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傳統的預測平台,像是 Polymarket 或 Augur,大多局限於純數據驅動的賭局,例如選舉結果、幣價波動或體育賽事比分。


這類問題可以通過客觀數據喂給預言機,迅速得出結論。
但一旦涉及更復雜的場景,例如“川普是否會在 2026 年前公開承認 2020 年大選未被操縱”,事情就不那麼簡單了。
這類問題需要深入理解語境、情緒甚至隱含的敘事,單純的數據喂養無法解決,而社區投票則容易被操弄,導致結果爭議不斷。
GenLayer 徹底改變了這一局面。

它通過引入多模態的大語言模型作爲驗證節點,構建了“智能共識”機制。
當預測市場到期時,這些節點不僅會檢查數據,還會分析推文、視頻、語氣,甚至交叉驗證信息來源,最終給出帶理由的判決。
整個過程完全透明,上鏈可查,任何質疑都可以直接挑戰證據,而不是在“裁判是否被收買”上糾纏不清。

這種創新解鎖了大量以前無法實現的預測市場:
從“泰勒·斯威夫特下一任男友是否爲運動員”這樣的娛樂八卦,
到“2028 年比特幣是否會被視爲數字黃金而非科技股票”的宏大敘事,
甚至“馬斯克明年會發布哪種外星文明相關推文”這樣的主觀猜測,
都能成爲有流動性的市場。

GenLayer 把預測市場從“鏈上數據表格”升級爲了“鏈上集體智慧”,
讓結果不再依賴單一來源,而是通過 AI 與人類共同理解世界。
預測市場 2.0,
@GenLayer 就此到來。
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