UniPat AI startet das EchoZ-Vorhersagemodell und zeigt auf Polymarket eine Leistung, die jene menschlicher Händler übertrifft

(SeaPRwire) –   PEKING, 10. April 2026 – UniPat AI gibt Benchmark-Ergebnisse für sein Prognosemodell EchoZ-1.0 bekannt, nachdem es in Sandbox- und Live-Umgebungen auf Polymarket getestet wurde.

Prognosemärkte sind Orte, an denen Einzelpersonen auf die Ergebnisse zukünftiger Ereignisse handeln können. Drittanbieter-Daten, unter anderem von Dune Analytics, zeigen über die Zeit hinweg unterschiedliche Leistungen der Teilnehmer in solchen liquiden (und wettbewerbsorientierten) Märkten.

Laut UniPat AI erreichte EchoZ-1.0 während des Tests eine Übereinstimmungsrate von 63,2 % bei seinen Ausgaben zu Fragen zu Politik und Regierungsführung. Für Prognosen auf der Grundlage einer sieben­tägigen oder längeren Periode predicted das Modell eine Übereinstimmung in 59,3 % der Fälle. In Fällen hoher Unsicherheit, die das Unternehmen als solche eingeteilt hat und bei denen die Basis-Zuverlässigkeitswerte „zwischen 55 und 70 Prozent“ lagen, betrug die gemeldete Übereinstimmungsrate 57,9 Prozent. Das Unternehmen erklärte, diese Ergebnisse seien unter spezifischen Testbedingungen erzielt worden und sagen zukünftige Leistungen nicht unbedingt voraus.

Fünf verschiedene Agenten wurden autonom eingesetzt, um die Leistung in realen Szenarien zu benchmarken – alle wurden eine Woche lang vom EchoZ-1.0-Modell angetrieben. Insgesamt erzielten vier Agenten in diesem Zeitraum positive Renditen, einer nicht. Diese Ergebnisse hingen von Marktbedingungen und Ausführungsfaktoren ab, so UniPat AI.

Das Modell wurde auf Szenarien mit mehreren Variablen getestet, die regulatorische Entwicklungen, geopolitische Ereignisse, On-Chain-Governance-Entscheidungen und marktbezogene Ereignisse umfassten, so das Unternehmen. Diese Szenarien wurden ausgewählt, um Situationen mit teilweiser oder sich entwickelnder Information darzustellen.

UniPat AI hat auch eine Reihe von Stress-Tests zu seinem Evaluierungsrahmen durchgeführt. Diese Modifikationen bestanden aus der Änderung von Bewertungsparametern, der teilweisen Entfernung von Eingabedaten und der Anpassung von Modellkonfigurationen. Unter diesen Bedingungen behielten die Modelle innerhalb des Testrahmens des Unternehmens konsistente Rankings bei, so die Aussage.

UniPat AI behauptet, Prognoseeingaben, Wahrscheinlichkeitsabschätzungen, Zeitstempel und endgültige Ergebnisse der Öffentlichkeit zur unabhängigen Prüfung veröffentlicht zu haben. Es umfasst übereinstimmende und nicht übereinstimmende Prognosen.

Beispiele, die es nennt, umfassen Prognosen zur Marktkapitalisierung von Aktien, Preisniveaus von digitalen Vermögenswerten und Ranglisten im professionellen Sport. Wahrscheinlichkeitsabschätzungen wurden in jedem Fall vor der Ergebnisfeststellung zur Validierung dokumentiert.

EchoZ-1.0 stützt sich auf eine Methode namens „Train-on-Future“, so UniPat AI, und unterscheidet sich von Methoden, die hauptsächlich historische Daten verwenden. Es umfasst Bewertungskriterien, um sowohl die Argumentationsstruktur als auch die Ergebnisübereinstimmung zu erfassen. In diesem Prozess wird ein System namens Automated Rubric Search verwendet, um Argumentationsmuster zu extrahieren, die mit den beobachteten Handlungen zusammenhängen.

Dieses Entwicklungsteam besteht aus Forschern mit Expertise in Reinforcement Learning, Datensynthese und Modellevaluierung. Die Prognosemärkte wurden aufgrund ihrer messbaren und verifizierbaren Natur als Testumgebung ausgewählt, so UniPat AI.

Ein Sprecher des Unternehmens sagte, strukturierte Bewertungen von Wahrscheinlichkeiten könnten Anwendungen finden, wo Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden.

Über UniPat AI

UniPat AI ist ein forschungsorientiertes Künstliche-Intelligenz-Unternehmen, das an der Entwicklung von Machine-Learning-Systemen für Echtweltanwendungen arbeitet. Die Organisation beschreibt ihre Mission als die Weiterentwicklung von KI-Systemen von experimentellen Modellen zu praktischen, einsetzbaren Tools, die in komplexen Umgebungen operieren können.

Pressekontakt

Organisation: UniPat AI

Ansprechpartner Name: Yao He

Webseite: https://unipat.ai/

E-Mail: yaohe@UniPat.AI

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