a16z 在这周的年度 Big Ideas 里，有一段关于预测市场的判断其实非常“技术向”，但被很多人忽略了。他们说：当预测市场要处理更大规模、更复杂、争议更高的合约时，系统真正的瓶颈不在流动性，也不在模型能力，而在“如何对真相达成一致”。中心化平台可以裁决，但像「Elon Musk是否真正控制X的内容审核决策」这样的案例已经反复证明，人类裁决在边缘问题上既不稳定，也不可扩展。
所以 a16z 提出的方向很明确：预测市场要继续扩张，必须引入新的共识机制——包括去中心化治理，以及基于 LLM 的新型预言机（LLM oracles）。
这不是在说“用 AI 判对错”，而是在说：如何让“事实本身”变成一个可验证、可审计、可复现的系统结果。
这恰好对应了我们正在做的一个开源项目1024 Multi-Deep-Research Agent Oracle。
简单来说，就是现在大多数所谓“AI 预言机”，本质上是：一个模型 → 给一个答案 → 你要么信，要么不信。
而 1024 想做的是：多个 AI 像研究员一样各自查资料 → 相互对照 → 把“为什么得出这个结论”完整保留下来。
它不要求你相信 AI 是对的，它只要求一件事：证据必须摊在桌面上。
从这个角度再回头看 a16z 提到的「LLM 预言机」，你会发现他们真正关心的从来不是模型参数，而是系统是否具备“对真相负责”的能力。
我们并不是因为看到了 a16z 才去做这件事。只是在回头对照时才发现我们碰巧走在了他们描述的那条路径上。
当预测市场、AI、区块链这三个词被放在一起时，很容易被误解成“炒作”。
但如果把噪音拿掉，我们真正要解决的，其实只有一个问题：在一个去中心化、自动化的世界里，真相该如何被生产、被验证、被保存。
#量化 #量化交易 #AI #LLM #a16z #1024ai @科技薯 #小红书科技AMA #科技前沿与未来#科技造福人类
所以 a16z 提出的方向很明确：预测市场要继续扩张，必须引入新的共识机制——包括去中心化治理，以及基于 LLM 的新型预言机（LLM oracles）。
这不是在说“用 AI 判对错”，而是在说：如何让“事实本身”变成一个可验证、可审计、可复现的系统结果。
这恰好对应了我们正在做的一个开源项目1024 Multi-Deep-Research Agent Oracle。
简单来说，就是现在大多数所谓“AI 预言机”，本质上是：一个模型 → 给一个答案 → 你要么信，要么不信。
而 1024 想做的是：多个 AI 像研究员一样各自查资料 → 相互对照 → 把“为什么得出这个结论”完整保留下来。
它不要求你相信 AI 是对的，它只要求一件事：证据必须摊在桌面上。
从这个角度再回头看 a16z 提到的「LLM 预言机」，你会发现他们真正关心的从来不是模型参数，而是系统是否具备“对真相负责”的能力。
我们并不是因为看到了 a16z 才去做这件事。只是在回头对照时才发现我们碰巧走在了他们描述的那条路径上。
当预测市场、AI、区块链这三个词被放在一起时，很容易被误解成“炒作”。
但如果把噪音拿掉，我们真正要解决的，其实只有一个问题：在一个去中心化、自动化的世界里，真相该如何被生产、被验证、被保存。
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