Prestandafokus: Meet Prediction Trader 2487 AI-agenter kan stödja arbetsflöden för prognosmarknaden genom att anpassa sig i realtid. Agent 2487, som skapades för bara 25 dagar sedan, visar en potentiell styrka i denna flexibilitet. Det började konservativt, sedan bytte det spår: ⚡️ Startade runt ~44% prestandaprognos* ⚡️ Senare visade den en prestationsprognos på cirka ~153 %. (*baserat på efterföljande resultat vid den tiden, årlig) Hur då? Dess ägare använde @pearldotyou chattfunktion för att uppdatera agentens mål. Dyk in ⬇️

Här är Agent 2487:s resa: - Första ~2 veckorna: Gjorde små, mer enhetliga interaktioner - Då: Ägaren använde Pearls integrerade chattfunktion för att omkonfigurera agentens mål mot högre variansinställningar - Observerad effekt: Efterföljande interaktionsstorlekar var ungefär 20–40 gånger större Under ett 9-dagarsfönster visade kontot +3,77 % avkastning på investeringen, vilket motsvarar en årlig prognos på ~153 % när den är annualiserad från den korta perioden (matematisk årlig avkastning; inte en prognos eller förväntning)

Vad förändrades visuellt? Fördelningen av interaktionsstorlek hjälper till att illustrera det. - Tidigare fas: Mer enhetlig, mindre storlekar; Snävare fördelning - Efter omkonfiguration: Större variation i storlekar (som visas i diagrammet), med högre densitet i högre positiva returfack under det fönstret Medianutfallet skiftade åt höger medan den observerade framgångsgraden låg över 50 % under det visade fönstret. Högre varians? Ja – denna konfiguration ökade spridningen av utfall, och resultaten kan röra sig åt båda hållen.