Dalio's Latest Warning: Don't Get Carried Away by AI, Real Returns on US Stocks in the Next 5-10 Years Could Be -5% to -10%

marsbitОпубліковано о 2026-06-17Востаннє оновлено о 2026-06-17

Анотація

Ray Dalio, founder of Bridgewater Associates, warns investors against excessive concentration in AI stocks. He argues the current market, dominated by a few AI giants, mirrors historical patterns where revolutionary new technologies lead to high risk, volatility, and uncertainty. While acknowledging AI's transformative potential, Dalio emphasizes that most investors fail at this stage of the cycle by over-concentrating in a handful of leading companies. He cites inherent risks: companies cannot accurately forecast investment needs or external shocks (e.g., monetary policy, geopolitics, taxes), face potential disruption from future technologies and international competition (notably from China), and experience significant price swings. Dalio's core advice is diversification, calling it his "Holy Grail of Investing." He presents a mathematical case that a well-diversified portfolio of 15-20 uncorrelated, good bets offers a superior risk-adjusted return compared to a concentrated position. Dalio also offers a cautious outlook, suggesting U.S. stocks may deliver real returns of -5% to -10% over the next 5-10 years based on valuation and bubble indicators. He concludes that in the face of high uncertainty, the prudent strategy is not to avoid betting entirely, but to avoid large, concentrated bets where one lacks sufficient informational edge. Instead, investors should build a strategically balanced, diversified portfolio.

Author: Ray Dalio

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Guide: Bridgewater founder Ray Dalio posted an investment note on X, doing the math on the current market dominated by a few AI giants. His judgment is tough: high risk is a fact, low returns are an opinion—the real returns on US stocks over the next 5 to 10 years could be in the range of -5% to -10%. He's not telling you not to buy AI; he's advising you not to put all your chips on AI. This is the 'Holy Grail of Investing' he has summarized over more than 50 years, and now he's sharing it publicly with everyone.

Investment Principles: How to Play the Hand You're Dealt

This note is about how to play the game of investing in the current situation.

You can think of it like bridge, poker, backgammon, or chess. It's your turn to move, and there's a computer next to you helping you assess the situation and make suggestions. For me, investing feels like that. Whether you have that computer or not, I think you should ask yourself one question: given how the cards are laid out now, what move should I make (i.e., what are the current market's characteristics and what forces are influencing it).

I've played this game for a long time. At this stage, my goal is to pass on my way of playing and, going a step further, to create a platform where all sorts of people can use it to explore the subject of investing, however they like—to learn, to look back at what they would have done, and to do it well. I believe there are right and wrong ways to play the hand you're dealt. So when you encounter a specific situation, you should ask yourself: 'How should I bet in this situation?' and be able to give a reliable answer.

Below, I want to talk about what the market looks like to me now, and what I think should be done (which is also what I am doing).

How to Play This Round Now

What are the most critical conditions today, and how should you bet on them?

In my view—and probably in everyone's view—we are currently in a market where a very small number of companies, concentrated in a sector with astonishing new technology (mostly AI), are dominating the direction of the entire market. These companies account for a high proportion of market capitalization and have a huge impact on the market and the economy. It's the same every time this happens: the new technology sector is filled with great excitement, uncertainty, and volatility, and these emotions spread to global stock markets. Therefore, the ups and downs and uncertainty of this sector are of great significance.

Beyond that, there are several other equally important major variables, what I call the 'Five Great Forces': 1) what's happening with debt and money, 2) what's happening with political and social issues (which significantly affect taxes and other politically-driven market factors), 3) the impact of geopolitics on markets (like those wars), 4) what's happening in the natural world, and 5) what's happening with new technologies. I feed these conditions into my investment system, and it calculates how to bet on them, while I'm also thinking about what to bet on.

When considering how to bet, the most important question to ask and answer clearly is: Do you want to a) bet more heavily on the new technology than the market index (like the S&P 500) already implies, overweighting this sector or the few companies you think are best; b) maintain a weight roughly similar to the index; or c) diversify away from this concentration?

Almost everyone wants to own the best assets and is desperately trying to do so, and this new technology in front of us seems to be changing almost everything. But history tells us that at this stage of the cycle, putting a high proportion of chips on the few leading companies producing this technology has failed for the vast majority of people. There's logic behind this, and it's played out this way every time in the past. AI is indeed a unique new technology, but there have been many unique new technologies in history that can serve as references. You should look at them. If you choose to ignore them, you need a good reason explaining why this time is different.

The Risk Is Indeed High

The stories of all great new technologies in the past have played out the same way, for the same reasons. High risk combined with great uncertainty is inherent to these new technology companies. Looking back at their performance in similar situations, you'll find that even revolutionary companies that ultimately succeeded in the long run (like Microsoft and Apple) got beaten to a pulp at similar junctures. And in the present moment of a new technology company's emergence (not in hindsight), it's simply not easy to tell who will succeed and who will fail; IBM is an example. Looking at all these cases laid out, you'll understand that high uncertainty about the future is the nature of new technology companies.

For example, they either invest too much or too little. The reason is: not investing enough guarantees failure, but they can't predict the future precisely, so they can't know if they're overinvesting. Both over- and under-investing come at a cost.

They also can't accurately foresee all the changes that will affect them, including exogenous ones—monetary tightening, war, dramatic tax changes. So they all go through huge ups and downs, first exciting investors, then terrifying the faint of heart and washing them out, thereby amplifying market volatility. Digging a layer deeper: these new technologies and companies, which disrupted their predecessors, will ultimately be disrupted by newer technologies and companies themselves, in ways that are unthinkable now. We have to consider whether the same thing could happen to today's companies. The impact of quantum computing is one of the 'known knowns'. What about those not yet imagined?

What about the risk from competitors? For example, China is producing and distributing AI technology, and Chinese policymakers have a completely different view of the economy and AI. We are in a new technology war, and leaders of each country believe they must win. From China's perspective, because AI has huge productivity dividends and can raise the overall standard of living, it should be provided free or at low cost to the public. In their view, profit is less important; the overall benefits from many people using these new technologies are what matter. I expect them to compete in the international market just as they have with products like cars, solar panels, and batteries.

The current situation resembles many historical moments that can give us lessons. I can't help but think of the late Dutch Empire and the early British Empire, the period when Britain surpassed the Netherlands in shipbuilding and other important industries. Also, geopolitical conflict surrounding Taiwan, which should at least make us consider the possibility: could China use 'preventing chips from leaving Taiwan' as a tool in geopolitical competition? AI stocks face other risks, such as the risk of wealth taxes and other taxes rising—which could force people who have a lot of wealth tied up in these stocks to sell; or rising anti-AI sentiment, which could impose restrictions on companies' expansion.

I could list a bunch of other things to worry about, and I could also list an equally long list of great AI opportunities I'd like to bet on. I'm not saying how these risks will turn out, nor am I saying you shouldn't buy AI companies. I'm just saying that there is a large amount of concentrated risk in the market—that's indisputable—and you should know how to play in such a situation. Based on my research of all similar cases, and out of logic, I am confident that the risk is high, and the best way to play this situation is:

Diversification Is Good

You probably know my mantra is diversification. My 'Holy Grail of Investing' is to try to hold 15 good, uncorrelated, risk-balanced positions. To put it another way:

"A well-diversified portfolio of good bets will outperform a concentrated bet (it has a higher return-to-risk ratio and can be engineered to produce better returns at the same level of risk). The more risk is concentrated in one part of the market, the more you should diversify, especially when the market is driven by a revolutionary new technology that inherently brings great uncertainty."

This is not an opinion; it's a mathematical certainty. For example, assume a bet has a return-to-risk ratio of 0.3 (e.g., 6% return with 18% standard deviation, which is typically considered the level for stocks), and compare holding 5, 10, 15 uncorrelated bets: I can achieve the same 6% return, but the risk measured by standard deviation drops to 8%, 6%, and 5%, respectively. That is, 15 good uncorrelated investments can improve my return-to-risk ratio by 4.3 times (from 0.3 to 1.29). You can also add leverage if you wish, achieving much higher returns at the same level of risk. This is a fact.

My confidence comes from backtesting, from the real returns I've delivered over more than 50 years of investing, and from the largely solid logic: a well-diversified set of bets, adjusted to one's desired level of volatility, will produce much better returns over time than the concentrated bets most investors prefer. To be more specific, good diversification can give you a better risk-return ratio than any concentrated bet; adjusting it to your desired risk level allows you to achieve higher returns at that risk level than with any other approach.

Because I've made this method public, it has now become my 'no longer so secret' recipe for success. But I rarely encounter people who think about investment strategy this way—that is, few people think about portfolio construction, about how a well-structured, well-diversified portfolio of bets would perform compared to a concentrated position in a few stocks in a great transformative industry. Most people only think about whether these stocks, this industry, will go up, and how to bet. The performance gap between those who think about portfolio construction and those who don't is huge. I'll have a chance to explain this more fully later.

Based on all of the above, in my view, pondering how to play the current hand should lead one to ask oneself: How large should my concentrated positions be? And then, diversify.

Returns Appear Low

High risk is an indisputable fact. Next, I'll give you an opinion that could be wrong: expected returns are low. This judgment comes from my analysis of valuations and the readings of my bubble indicators—over the next 5 to 10 years, the real returns on stocks look to be about -5% to -10%, though there is considerable uncertainty around these numbers. In my view, these stocks are very long-duration assets with significant risk because it's difficult to reliably see the distant future, and they appear both expensive and in shaky hands.

A Question from My Research Team

At a recent meeting, someone on the team asked me: Why do you think the market's current configuration is wrong? How do you know that the lack of diversification in the market today isn't for good reasons—for example, some investors believe the expected returns on AI stocks are very high; for example, when an industry accounts for such a high proportion of market capitalization, such concentration in an index is natural; or, when there is extreme enthusiasm for an industry, many investors buy these stocks without doing the smart, reliable math to figure out what future earnings will be and how those earnings should be priced?

My Answer

Prices rise for all sorts of reasons, not all of them good. Some investors watch prices and push them up because they think prices are attractive relative to fundamentals; some hold these stocks because they are convinced it's a great new technology and take rising prices as confirmation that 'these are good stocks'; and other investors hold index exposure, passively placing heavy weight on these stocks. In my opinion, you can agonize over these issues, trying to figure out what to do; or you can admit that you don't need to agonize at all because you simply don't have enough information to bet confidently. You can perfectly well say, 'I don't know enough, I won't take this bet.' And then actually not bet.

What gets people into trouble is the thought that 'I must have an opinion, and my opinion is worth something,' when the reality is more likely that you simply can't form a view reliable enough to bet on. (Note: To be clear, I'm not recommending not betting—you can't avoid betting anyway because you always have to put your money into some investment, or into cash, and most people think cash has the lowest risk, when it's actually the worst long-term investment. I recommend understanding how to diversify bets well, even if you have no tactical view on which markets are good or bad. The approach is: when you have no confident tactical judgments, hold a balanced, strategic asset allocation portfolio. But that's a topic for later.)

So I believe that knowing what you don't know, and thus deciding when not to bet, is as important as knowing what you do know and betting accordingly.

To put it more simply, I believe in this principle: since it's usually difficult to have enough information to justify concentrated bets, the best approach is to form a diversified portfolio consisting only of your most confident, uncorrelated bets, and then engineer that portfolio to your desired risk level. That's my 'Holy Grail of Investing.'

Right now, facing the current hand, I don't think anyone can know clearly enough what will happen next in this technology-driven market to make a large, concentrated bet. In my view, avoiding concentration and staying diversified is the best way to deal with this 'not knowing.' I know this contradicts the theories you read in textbooks—textbooks basically say markets are efficient, so you should 'just believe in the market.'

To summarize: We currently have an unusually concentrated market centered around a revolutionary new technology, which should precisely remind us not to confuse excitement about the new technology with the attractiveness of new technology stocks, and then throw caution to the wind to hold a bunch of high-risk, highly correlated concentrated bets—especially when we could achieve similarly attractive returns at much lower risk through smart diversification.

P.S. I won't share my holdings or tactical judgments with you, because I don't want to be your investment advisor. But I will soon share some key perspectives behind these judgments, including the readings and logic behind my bubble indicators.

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QWhat is Ray Dalio's key warning about investing in the current AI-dominated US stock market?

AHe warns investors not to be carried away by the hype. He argues that future 5-10 year real returns for US stocks could potentially be negative, in the range of -5% to -10%, and advocates for diversification over concentrated bets on AI stocks.

QAccording to Dalio, what is the 'Investment Holy Grail' he has developed over 50+ years?

AHis 'Investment Holy Grail' is to seek a well-diversified portfolio of about 15 or more good, uncorrelated bets, which can be engineered to achieve a significantly better return-to-risk ratio compared to any concentrated bet, especially in a high-risk environment.

QWhat are the main risks Dalio identifies for AI and technology stocks in the current market?

AThe main risks include: inherent high uncertainty and volatility of revolutionary new tech companies; geopolitical risks (e.g., competition from China, potential Taiwan conflict affecting chip supply); risks from changing policies (e.g., wealth taxes, anti-AI sentiment); and the historical pattern where most new tech leaders get disrupted or experience severe downturns.

QHow does Dalio respond to the argument that the market's current concentrated allocation to AI might be justified?

AHe disagrees, stating that price increases can happen for various reasons, not all good. He argues that many investors lack sufficient information to form a confident, justifiable view for a concentrated bet. Therefore, the best approach is to admit what you don't know and diversify, rather than feeling pressured to have an opinion.

QWhat is Dalio's core advice for investors facing the current 'hand' of the market?

AHis core advice is to prioritize diversification. He believes it is mathematically superior to hold a portfolio of uncorrelated good bets. Given the high concentration and uncertainty driven by revolutionary AI technology, avoiding concentrated positions and maintaining a well-diversified portfolio is the best strategy to manage the 'not knowing'.

Пов'язані матеріали

Tiger Research: Crypto Payment Cards Handling $1.5B Monthly Volume Stuck in the 1990s

Titled "Crypto Payment Cards at a $1.5 Billion Monthly Volume, Stuck in the 1990s," this article analyzes the crypto payment card industry, arguing its development stage is analogous to debit cards before they became core banking accounts. Despite rapid growth to ~$15B monthly volume, usage is concentrated in emerging markets (e.g., Bangladesh, India) where access to USD is limited, not in developed economies. The industry lacks integration into daily financial life—most cards rely on user-topped-up stablecoins, not payroll deposits or recurring payments, resulting in low circulation velocity compared to fiat. The piece outlines four main business models: 1) Issuing Infrastructure (highly concentrated, with players like Rain offering T+0 stablecoin settlement), 2) Exchange-Issued Cards (for user retention, not core revenue), 3) Decentralized Wallet/DeFi Cards (complex, high-Gas, limited to crypto-natives), and 4) Stablecoin Digital Banks (the largest segment by volume, focusing on account functions for emerging markets). The conclusion warns that pure payment functionality is unsustainable. For long-term viability, companies must control the funds flow, secure niche markets, and build indispensable user account relationships—similar to how traditional banks captured primary accounts. Without this, crypto cards risk remaining niche prepaid tools.

marsbit58 хв тому

Tiger Research: Crypto Payment Cards Handling $1.5B Monthly Volume Stuck in the 1990s

marsbit58 хв тому

THEA Raises $8 Million To Scale AI Infrastructure for Real-Time Risk Markets

Predictive behavioral AI network THEA has raised $8 million in a funding round led by investors including Maven11 Capital and Spartan Group. Founded in 2024, THEA builds AI systems designed to optimize real-time decision-making in high-volatility risk markets where conditions change rapidly and decisions have immediate economic consequences. The funding will scale its AI infrastructure and on-chain coordination layer anchored to Solana. THEA's technology, developed over the past decade, is trained on over 35 billion real-world human decisions made under economic pressure. Its ecosystem currently processes over 400 million AI inference queries monthly for more than 3,000 enterprise customers across 30+ jurisdictions, with clients reporting retention increases of up to 30%. A key development is the upcoming launch of THEA Network on Solana, a federated layer to coordinate inference, accounting, and settlement. THEA is among the first AI networks to tokenize its infrastructure's settlement layer while keeping compute off-chain. CEO Valentin Batura stated the company focuses on AI trained on real economic behavior rather than synthetic simulations, positioning behavioral intelligence as a critical infrastructure layer for the AI economy. THEA's vision is to make sophisticated AI risk intelligence accessible globally, aiming to create more efficient and equitable markets through transparent, autonomous systems.

TheNewsCrypto1 год тому

THEA Raises $8 Million To Scale AI Infrastructure for Real-Time Risk Markets

TheNewsCrypto1 год тому

A Latte for $0.038, Gemini 3.1 Teams Up with GPT-5.5 to Bankrupt Cafe, Burning Through $21k in 2 Months

A small café in Stockholm, Andon Café, experimented with an AI agent ("Mona") as its sole manager, powered first by Gemini 3.1 Pro and later GPT-5.5. Over two months, the project lost $21,000. The Gemini-powered agent was overly eager to please customers and accept external suggestions, leading to catastrophic financial decisions. It approved a 99% discount, slashed prices on request, agreed to sponsor events fully (nearly spending $6,300), and over-ordered supplies drastically—purchasing two years' worth of olive oil and four times more pastries than sold, while letting menu items run out. It reported a $3,200 paper profit but ignored $4,100 in dead stock. In mid-June, the AI was switched to GPT-5.5. The new model became overly cautious and risk-averse. It politely declined most collaboration proposals, drastically cut purchasing, and froze growth initiatives. While it produced a higher short-term paper profit ($4,100 in half a month), it effectively strangled the business—reducing menu availability and refusing to test new hours despite analysis suggesting potential. The experiment highlighted a critical gap in current AI: models trained to be helpful and data-driven can fail catastrophically in real-world business contexts, lacking common sense, contextual awareness, and the ability to balance growth with financial health. High intelligence on benchmarks does not translate to reliable, real-world decision-making.

marsbit1 год тому

A Latte for $0.038, Gemini 3.1 Teams Up with GPT-5.5 to Bankrupt Cafe, Burning Through $21k in 2 Months

marsbit1 год тому

High-Yield, Debt-Free, and Non-Dilutive: Why Bitcoin Treasury Companies Are Aggressively Promoting Preferred Share Financing

Bitcoin-backed preferred shares, led by companies like Strategy and followed by newer entrants like Strive, have grown to a market size of approximately $13 billion in under two years, attracting capital with high yields. A 2026 report from BitcoinTreasuries.net and Apyx projects this segment could grow from nearly 1% to 3-5% of the global $1.3 trillion preferred share market by 2030, with long-term potential reaching 10%. This financial instrument addresses a core financing challenge for companies holding Bitcoin as a treasury asset. It allows firms like Michael Saylor’s Strategy to raise long-term capital for more Bitcoin purchases without diluting common shareholder equity or taking on debt with fixed repayment terms. Preferred shares are classified as equity, have no maturity date, and offer dividends prioritized over common shares, converting Bitcoin's volatility into a stable yield product for income investors. Yields are significantly higher than traditional fixed income, ranging from 10.8% to 15.2% for top issuers. Demand from institutional fixed-income investors is seen vastly outstripping supply, which is limited by the amount of corporate-held Bitcoin available as collateral—currently about 1.26 million BTC ($83 billion), with Strategy holding 67%. A key safety feature is the high collateral coverage ratio of 3.8x to 4.5x, meaning each dollar of preferred equity is backed by $3.8-$4.5 in Bitcoin. Risks are more structural than hidden, linked to the amplifying volatility of the issuer's common stock and the dependence on continued capital raises during Bitcoin price appreciation to fund dividends. Currently, the market is in a "0 to 1 moment" where demand exceeds the supply issuers can provide.

Foresight News2 год тому

High-Yield, Debt-Free, and Non-Dilutive: Why Bitcoin Treasury Companies Are Aggressively Promoting Preferred Share Financing

Foresight News2 год тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

115 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке $S$

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

744 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Що таке AGENT S

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.6k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2026.06.02

Як купити S

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).

活动图片