(SeaPRwire) –   北京，2026年4月10日 — UniPat AI 宣布其預測模型 EchoZ-1.0 在 Polymarket 的沙盒及真實環境中完成測試後的基準結果。

預測市場是一個讓個人可以針對未來事件的結果進行交易的場所。第三方數據（包括來自 Dune Analytics 的數據）顯示，在此類流動性高（且競爭激烈）的市場中，參與者的表現隨著時間推移呈現多樣化。

根據 UniPat AI 的說法，EchoZ-1.0 在測試期間，針對政治與治理相關問題的輸出達到了 63.2% 的預測吻合率。對於基於七天或更長時間的預測，該模型的預測吻合率為 59.3%。在該公司歸類為高不確定性的案例中（其基準信心分數「介於 55% 至 70% 之間」），其報告的吻合率為 57.9%。該公司表示，這些結果是在特定測試條件下獲得的，並不一定能預測未來的表現。

有五個不同的智能代理被自主部署，以在真實場景中進行性能基準測試，所有代理均由 EchoZ-1.0 模型驅動，為期一週。總體而言，在此期間，四個代理產生了正回報，一個則沒有。UniPat AI 表示，這些結果受到市場條件和執行因素的影響。

該公司表示，模型在包含多個變數的情境下進行了測試，這些情境包括監管發展、地緣政治事件、鏈上治理決策以及市場相關事件。選擇這些情境是為了代表資訊不完整或不斷演變的情況。

UniPat AI 還對其評估框架進行了一系列壓力測試。這些修改包括變更評分參數、部分移除輸入數據以及修改模型配置。該公司表示，在此條件下，模型在其測試框架內保持了穩定的排名。

UniPat AI 聲稱已向公眾發布預測輸入、機率估計、時間戳記以及最終結果，以供獨立審計。其中包含吻合與不吻合的預測。

其引用的例子包括對股票市場市值、數位資產價格水平以及職業體育聯賽排名的預測。在每個案例中，機率估計都在結果確定前被記錄下來以供驗證。

UniPat AI 表示，EchoZ-1.0 依賴於一種名為「Train-on-Future」的方法，與主要使用歷史數據的方法不同。它包含評估標準，以捕捉推理結構以及結果的吻合度。在此過程中，一個名為「Automated Rubric Search」的系統被用來提取與觀察到的行動相關的推理模式。

這個開發團隊由在強化學習、數據合成和模型評估方面具有專業知識的研究人員組成。UniPat AI 表示，選擇預測市場作為測試場地是因為其可衡量和可驗證的特性。

該公司發言人表示，結構化的機率評估可能在需要於不確定性下進行決策的領域有應用價值。

關於 UniPat AI

UniPat AI 是一家專注於研究的人工智慧公司，致力於開發專為現實世界應用設計的機器學習系統。該組織將其使命描述為推動人工智慧系統從實驗模型發展為能夠在複雜環境中運作的實用、可部署工具。

媒體聯繫

組織： UniPat AI

聯絡人姓名： Yao He

網站： https://unipat.ai/ 

電子郵件： yaohe@UniPat.AI 

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