex challenge of navigating a globalized, tech-driven world, not just a corporate throne.

marsbit2 giorni fa 09:06

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From OpenSea to OpenRouter: Is Alex Atallah Repeating His 'Exit at the Peak' Playbook?

From OpenSea to OpenRouter: Is Alex Atallah Repeating His "Exit at the Peak" Playbook? According to the Wall Street Journal, payments giant Stripe is in talks to acquire the AI model aggregation platform OpenRouter in a potential deal valuing the company near $100 billion. This would mark founder Alex Atallah's second creation of a company reaching a $100 billion valuation, following his co-founding of NFT marketplace OpenSea. OpenRouter, founded just over three years ago, has grown rapidly by acting as a unified gateway for developers to access over 400 AI models. It currently has about 10 million users and processes over 200 trillion tokens monthly. While the platform's annualized revenue is around $50 million, its valuation has skyrocketed from $1.3 billion in March 2026. The potential acquisition by Stripe, a company OpenRouter's founder once likened it to, represents a major expansion into AI infrastructure for the payments leader. This move echoes Atallah's previous timing with OpenSea, where he departed before the NFT market's significant downturn. For OpenRouter, selling now may be strategic. Despite its scale, its business model—charging a 5-5.5% fee on AI inference calls—faces pressure from competition, open-source models, and potential price wars among model providers, limiting its profitability narrative for an IPO. A key asset for potential acquirers like Stripe is OpenRouter's vast repository of real-world AI usage data, which offers unique insights into model performance and developer preferences that are difficult to replicate. Whether this potential deal signifies a new valuation benchmark for AI infrastructure or another market peak signal remains to be seen.

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Questa mancanza di trasparenza può derivare dall'impegno del progetto per la decentralizzazione—un ethos che molti progetti web3 condividono, dando priorità ai contributi collettivi rispetto al riconoscimento individuale. Centrando le discussioni attorno alla comunità e ai suoi obiettivi collettivi, SPERO,$$s$ incarna l'essenza dell'empowerment senza mettere in evidenza individui specifici. Pertanto, comprendere l'etica e la missione di SPERO rimane più importante che identificare un creatore singolo. Chi sono gli Investitori di SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ è supportato da una varietà di investitori che vanno dai capitalisti di rischio agli investitori angelici dedicati a promuovere l'innovazione nel settore crypto. Il focus di questi investitori generalmente si allinea con la missione di SPERO—dando priorità a progetti che promettono avanzamenti tecnologici sociali, inclusività finanziaria e governance decentralizzata. Queste fondazioni di investitori sono tipicamente interessate a progetti che non solo offrono prodotti innovativi, ma contribuiscono anche positivamente alla comunità blockchain e ai suoi ecosistemi. Il supporto di questi investitori rafforza SPERO,$$s$ come un concorrente degno di nota nel dominio in rapida evoluzione dei progetti crypto. Come Funziona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ impiega un framework multifunzionale che lo distingue dai progetti di criptovaluta convenzionali. Ecco alcune delle caratteristiche chiave che sottolineano la sua unicità e innovazione: Governance Decentralizzata: SPERO,$$s$ integra modelli di governance decentralizzati, responsabilizzando gli utenti a partecipare attivamente ai processi decisionali riguardanti il futuro del progetto. Questo approccio favorisce un senso di proprietà e responsabilità tra i membri della comunità. Utilità del Token: SPERO,$$s$ utilizza il proprio token di criptovaluta, progettato per servire varie funzioni all'interno dell'ecosistema. Questi token abilitano transazioni, premi e la facilitazione dei servizi offerti sulla piattaforma, migliorando l'impegno e l'utilità complessivi. Architettura Stratificata: L'architettura tecnica di SPERO,$$s$ supporta la modularità e la scalabilità, consentendo un'integrazione fluida di funzionalità e applicazioni aggiuntive man mano che il progetto evolve. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere la rilevanza nel panorama crypto in continua evoluzione. Coinvolgimento della Comunità: Il progetto enfatizza iniziative guidate dalla comunità, impiegando meccanismi che incentivano la collaborazione e il feedback. Nutrendo una comunità forte, SPERO,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. 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134 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

587 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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1.2k Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.15Aggiornato il 2026.06.02

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