Zuckerberg Enters the Prediction Market

Foresight NewsОпубліковано о 2026-06-24Востаннє оновлено о 2026-06-24

Анотація

Mark Zuckerberg's Meta has entered the predictive markets arena with a new app called "Arena." Currently in an early experimental phase, Arena will initially operate as a standalone app using a points-based system where users can predict outcomes on politics, sports, and world events without real money. Meta plans to leverage its vast daily active user base for growth. The move comes as the predictive market industry sees explosive growth, with platforms like Polymarket and Kalshi handling hundreds of billions in volume. While a points system avoids initial regulatory hurdles, Meta hasn't ruled out introducing real-money betting later. The strategy aligns with Meta's pattern of adopting popular trends, though challenges remain, including regulatory scrutiny and the historically mixed success of its standalone apps.

Author: Ma He, Foresight News

The world's largest social media and tech giant, Meta, has officially entered the prediction market arena.

On June 23, Meta Platforms CEO Mark Zuckerberg recently instructed the company to form a small team to develop a prediction market-style smartphone application called "Arena" to compete with Polymarket and Kalshi.

Starting with a Points System

According to sources familiar with the matter who spoke to *The New York Times*, Arena is currently in an early experimental stage with high internal priority, but its eventual launch remains uncertain. The app will operate as a standalone product, not deeply integrated with core social apps like Facebook, Instagram, WhatsApp, or Messenger, requiring users to download it separately.


Users will be able to predict outcomes of political elections, sports events, entertainment happenings, and world affairs. The initial version will not involve real-money betting but will instead adopt a points system similar to video games, where users accumulate points, rankings, and achievements through accurate predictions. This design closely resembles Meta's 2020 Forecast app—Forecast also used a points mechanism, allowing users to crowdsource predictions for global events like the COVID-19 pandemic, but that app was shut down in 2022.

The sources also revealed that while the initial focus is on a points system, the company has not completely ruled out the possibility of introducing real-money betting in the future.

Meta plans to leverage its daily active user base of over 3.56 billion to quickly jumpstart user growth for Arena through cross-platform promotion. This is typical of its strategy in recent years, involving multiple attempts with standalone apps (like the AI-driven Meta Photos). However, in the past, standalone apps have faced significant challenges in user discovery and download conversion.

Prediction Market Industry Booming

The launch of Arena coincides with the prediction market industry entering a period of rapid growth. Citing data, *The New York Times* reports that in 2025, the combined online trading volume of two leading platforms, Polymarket and Kalshi, was approximately $50 billion; by 2026, this figure has rapidly surpassed $130 billion.

Currently, Polymarket's valuation is near $20 billion, its monthly active traders once exceeded 600,000, and its daily trading volume recently surpassed $200 million.


Kalshi's valuation has risen to $22 billion and is currently discussing IPO plans. As of June 22, Kalshi's total trading volume has climbed to $52.7 billion, with an average daily trading volume of $29.27 million.


The revenue model for prediction market platforms is clear: by charging fees on each settled market transaction (typical rates range from 2% to 5%), a single platform's annual revenue potential is immense with trading volume in the hundreds of billions of dollars. According to the latest data, Kalshi's most recent annualized revenue is approaching $2 billion.

Even with an initial points system, Arena could generate revenue through virtual goods, leaderboard privileges, sponsored markets, or subscriptions. Once conditions mature and it switches to a real-money model, platform commissions would directly convert into large-scale cash flow. Meta's investment capabilities in compliance, payment infrastructure, and legal resources far exceed those of startup platforms.

Furthermore, users' prediction behaviors on Arena will generate highly valuable interest graphs and belief data—such as interest levels in specific political issues, sports stars, or tech events. This data can feed back into Meta's core advertising system for more precise targeted ads or the development of event-driven sponsored products. Traditional gambling giants like DraftKings and FanDuel, crypto exchanges like Gemini, and players like Trump Media & Technology Group have already entered or plan to enter the prediction market space. By entering early, Meta can seize first-mover advantage in user mindshare and liquidity.

Monetization is one aspect; the underlying strategy is also noteworthy.

Zuckerberg's decision aligns with his consistent "follow the users" strategy. Over the past decade, Meta has frequently achieved growth by quickly cloning or internally incubating popular social formats—from Stories replicating Snapchat to Reels emulating TikTok. Now, prediction markets have become one of the fastest-growing "destinations" and cultural phenomena on the internet, and Zuckerberg clearly does not want to miss out.

A deeper reason is the changing content format within its core apps. As Facebook and Instagram shift towards short videos and algorithmic recommendations, space for testing new features within the platforms has shrunk. Meta executives believe this pushes the company to develop more standalone apps to test emerging social behaviors. Arena is the latest experimental project under this strategy, alongside standalone AI-related apps like Meta Photos.

User base advantage is Meta's most core moat. 3.56 billion daily active users mean Arena can bypass traditional cold-start problems by directly leveraging the existing ecosystem for promotion. This is particularly crucial in the prediction market field, where network effects are strong—early liquidity and participation determine market depth and accuracy.

Additionally, the high-frequency interactive nature of prediction markets (repeatedly checking updates, discussing, sharing predictions) is expected to significantly increase users' overall time spent and engagement within the Meta ecosystem, which is highly aligned with the fundamental logic of Meta's advertising business.

Practical Challenges

This is not Meta's first foray into prediction markets. The Forecast app launched in 2020 was an early experiment with a points-based crowdsourced prediction system but was ultimately shut down in 2022 for various reasons. Arena can be seen as an upgraded version of this concept.

However, regulatory risks are an unavoidable hurdle.

The U.S. CFTC's scrutiny of event contracts is tightening, with cases emerging of trading using insider information. A real-money version would face multiple compliance pressures from state gambling laws, consumer protection, and more. Kalshi and Polymarket face lawsuits and bans in multiple jurisdictions.

While the initial points-based version of Arena may sidestep some risks, long-term commercialization still cannot avoid this hurdle.

Furthermore, Meta's past standalone apps have not had ideal conversion rates; user discovery and retention remain core challenges. Senator Richard has publicly criticized Meta, stating this move continues its business model of "profiting through addictive mechanisms."

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QWhat is the name of Meta's new prediction market app and who is its target competition?

AThe app is named 'Arena' and its target competition includes Polymarket and Kalshi.

QHow will the initial version of the Arena app handle user predictions (i.e., without real money)?

AThe initial version will use a points-based system similar to a video game, where users accumulate points, rankings, and achievements for accurate predictions.

QWhat are the two main cited reasons driving Mark Zuckerberg's decision to enter the prediction market space?

AThe two main reasons are: 1) A 'follow the user' strategy, similar to cloning successful features like Stories and Reels, and 2) The need to test new social behaviors through independent apps as core apps become more focused on short-form video and algorithmic feeds.

QWhat is a significant challenge for Arena's long-term commercial success, even if it starts with a points system?

AA significant challenge is navigating the complex regulatory and compliance risks, including gambling laws, consumer protection, and potential legal pressure from bodies like the CFTC, which are faced by existing platforms like Polymarket and Kalshi.

QWhat is Meta's key strategic advantage in launching Arena, according to the article?

AMeta's key strategic advantage is its massive existing user base of over 3.56 billion daily active users across its platforms, which allows it to bypass the typical 'cold start' problem and drive initial user growth through cross-platform promotion.

Пов'язані матеріали

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

marsbit12 хв тому

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

marsbit12 хв тому

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

链捕手17 хв тому

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

链捕手17 хв тому

Is Ethereum Truly a "World Computer"?

Title: Is Ethereum Really a "World Computer"? Ethereum, envisioned as a "world computer" by its founder Vitalik Buterin, aims to be a decentralized platform for global applications. However, a recent analysis by Four Pillars raises questions about whether it is more accurately a "Western computer," based on the geographical distribution of its validators. Currently, the United States dominates with 38.19% of all validators, followed by Germany at 13.04%. Combined, these two countries account for over half of the network. In contrast, Asian representation is minimal, with Singapore holding only 3.15%. The concentration is partly due to affordable cloud hosting services like Hetzner and OVH in Europe and North America, as well as the prevalence of residential validators in the U.S., where individuals run nodes via home internet connections. When examining professionally operated validators, the distribution becomes more balanced. The U.S. share drops to 25.81%, while Asian countries like Singapore (7.28%), Hong Kong (6.44%), Japan (6.38%), and South Korea (4.59%) collectively approach the U.S. level. This shift reflects strategic deployments by institutions to meet regulatory requirements and reduce latency for local users. However, regions like South America, the Middle East, and Africa remain underrepresented. Ethereum's peer-to-peer network mechanisms, such as gossipsub, disadvantage areas with low node density, creating a feedback loop where delayed message propagation reduces validator performance and rewards. This imbalance challenges Ethereum's promises of censorship resistance and global accessibility. Despite these issues, opportunities exist for growth in underrepresented regions. As demand for localized staking infrastructure rises, early entrants in areas like the Middle East could establish dominant positions by offering compliant, low-latency solutions. The evolving validator landscape highlights both the structural challenges and the potential for Ethereum to move closer to its "world computer" ideal.

Foresight News2 год тому

Is Ethereum Truly a "World Computer"?

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.

121 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.

749 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