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La capa que falta en los mercados de predicción resueltos por IA

Los jueces de IA podrían arreglar los mercados de predicción, pero solo si sus decisiones son reproducibles.
La capa que falta en los mercados de predicción resueltos por IA
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La semana pasada, a16z publicó una propuesta para utilizar los LLM como jueces del mercado de predicción.

La idea es bloquear un modelo específico y una indicación en la cadena de bloques al crear el contrato de un mercado, permitir que los operadores examinen los matices de la resolución antes de apostar y, a continuación, ejecutarla en la resolución. El objetivo es eliminar los sesgos humanos y los problemas que pueden surgir de la resolución de disputas basada en tokens.

Sin embargo, la propuesta pasa por alto un problema: los LLM no están diseñados para dar la misma respuesta dos veces.

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David Christopher

Written by David Christopher

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David is a writer/analyst at Bankless. Prior to joining Bankless, he worked for a series of early-stage crypto startups and on grants from the Ethereum, Solana, and Urbit Foundations. He graduated from Skidmore College in New York. He currently lives in the Midwest and enjoys NFTs, but no longer participates in them.

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