Prediction Markets: A Decade of Refinement, Who's Next?

marsbitPubblicato 2025-12-08Pubblicato ultima volta 2025-12-08

Introduzione

The evolution of the crypto prediction market is a compelling case study, having taken nearly a decade to achieve product-market fit (PMF) after being prematurely dismissed. Early projects like Gnosis (2015) and Augur (2018) struggled with high Ethereum gas fees, poor user experience, regulatory pressure (e.g., CFTC classifying them as gambling), and immature oracles, leading to low liquidity and trading volumes. The turning point came in 2024, catalyzed by the U.S. presidential election. Polymarket’s trading volume surged, with monthly activity exploding from $62 million to $2.1 billion. By 2025, the sector’s annual trading volume reached $27.9 billion. Key drivers for this breakthrough include: 1) Improved infrastructure (Layer 2 solutions like Polygon and Base drastically reduced fees and sped up transactions); 2) Regulatory shifts (CFTC approval of platforms like Kalshi and clearer crypto-friendly policies); 3) A new market narrative focused on utility over speculation, amplified by media coverage; and 4) Broader event categories beyond politics. This demonstrates that some "disproven" crypto sectors may not lack PMF but were simply ahead of their time, awaiting better infrastructure and market conditions. This pattern suggests potential future revivals in other early-stage areas like crypto gaming, social, or DePIN.

The evolution of crypto prediction markets is fascinating because it was once categorized as a "disproven" track. It took a decade to achieve PMF (Product-Market Fit), and its evolution has surpassed market expectations. Sometimes, in the crypto space, drawing conclusions too early may not be appropriate.

The concept of prediction markets itself is not new; it has existed in the crypto field for a long time. In 2015, the Gnosis project began development; in 2018, Augur officially launched. It is a decentralized prediction market platform based on Ethereum, allowing users to create and predict future events and settle using cryptocurrency.

In 2020, Polymarket (based on Polygon) also launched, but it has always been in a marginalized state. Coupled with regulatory factors, it has been struggling. Polymarket's monthly trading volume was only a few million dollars initially; Augur's TVL plummeted nearly 80% after the 2020 election, sliding from its peak to a few million dollars. The overall industry TVL peak hovered around $7 million, with monthly trading volumes less than $100 million. Regulatory pressure (such as the CFTC viewing it as "gambling") and imperfect oracles (prone to manipulation) further suppressed growth.

The real explosion of the entire prediction market only began in 2024. Especially, the 2024 US election became a turning point. Polymarket's election prediction market trading volume exceeded $2.7 billion, and the platform's monthly trading volume surged from $62 million in May to $2.1 billion in October, an increase of over 30 times. The annual nominal trading volume reached $16.3 billion, far exceeding the previous total.


Why did it take ten years to achieve PMF?

First, early crypto faced technical and user experience barriers. The prediction market concept was good and seemed to have significant demand, but the specific user experience excluded the vast majority of users. For example, early Augur was built on Ethereum L1, with very high transaction costs—gas fees were terrifyingly high back then, and confirmation speeds were slow. Additionally, ordinary users had to master wallets and complex interfaces, which involved a steep learning curve. These high barriers corresponded to insufficient liquidity and user concerns about manipulation.

Second, regulatory pressure has always existed. The US CFTC (Commodity Futures Trading Commission) categorized prediction markets as "gambling" or derivatives and intensified scrutiny after 2018. During this period, Augur was fined for betting on sensitive events; Polymarket paid a $1.4 million fine in 2022 and exited the US mainland. Its founder, Shayne Coplan (born in 1998), even had his New York apartment raided by the FBI, who confiscated his electronic devices (without arrest). Regulatory ambiguity prevented institutional funds from entering. Regulatory pressure made it difficult to increase liquidity.

Third, changes in market narrative. From 2016 to 2018, most crypto users focused more on speculation than utility tools; the DeFi/NFT boom from 2020 to 2023 diverted attention, with prediction market TVL only at $7 million. The lack of mainstream event drivers made it difficult to accumulate liquidity.

Fourth, oracles were immature and easily manipulated.

2024 was a turning point. As mentioned above, the 2024 US election was a catalyst, but it was far more than that.

From 2024 to now, prediction markets have truly taken off. Besides Polymarket, the centralized prediction platform Kalshi has emerged. In 2025, prediction market trading volume reached $27.9 billion (a 210% year-on-year increase), with a weekly peak of $2.3 billion. The combined TVL of Polymarket and Kalshi exceeded $20 billion. Both are valued at tens of billions of dollars. Prediction markets suddenly became the market's darling.


So, what are the driving factors?

Contrary to the obstacles encountered between 2015 and 2024, these barriers have been removed one by one, leading to a qualitative improvement in user experience and other aspects.

First, changes in technical barriers/user experience. Polygon, Base L2 networks reduced gas fees to a few cents, increasing transaction speeds by 10 times. Platforms like Polymarket optimized UIs, supporting one-click betting with stablecoins, attracting non-crypto natives. Additionally, DeFi has developed significantly, providing deep liquidity. For users, participating in prediction markets has become very convenient. Kalshi is a centralized prediction platform integrated with Robinhood, etc., making user participation even easier.

Second, regulatory changes. After the 2024 US election, regulation pushed for crypto-friendly policies. The CFTC approved regulated platforms like Kalshi in 2025. The SEC/CFTC clarified the legality of "spot commodity crypto," and stablecoin legislation passed Congress. Overseas, such as in Switzerland, although there are blacklists, the overall environment shifted from hostile to supportive, with institutional funds pouring in (e.g., ICE investing $2 billion).

Third, changes in market narrative. This cycle lacks a particularly dominant narrative. Real utility has become a focus. Coupled with the catalyst of the 2024 election predictions, Polymarket expanded into sports, economics, technology, and other fields. Media promotion (e.g., reports by CNN/Bloomberg) and social network dissemination fueled the prediction market boom.

Fourth, both institutions and communities are driving it. a16z actively participates, creating a narrative around "event-driven financial infrastructure." Community users also actively participate, pushing up TVL.

Fifth, prediction markets are gradually evolving from "gambling" into a new type of signal, similar to providing real-time probability signals.

From the decade-long evolution of prediction markets, an interesting conclusion can be drawn: not all "disproven" tracks necessarily lack PMF. Sometimes, it's just because the conditions aren't ripe yet. In the crypto space, this phenomenon is particularly evident. Due to the imperfect infrastructure in the first decade (expensive/slow/poor user experience...), many attempts couldn't smoothly reach ordinary users. Perhaps future Crypto Game/social/ai agent/DePIN/digital identity... and other tracks, some parts may be over, but some sectors will still have opportunities to prove themselves again.

Domande pertinenti

QWhy did it take nearly a decade for crypto prediction markets to achieve Product-Market Fit (PMF)?

AIt took nearly a decade due to early technological and user experience barriers, persistent regulatory pressure, shifting market narratives that favored other sectors like DeFi and NFTs, and immature oracles that were susceptible to manipulation.

QWhat was the major catalyst for the prediction market's breakout in 2024?

AThe major catalyst was the 2024 U.S. presidential election, which drove massive trading volume on platforms like Polymarket and brought mainstream attention to prediction markets.

QHow did technological improvements contribute to the growth of prediction markets?

ATechnological improvements, such as the adoption of Layer 2 networks like Polygon and Base, drastically reduced gas fees to just a few cents and increased transaction speeds. This, combined with optimized user interfaces and DeFi's deep liquidity, made participation much easier for users.

QWhat role did regulatory changes play in the evolution of prediction markets?

ARegulatory changes were crucial. After the 2024 election, U.S. regulators like the CFTC adopted more crypto-friendly policies, approving regulated platforms like Kalshi and clarifying the legality of certain crypto products. This shift allowed institutional capital to flow into the space.

QAccording to the article, what broader lesson can be drawn from the evolution of prediction markets for other crypto sectors?

AThe broader lesson is that not all crypto sectors initially deemed 'disproven' lack Product-Market Fit. Some may simply be ahead of their time, waiting for the necessary infrastructure, regulatory clarity, and market conditions to mature before they can succeed.

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Is AI Creating a New Class of 'Information Poor'?

AI is generating a new kind of "information poverty." The core issue isn't that AI denies answers to the poor; it's that it provides abundant, cheap, and plausible-sounding answers to everyone. This availability shifts the true scarcity from obtaining answers to possessing the **judgment to evaluate them** and the access to turn them into real-world opportunities. New information poverty thus describes those who have AI tools and outputs, but lack the complementary skills, authorization, and contextual experience to critically assess and act on them. Research reveals a multi-layered divide: access to AI is stratified by income and platform design (e.g., premium vs. free, embedded tools). In workplaces, usage heavily favors higher-paid, more experienced, or formally trained employees, with AI often automating entry-level tasks that were traditional stepping stones. Crucially, the heaviest users are often mid-career professionals whose existing expertise allows them to effectively judge and leverage AI outputs, while novices risk over-relying on them without building judgment. While controlled experiments show AI can significantly boost low-skilled workers' performance, real-world adoption and benefit are constrained by unequal social and organizational structures. Historically, general-purpose technologies first reward those with existing complementary capital. AI, by affecting judgment-based work, may accelerate and deepen this initial inequality gap, even if it narrows over decades. The danger lies in the illusion of competence it creates, potentially stunting the very critical thinking needed in an era where judgment is paramount.

marsbit18 min fa

Is AI Creating a New Class of 'Information Poor'?

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Jensen Huang 'Saves' South Korean Stock Market: Locks In SK Hynix Memory, Chip Shortage to Continue

On June 5th, South Korea's stock market experienced a sharp decline, with major chipmakers like Samsung and SK Hynix dropping nearly 10%. Amidst the turmoil, NVIDIA CEO Jensen Huang's visit to Seoul played a dramatic role in boosting market sentiment. Following a dinner meeting with SK Group Chairman Chey Tae-won and SK Hynix CEO Kwak Noh-Jung, Huang confirmed that NVIDIA's new Vera CPU will utilize SK Hynix DRAM. The companies announced a multi-year technical partnership to co-develop next-generation memory for NVIDIA's AI infrastructure, covering products from data centers to personal AI and robotics. This collaboration extends beyond memory supply. SK Hynix is integrating NVIDIA's AI and Omniverse platform into its own semiconductor design and manufacturing processes, including computational lithography and creating digital twins of its fabrication plants for autonomous operation. While strengthening ties with SK Hynix, NVIDIA is diversifying its supply chain for the upcoming HBM4 memory, with Samsung, SK Hynix, and Micron all certified as suppliers for its Vera Rubin platform. Despite this, Huang warned that the global chip shortage, driven by relentless demand from AI factory construction, is expected to persist for several years across the entire supply chain. His visit underscores NVIDIA's systematic effort to deepen integration with South Korea's broader tech industry.

marsbit1 h fa

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Nasdaq Plunges 4.2% in a Single Day: Does "Black Friday" Burst the U.S. Stock Market Bubble?

The Nasdaq plunged 4.18% on June 5, 2026, its worst single-day drop in over a year, as a much stronger-than-expected US jobs report triggered fears of economic overheating and delayed Federal Reserve interest rate cuts. The selloff, centered on high-valuation tech and AI stocks like Nvidia and Broadcom, spread across major indices. The article examines whether this signals a market top. The strong May non-farm payrolls data, nearly double expectations, pushed bond yields higher, directly hurting rate-sensitive tech stocks. This exposed vulnerabilities in the crowded AI trade, where valuations had soared on narratives of infinite growth, despite emerging signs of slowing order momentum and corporate AI monetization challenges. Prior to the drop, market indicators flashed warning signs: historically high valuations (e.g., Shiller CAPE ratio near 39.5), extreme bullish sentiment, and high levels of leverage. Technical charts showed key support levels being breached. Wall Street is divided on the outlook. Bears, citing risks of "stagflation" and AI bubble comparisons to the dot-com era, warn of a potential significant correction. Bulls view the drop as a healthy correction within a bull market, underpinned by a strong economy and expected corporate earnings growth of around 7% in 2026. The immediate future hinges on upcoming key events: the May CPI inflation data and the mid-June FOMC meeting. Their outcomes will critically shape market expectations for the Fed's rate path. The article concludes that conditions for a major market top are aligning, marking a fragile transition from narrative-driven gains to a phase demanding validation from macroeconomic data and corporate fundamentals. Caution is advised.

marsbit1 h fa

Nasdaq Plunges 4.2% in a Single Day: Does "Black Friday" Burst the U.S. Stock Market Bubble?

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Nasdaq Plunges 4.2% in a Single Day, Did 'Black Friday' Pop the U.S. Stock Bubble?

The Nasdaq Composite plummeted 4.18% on June 5, its biggest single-day drop since April 2025, triggering widespread debate over whether the U.S. stock market has peaked. The sell-off was sparked by a stronger-than-expected U.S. non-farm payrolls report, which fueled fears of economic overheating and pushed back market expectations for Federal Reserve rate cuts, leading to a sharp rise in Treasury yields. The AI sector, the primary driver of the recent bull market, suffered severe losses, with the Philadelphia Semiconductor Index crashing over 10%. Stocks like Nvidia, Broadcom, and Micron led the decline. Concerns are mounting about the sustainability of AI capital expenditures and high valuations, with signs of order cuts for next-generation chips emerging. Analyses point to several warning signs: historically high market valuations (e.g., elevated Shiller CAPE ratio, Buffett Indicator), extreme bullish sentiment indicators, and significant insider selling. The sell-off also caused a key technical breakdown, with the S&P 500 breaking below its short-term moving average and testing its 200-day moving average. Wall Street is divided on the outlook. Bears warn this could be the start of a bubble deflation or a "stagflation" scenario, while bulls view it as a healthy, overdue correction within a bull market driven by solid corporate earnings growth. A more moderate view suggests the easy liquidity-driven rally is over, and markets are entering a phase of fundamental stock-picking with potential for consolidation. The immediate future hinges on key upcoming events: the May CPI report and the mid-June FOMC meeting. Their outcomes will be critical in determining whether this is a temporary pullback or the beginning of a more significant trend reversal. The consensus is that the era of one-directional market gains may be ending, requiring increased investor caution.

Odaily星球日报1 h fa

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The First Case on AI Agents: What Was Adjudicated?

"The First 'Agent' Ruling: What Was Decided?" On April 30, the Guangzhou Internet Court issued a ruling—China's first behavior preservation order in the intelligent agent (AI agent) field. The defendant, an open-source AI agent software, was ordered to stop downloads, cease actions that bypassed a platform's technical protection measures, and delete related tutorials and data. The core issue: the software used the operating system's "accessibility service" permissions to automate user interactions within other apps without those platforms' authorization. This mirrors a recent US case where Amazon sued Perplexity for similar reasons—bypassing Amazon's API to directly scrape and interact with its pages—and won a preliminary injunction. Both rulings establish a crucial legal boundary for the AI agent era: agents cannot operate unchecked. The article argues the fundamental legal principle emerging is one of **dual authorization**. An AI agent requires both **user consent** AND **platform consent** to operate legitimately within that platform's ecosystem. Bypassing platform rules through system-level permissions, even with user permission, undermines platform responsibilities for content moderation, data security, and user privacy, creating liability issues. The piece uses the evolution of "Doubao Phone" (an AI-integrated smartphone) as a case study. Its initial, aggressive version that bypassed platform controls faced roadblocks. Its upcoming 2.0 version is reportedly pivoting to negotiate API access and authorization deals with major platforms (like Alibaba's ecosystem), seen as a strategic adaptation to the new regulatory reality. A global trend is identified: the era of unregulated, "wild west" growth for AI agents is ending, replaced by a **compliance race**. This raises barriers to entry, as securing platform authorizations becomes a new cost. Open-source status is also not a legal shield if the code facilitates bypassing technical protections. In conclusion, these first rulings target not the largest, but the most **aggressive and representative** cases. By setting precedent with them, regulators are efficiently steering the entire industry towards a new, more regulated operating paradigm defined by dual authorization and platform cooperation.

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Cosa è $S$

Comprendere SPERO: Una Panoramica Completa Introduzione a SPERO Mentre il panorama dell'innovazione continua a evolversi, l'emergere delle tecnologie web3 e dei progetti di criptovaluta gioca un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro digitale. Un progetto che ha attirato l'attenzione in questo campo dinamico è SPERO, denotato come SPERO,$$s$. Questo articolo mira a raccogliere e presentare informazioni dettagliate su SPERO, per aiutare gli appassionati e gli investitori a comprendere le sue basi, obiettivi e innovazioni nei domini web3 e crypto. Che cos'è SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ è un progetto unico all'interno dello spazio crypto che cerca di sfruttare i principi della decentralizzazione e della tecnologia blockchain per creare un ecosistema che promuove l'impegno, l'utilità e l'inclusione finanziaria. Il progetto è progettato per facilitare interazioni peer-to-peer in modi nuovi, fornendo agli utenti soluzioni e servizi finanziari innovativi. Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. Questa mancanza di trasparenza può derivare dall'impegno del progetto per la decentralizzazione—un ethos che molti progetti web3 condividono, dando priorità ai contributi collettivi rispetto al riconoscimento individuale. Centrando le discussioni attorno alla comunità e ai suoi obiettivi collettivi, SPERO,$$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,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. Focus sull'Inclusione: Offrendo basse commissioni di transazione e interfacce user-friendly, SPERO,$$s$ mira ad attrarre una base utenti diversificata, inclusi individui che potrebbero non aver precedentemente interagito nello spazio crypto. Questo impegno per l'inclusione si allinea con la sua missione generale di empowerment attraverso l'accessibilità. Cronologia di SPERO,$$s$ Comprendere la storia di un progetto fornisce preziose intuizioni sulla sua traiettoria di sviluppo e sui traguardi. Di seguito è riportata una cronologia suggerita che mappa eventi significativi nell'evoluzione di SPERO,$$s$: Fase di Concettualizzazione e Ideazione: Le idee iniziali che formano la base di SPERO,$$s$ sono state concepite, allineandosi strettamente con i principi di decentralizzazione e focus sulla comunità all'interno dell'industria blockchain. 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Sviluppo Continuo e Partnership: Aggiornamenti e miglioramenti continui alle offerte del progetto, inclusi partnership strategiche con altri attori nello spazio blockchain, hanno plasmato SPERO,$$s$ in un concorrente competitivo e in evoluzione nel mercato crypto. Conclusione SPERO,$$s$ rappresenta una testimonianza del potenziale del web3 e delle criptovalute di rivoluzionare i sistemi finanziari e responsabilizzare gli individui. Con un impegno per la governance decentralizzata, il coinvolgimento della comunità e funzionalità progettate in modo innovativo, apre la strada verso un panorama finanziario più inclusivo. Come per qualsiasi investimento nello spazio crypto in rapida evoluzione, si incoraggiano potenziali investitori e utenti a ricercare approfonditamente e a impegnarsi in modo riflessivo con gli sviluppi in corso all'interno di SPERO,$$s$. Il progetto mostra lo spirito innovativo dell'industria crypto, invitando a ulteriori esplorazioni delle sue innumerevoli possibilità. Mentre il percorso di SPERO,$$s$ è ancora in fase di sviluppo, i suoi principi fondamentali potrebbero effettivamente influenzare il futuro di come interagiamo con la tecnologia, la finanza e tra di noi in ecosistemi digitali interconnessi.

75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

Cosa è $S$

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.

536 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

Cosa è AGENT S

Come comprare S

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1.1k Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.15Aggiornato il 2026.06.02

Come comprare S

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