Taux d’hallucinations de 32 % sur un outil de recherche utilisé pour prendre des décisions de trading. C’était Research v1.5. @SurfAI vient de lancer Research 2.0 le 19 mai et a réduit ce taux à 8 %. Le chiffre qui compte vraiment, c’est la cohérence logique des rapports : de 55 % à 94 %. En v1.5, plus de 4 rapports sur 10 contenaient des contradictions au sein même du document. Ce n’est pas un simple défaut de qualité. C’est un produit qui trompe activement les utilisateurs qui lisent l’intégralité du rapport. La refonte a reconstruit entièrement la couche d’orchestration, pas seulement le modèle. Ce qui détermine les données récupérées, le nombre de sources croisées, et la structure de la réponse. 37 nouveaux points d’entrée API ont été ajoutés pour les marchés de prédictions, les flux de capital institutionnel, les comparaisons DeFi et la couverture Hyperliquid remontant à la genèse. L’intégration avec Polymarket et Kalshi est celle que je trouve véritablement intéressante. La v1.5 ne pouvait pas répondre à une seule question sur un marché de prédictions. La v2.0 peut désormais analyser 30 jours de marchés BTC toutes les 5 minutes et détecter les retournements de probabilité dans les 60 dernières secondes avant le règlement. C’est un avantage spécifique et exploitables qui n’existait pas il y a deux semaines. Ce que je veux voir ensuite, c’est si le taux d’hallucinations de 8 % reste stable lorsque la couche de personnalisation du portefeuille sera lancée. Lier les positions et le style de trading des utilisateurs à l’agent de recherche augmente considérablement les risques d’erreurs significatives, bien plus que des erreurs génériques.