एक रिसर्च टूल पर 32% हॉलूसिनेशन दर, जिसका उपयोग लोग ट्रेड करने के लिए करते हैं। यह Research v1.5 था। @SurfAI ने 19 मई को Research 2.0 लॉन्च किया और इसे 8% तक घटा दिया। वास्तव में अधिक महत्वपूर्ण संख्या रिपोर्ट लॉजिक की सुसंगठितता है: 55% से 94%। v1.5 में, प्रत्येक रिपोर्ट में एक से अधिक बार 4 में से 10 आउटपुट्स एक ही रिपोर्ट के भीतर आपस में विरोधाभासी थे। यह एक छोटी गुणवत्ता समस्या नहीं है। यह एक ऐसा उत्पाद है जो पूरी रिपोर्ट पढ़ने वाले उपयोगकर्ताओं को सक्रिय रूप से भ्रमित करता है। पुनर्निर्माण ने केवल मॉडल ही नहीं, बल्कि पूरी ऑर्केस्ट्रेशन परत को शुरू से ठीक किया। कौन सा डेटा पुल किया जाता है, कितने स्रोतों की पुष्टि की जाती है, और उत्तर को कैसे संरचित किया जाता है। प्रेडिक्शन मार्केट, संस्थागत पूंजी प्रवाह, DeFi तुलनाएँ, और हाइपरलिक्विड कवरेज के 37 नए API एंडपॉइंट्स जोड़े गए हैं, जो genesis से पहले के डेटा को कवर करते हैं। Polymarket और Kalshi का एकीकरण मुझे सचमुच दिलचस्प लगता है। v1.5 किसी भी प्रेडिक्शन मार्केट के सवाल का जवाब नहीं दे सकता था। v2.0 अब 30 दिनों के 5-मिनट के BTC मार्केट को स्कैन कर सकता है और सेटलमेंट से पहले के अंतिम 60 सेकंड में संभावना में पलटाव को पहचान सकता है। यह एक विशिष्ट, कार्यान्वयनयोग्य लाभ है, जो दो हफ्ते पहले मौजूद नहीं था। अगला जो मुझे देखना है, वह है कि क्या 8% हॉलूसिनेशन दर पोर्टफोलियो पर्सनलाइजेशन परत के लॉन्च होने पर भी मेंटेन होगी। उपयोगकर्ता पोज़ीशन और ट्रेडिंग स्टाइल को रिसर्चएजेंट से कनेक्ट करने से मॉडल के गलत होने के कई संभावित मार्ग मिलते हैं, जो सामान्य त्रुटियों से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।