Talus là một blockchain Layer 1 và nền tảng cơ sở hạ tầng được thiết kế cho các tác nhân [...] The post Bitget – Talus (US): Layer 1 dành cho tác nhân AI trên chuỗiTalus là một blockchain Layer 1 và nền tảng cơ sở hạ tầng được thiết kế cho các tác nhân [...] The post Bitget – Talus (US): Layer 1 dành cho tác nhân AI trên chuỗi

Bitget – Talus (US): Layer 1 dành cho tác nhân AI trên chuỗi

Talus là một blockchain Layer 1 và nền tảng cơ sở hạ tầng được thiết kế cho các tác nhân AI phi tập trung và các tác nhân thông minh tự động hoạt động và giao dịch trên chuỗi. Được thành lập bởi Michael A. Hanono và Ben Frigon, với sự hỗ trợ hơn 10 triệu USD từ Polychain Capital, Animoca Brands, cùng với khoản đầu tư chiến lược từ Sui Foundation và Walrus Foundation, Talus (US) sẽ sớm có mặt trên Bitget!

Talus (US) là gì?

Talus là một blockchain Layer 1 và hệ thống cơ sở hạ tầng được thiết kế cho các tác nhân AI phi tập trung và các tác nhân thông minh tự động hoạt động và giao dịch trên chuỗi. Mục tiêu là trở thành cơ sở hạ tầng nền tảng nơi các tác nhân AI có thể được tạo ra, sở hữu, giao dịch và kiếm tiền, đồng thời trực tiếp kiểm soát tài sản kỹ thuật số và tương tác với nhiều hệ sinh thái blockchain khác nhau.

Các hệ thống AI tập trung kiểm soát quyền truy cập và lưu giữ dữ liệu người dùng mà không cần quản lý tài sản trực tiếp trên chuỗi. Các chuỗi hiện có thiếu cơ sở hạ tầng cho các tác nhân kinh tế có trạng thái, cần phải giao dịch ở quy mô lớn và tương tác xuyên suốt các hệ sinh thái. Các tác nhân AI cần hoạt động trên nhiều chuỗi khác nhau, nhưng lại không có cơ sở hạ tầng thống nhất.

Talus cung cấp một môi trường phi tập trung, nơi các tác nhân có thể trực tiếp kiểm soát tài sản trên chuỗi mà không cần các trung gian lưu ký.

Đổi mới cốt lõi: Talus là một blockchain và cơ sở hạ tầng chính dành cho các tác nhân AI, cho phép chúng kiểm soát tài sản, tự động hóa quy trình làm việc trên chuỗi và hoạt động trên nhiều blockchain khác nhau. Nó kết hợp một chuỗi tập trung vào tác nhân (Protochain + MoveVM), khả năng kết nối xuyên chuỗi (IBC) và một bộ công cụ phát triển phần mềm/trí tuệ nhân tạo (AI) để các nhà phát triển có thể xây dựng các tác nhân đọc dữ liệu, đưa ra quyết định và thực hiện giao dịch một cách tự động.

Token US là tài sản kinh tế cốt lõi được sử dụng để thanh toán phí, staking và quản lý hệ sinh thái tác nhân Talus. Nó được sử dụng cho các hoạt động của tác nhân, mua tài nguyên, staking/đồng thuận và quản trị trong nền kinh tế tác nhân.

Ai đã tạo ra Talus (US)?

Talus được thành lập bởi Michael A. Hanono và Ben Frigon, với một đội ngũ kỹ thuật rộng lớn hơn hoạt động dưới sự quản lý của Talus Labs, Inc.

Michael A. Hanono (Người sáng lập & Giám đốc điều hành):

Người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Talus Network (Talus Labs, Inc.). Bằng thạc sĩ ngành Khoa học Dữ liệu Ứng dụng từ Đại học Nam California (USC). Kinh nghiệm trước đây với vai trò kỹ sư phần mềm/backend trong lĩnh vực DeFi và Web3 (kỹ sư phần mềm tại Cowri Labs). Là người sáng lập chính trong các dự án công nghệ khác, đồng sáng lập MVUP Internet Corporation và DAuth Network trước khi thành lập Talus. Thường xuyên phát biểu về các tác nhân AI trên chuỗi, khung tác nhân Nexus và AI dự đoán.

Ben Frigon (Đồng sáng lập / Giám đốc điều hành / Giám đốc chiến lược):

Đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành (đôi khi cũng được gọi là Giám đốc chiến lược) của Talus Network. Trước đây tôi từng làm việc trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm tại Distributed Global, tích lũy kinh nghiệm về các dự án cơ sở hạ tầng và tiền điện tử. Đã từng làm việc với Movement Labs và tích cực tham gia vào hệ sinh thái Move/Sui. Đồng thiết kế khóa học đại học có tín chỉ đầu tiên về NFT thông qua Blockchain@Brown, và là cựu Chủ tịch/lãnh đạo câu lạc bộ blockchain của Đại học Brown. Đã trình bày rõ chiến lược tiếp thị “Trí tuệ nhân tạo dự đoán”: kết hợp các tác nhân AI với thị trường dự đoán và giải trí dành cho người tiêu dùng (ví dụ: Idol.fun, trò chơi đối kháng giữa các tác nhân).

Đội ngũ nòng cốt:

  • Kỹ sư VM/Giao thức tập trung vào MoveVM, tích hợp Sui và khung Nexus
  • Các nhà quản lý/cộng tác viên khác có kinh nghiệm về khởi nghiệp và cơ sở hạ tầng Web3.

Talus (US) được hỗ trợ bởi những VC nào?

Talus đã huy động được nhiều vòng vốn từ các quỹ tiền điện tử hàng đầu và các nhà đầu tư chiến lược, với tổng số vốn đầu tư được công bố lên đến hơn 10 triệu USD.

Vòng tài trợ:

  • Vòng gọi vốn ban đầu (tháng 2/2024): 3 triệu USD, dẫn dắt bởi Polychain Capital
  • Vòng gọi vốn chiến lược (tháng 11/2024): 6 triệu USD, dẫn dắt bởi Polychain Capital, nâng tổng số vốn đầu tư lên 9 triệu USD và định giá Talus ở mức khoảng 150 triệu USD
  • Đầu tư chiến lược (tháng 9/2025): Cam kết bổ sung nâng tổng số vốn đầu tư lên hơn 10 triệu USD

Nhà đầu tư chính:

  • Polychain Capital: dẫn dắt cả vòng gọi vốn hạt giống 3 triệu USD và vòng gọi vốn chiến lược 6 triệu USD

Các nhà đầu tư vòng hạt giống (3 triệu USD):

  • dao5
  • Hash3
  • TRGC
  • WAGMI Ventures
  • Inception Capital

Các nhà đầu tư vòng chiến lược (6 triệu USD):

  • Foresight Ventures
  • Animoca Brands
  • Geek Cartel
  • Echo

Các nhà đầu tư chiến lược vào hệ sinh thái (2025):

  • Sui Foundation
  • Walrus Foundation

Các nhà đầu tư thiên thần:

  • Sandeep Nailwal (Đồng sáng lập Polygon)
  • Kenzi Wang (Đồng sáng lập Symbolic Capital và cộng tác viên chính tại Sentient)
  • Michael Heinrich (Giám đốc điều hành của 0G Labs)
  • Nick Emmons (Giám đốc điều hành của Allora Labs)
  • Atlan Tutar (Đồng sáng lập Nuffle Labs)
  • Các giám đốc điều hành đến từ Nvidia, IBM, Render Network, Blue7, Symbolic Capital

Quan hệ đối tác chính

Sui: Đối tác hệ sinh thái L1. Talus tích hợp Nexus với nền tảng Sui, định vị Sui như một lớp điều phối toàn cầu cho các tác nhân trên chuỗi. Sui Foundation là nhà đầu tư chiến lược.

Walrus: Lớp dữ liệu và nơi lưu trữ mô hình. Cung cấp giải pháp lưu trữ phi tập trung, có thể lập trình cho các tác nhân Talus, cho phép lưu trữ và truy xuất các mô hình và dữ liệu AI quy mô lớn. Walrus Foundation là nhà đầu tư chiến lược.

0G (Zero Gravity): Lưu trữ dữ liệu AI thông lượng cao được tối ưu hóa cho việc truy xuất và suy luận mô hình AI.

Noodles Finance: Các tác nhân Talus truy cập dữ liệu Sui DeFi theo thời gian thực (giao dịch hoán đổi, cho vay, vault).

ZO: Các tác nhân Talus tích hợp vào sàn giao dịch phi tập trung thông minh của ZO trên Sui để tự động hóa giao dịch.

Stream Finance: Các tác nhân của Talus thiết kế và thực hiện các chiến lược sinh lời thông qua nền tảng thanh toán bù trừ của Stream.

NODO: Lớp lợi nhuận đa chuỗi được hỗ trợ bởi AI cho phép các tác nhân Talus quản lý và tối ưu hóa chiến lược thanh khoản.

Tria: Khả năng tương tác / BestPath AVS cho các tương tác xuyên chuỗi hiệu quả.

TradePort: Sàn giao dịch NFT Sui, nơi lưu trữ bộ sưu tập NFT PFP “Tallys” của Talus.

Cubist: Cơ sở hạ tầng ví điện tử phi tập trung với tính năng ký giao dịch được hỗ trợ bởi phần cứng.

Cách thức hoạt động của Talus (US)

Talus là một blockchain nơi các tác nhân AI nắm giữ ví, thực hiện các chiến lược và sử dụng các ứng dụng theo các quy tắc do bạn kiểm soát.

Cơ sở hạ tầng blockchain

Talus hoạt động như một blockchain Layer 1 riêng biệt được xây dựng trên Cosmos SDK/CometBFT với lớp thực thi MoveVM, và kết nối với các chuỗi khác thông qua IBC và hệ sinh thái Sui.

Nút Protochain: Triển khai nút Proof-of-stake được xây dựng bằng Cosmos SDK và CometBFT, cung cấp các dịch vụ mạng, cơ chế đồng thuận và các dịch vụ chuỗi cơ bản.

MoveVM + Sui Move: Môi trường thực thi và ngôn ngữ dành cho hợp đồng thông minh và logic tác nhân, tập trung vào tính an toàn của tài nguyên và khả năng thực thi song song thông lượng cao. Mô hình đối tượng thể hiện các tác nhân, công cụ của họ và các tài nguyên AI dưới dạng các đối tượng trên chuỗi với các quy tắc sở hữu nghiêm ngặt.

IBC (Giao tiếp liên blockchain): Lớp nhắn tin xuyên chuỗi cho phép các tác nhân Talus tương tác với dữ liệu và tài sản trên các blockchain bên ngoài có hỗ trợ IBC. Hỗ trợ các hoạt động xuyên chuỗi có thể kiểm chứng và nguyên tử.

Kiến trúc kỹ thuật

AI Stack: Bộ SDK, API và các thành phần tích hợp dành cho nhà phát triển để kết nối các tác nhân thông minh với LLM, điện toán ngoài chuỗi, nguồn cấp dữ liệu và oracle.

Đối tượng phản chiếu: Các biểu diễn trên chuỗi của các tài nguyên AI ngoài chuỗi như mô hình, tập dữ liệu và khe tính toán. Cho phép các tài nguyên này được nhận dạng riêng biệt, cấp quyền, kiếm tiền và kết hợp trong quy trình làm việc.

Nexus / Công cụ quản lý quy trình làm việc: Khung tự động hóa dựa trên tác nhân, kết hợp các hành động thành quy trình làm việc Đồ thị không chu trình có hướng (DAG) (“Công cụ Talus”), được thực thi trên stack Move. Đảm nhiệm việc điều phối các bước trên chuỗi và ngoài chuỗi để các tác nhân có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhiều bước với dấu vết có thể kiểm chứng.

Lớp kinh tế: Token US được sử dụng cho phí giao dịch, hoạt động của tác nhân, mua/giao dịch tài nguyên, staking và quản trị.

Quy trình người dùng

  1. Chọn hoặc Tạo tác nhân: Từ giao diện người dùng hoặc chợ ứng dụng, hãy chọn loại tác nhân (quản lý danh mục đầu tư, bot dự đoán, tác nhân trò chơi) hoặc sử dụng trình hướng dẫn để xác định mục tiêu
  2. Thiết lập quy tắc và quyền hạn: Hãy xác định những việc mà tác nhân được phép làm và với số vốn bao nhiêu. Các giới hạn do hợp đồng thông minh đặt lên Talus
  3. Kết nối dữ liệu và tài khoản: Liên kết ví điện tử và vault dữ liệu riêng tư để người đại diện có thể xem thông tin liên quan trong khi vẫn tôn trọng cài đặt quyền riêng tư.
  4. Tác nhân chạy các quy trình công việc: Nexus thực hiện quy trình làm việc từng bước: lấy giá, truy vấn mô hình, quyết định hành động, sau đó gửi giao dịch trên chuỗi. Mỗi lần chạy đều để lại dấu vết có thể kiểm chứng
  5. Theo dõi và điều chỉnh: Bảng điều khiển hiển thị những gì các nhân viên đang làm — vị trí công việc, lợi nhuận và thua lỗ, các hành động gần đây. Người dùng có thể thắt chặt quy tắc, tạm dừng hoặc nâng cấp tác nhân.

Bạn có thể truy cập nền tảng tại talus.network.

Token và tokenomics của Talus (US)

Token Talus (US / $US) là tài sản kinh tế cốt lõi của hệ sinh thái Talus, được sử dụng để thanh toán cho hoạt động của các tác nhân, bảo mật mạng lưới và điều chỉnh các động lực dài hạn.

Chi tiết token

  • Ký hiệu token: $US
  • Blockchain: Mạng Sui
  • Tổng nguồn cung: 10.000.000.000 (10 tỷ token, số lượng cố định)
  • Nguồn cung lưu hành ban đầu tại TGE: ~22,2% tổng nguồn cung

Phân phối token

  • Cộng đồng & Hệ sinh thái: 30% (3.000.000.000 US) dành cho các phần thưởng cộng đồng, ưu đãi hệ sinh thái, chương trình tăng trưởng, được mở khóa dần trong 36 tháng
  • Cổ đông đóng góp chính: 22% (2.200.000.000 US) dành cho người sáng lập, nhân viên và những người đóng góp quan trọng, thời gian khóa 12 tháng, sau đó mở khóa dần trong 36 tháng
  • Nhà đầu tư: 20,5% (2.050.000.000 US) cho các vòng gọi vốn ban đầu và chiến lược, thời gian khóa 12 tháng, sau đó mở khóa dần trong 24 tháng
  • Talus Foundation: 20% (2.000.000.000 US) dành cho phát triển dài hạn, tài trợ, hợp tác và hoạt động quản trị, được mở khóa trong 36 tháng mà không có điều kiện khóa ban đầu
  • Khởi tạo và Airdrop: 7,5% (750.000.000 US) dành cho các chương trình người dùng ban đầu, airdrop và khởi tạo thanh khoản

Cơ chế giảm phát:

  • 10% doanh thu từ giao thức được sử dụng để mua lại và đốt, làm giảm nguồn cung theo thời gian
  • Phần thưởng dựa trên phí: Phần thưởng staking đến từ việc sử dụng mạng thực tế (phí từ việc thực thi quy trình công việc và ứng dụng)

Tiện ích token

  • Phí giao dịch: Thanh toán phí giao dịch trên cơ sở hạ tầng dựa trên Talus/Sui và cho việc thực thi quy trình làm việc Nexus khi các tác nhân chạy công cụ, thực hiện giao dịch hoặc tương tác với dApps
  • Staking: Stake US để giúp bảo mật mạng lưới / Talus Leader Network và nhận một phần phí giao thức làm phần thưởng. Cũng được sử dụng như một nguồn hỗ trợ kinh tế cho một số công cụ hoặc tác nhân nhất định.
  • Quản trị: Các cổ đông tham gia vào các quy trình quản trị định hình các thông số như phân bổ phí, chương trình khuyến khích và thứ tự niêm yết/ưu tiên trong hệ sinh thái Talus
  • Kiếm tiền từ tác nhân: Các nhà phát triển tác nhân và công cụ thành công sẽ kiếm được US khi người dùng chạy quy trình làm việc của họ, đăng ký các chiến lược hoặc tài trợ cho tác nhân của họ thông qua các đợt chào bán tác nhân ban đầu (IAO)
  • Khuyến khích ứng dụng: Các chương trình khuyến khích cấp ứng dụng (thị trường dự đoán, trò chơi AvA như Idol.fun) phân phối US dưới dạng phần thưởng cho các tác nhân thắng cuộc và chủ sở hữu

Vì sao chọn Talus?

Layer 1 dành cho các tác nhân AI: Blockchain được tối ưu hóa cho các tác vụ AI/tác nhân sử dụng ngôn ngữ Move và MoveVM để tăng cường bảo mật và thực thi song song cho các hợp đồng thông minh.

Kiểm soát phi tập trung bằng AI: Các tác nhân có thể trực tiếp kiểm soát tài sản trên chuỗi mà không cần đến các trung gian tập trung hoặc người trung gian lưu ký.

Bộ công cụ AI: SDK, mô-đun và nền tảng AI để xây dựng các tác nhân token hóa, thị trường và ứng dụng nơi các tác nhân thực hiện giao dịch, quản lý danh mục đầu tư, tương tác với DeFi, DAO, IoT và trò chơi.

Các hoạt động xuyên chuỗi: Các tác nhân có thể chuyển thanh khoản và tương tác với các dApp trên các blockchain khác nhau thông qua IBC và các cơ chế xuyên chuỗi khác.

AI có thể kiểm chứng: Tập trung vào các suy luận AI có thể kiểm chứng (opML, zkML, teeML) để cho phép hành vi AI minh bạch và đáng tin cậy hơn.

Sàn giao dịch tác nhân: Hỗ trợ tích hợp cho các sàn giao dịch và mô hình kinh tế, nơi các tác nhân, chiến lược của họ hoặc kết quả đầu ra của họ có thể được mua, bán hoặc chia sẻ.

Nexus Framework: Khung tự động hóa dựa trên tác nhân, kết hợp các hành động thành quy trình công việc DAG với dấu vết có thể kiểm chứng được cho các tác vụ phức tạp, nhiều bước.

Kinh tế token giảm phát: Nguồn cung cố định 10 tỷ token, trong đó 10% doanh thu của giao thức được dành cho việc mua lại và đốt token, làm giảm nguồn cung theo thời gian.

Nguồn vốn đầu tư: Hơn 10 triệu USD từ Polychain Capital (nhà đầu tư chính), Animoca Brands, Foresight Ventures, Sui Foundation, Walrus Foundation, dao5, Hash3, TRGC, WAGMI Ventures, Inception Capital, Geek Cartel, Echo.

Các nhà đầu tư thiên thần: Sandeep Nailwal (Polygon), Kenzi Wang (Symbolic Capital), Michael Heinrich (0G Labs), Nick Emmons (Allora Labs), cùng các giám đốc điều hành từ Nvidia, IBM, Render Network.

Lãnh đạo: Được sáng lập bởi Michael A. Hanono (Khoa học dữ liệu ứng dụng USC, cựu kỹ sư DeFi tại Cowri Labs) và Ben Frigon (cựu chuyên gia Distributed Global VC, Movement Labs, Brown blockchain).

Các đối tác: Sui, Walrus, 0G, Noodles Finance, ZO, Stream Finance, NODO, Tria, TradePort, Cubist, SphereOne, ORA, Gateway, Assisterr, Allora, Vana, Swarm Network.

AI dự đoán / AvA trò chơi: Ứng dụng hàng đầu dành cho người tiêu dùng Idol.fun giới thiệu các tác nhân trong bối cảnh dự đoán và giải trí tác nhân với tác nhân.

Talus (US) chính thức ra mắt trên Bitget

Chúng tôi vui mừng thông báo Talus (US) sẽ được niêm yết tại Innovation Zone và AI Zone.

Giao dịch: Mở vào 20:00 11/12/2025 (Giờ VN)

Giao dịch US/USDT trên Bitget!

The post Bitget – Talus (US): Layer 1 dành cho tác nhân AI trên chuỗi appeared first on VNECONOMICS.

Piyasa Fırsatı
Talus Logosu
Talus Fiyatı(US)
$0,01291
$0,01291$0,01291
+5,21%
USD
Talus (US) Canlı Fiyat Grafiği
Sorumluluk Reddi: Bu sitede yeniden yayınlanan makaleler, halka açık platformlardan alınmıştır ve yalnızca bilgilendirme amaçlıdır. MEXC'nin görüşlerini yansıtmayabilir. Tüm hakları telif sahiplerine aittir. Herhangi bir içeriğin üçüncü taraf haklarını ihlal ettiğini düşünüyorsanız, kaldırılması için lütfen service@support.mexc.com ile iletişime geçin. MEXC, içeriğin doğruluğu, eksiksizliği veya güncelliği konusunda hiçbir garanti vermez ve sağlanan bilgilere dayalı olarak alınan herhangi bir eylemden sorumlu değildir. İçerik, finansal, yasal veya diğer profesyonel tavsiye niteliğinde değildir ve MEXC tarafından bir tavsiye veya onay olarak değerlendirilmemelidir.

Ayrıca Şunları da Beğenebilirsiniz

South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative

South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative

The post South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative appeared on BitcoinEthereumNews.com. South Korea has witnessed a pivotal development in its cryptocurrency landscape with BDACS introducing the nation’s first won-backed stablecoin, KRW1, built on the Avalanche network. This stablecoin is anchored by won assets stored at Woori Bank in a 1:1 ratio, ensuring high security. Continue Reading:South Korea Launches Innovative Stablecoin Initiative Source: https://en.bitcoinhaber.net/south-korea-launches-innovative-stablecoin-initiative
Paylaş
BitcoinEthereumNews2025/09/18 17:54
Trump Cancels Tech, AI Trade Negotiations With The UK

Trump Cancels Tech, AI Trade Negotiations With The UK

The US pauses a $41B UK tech and AI deal as trade talks stall, with disputes over food standards, market access, and rules abroad.   The US has frozen a major tech
Paylaş
LiveBitcoinNews2025/12/17 01:00
Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API

Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API

Turn lengthy earnings call transcripts into one-page insights using the Financial Modeling Prep APIPhoto by Bich Tran Earnings calls are packed with insights. They tell you how a company performed, what management expects in the future, and what analysts are worried about. The challenge is that these transcripts often stretch across dozens of pages, making it tough to separate the key takeaways from the noise. With the right tools, you don’t need to spend hours reading every line. By combining the Financial Modeling Prep (FMP) API with Groq’s lightning-fast LLMs, you can transform any earnings call into a concise summary in seconds. The FMP API provides reliable access to complete transcripts, while Groq handles the heavy lifting of distilling them into clear, actionable highlights. In this article, we’ll build a Python workflow that brings these two together. You’ll see how to fetch transcripts for any stock, prepare the text, and instantly generate a one-page summary. Whether you’re tracking Apple, NVIDIA, or your favorite growth stock, the process works the same — fast, accurate, and ready whenever you are. Fetching Earnings Transcripts with FMP API The first step is to pull the raw transcript data. FMP makes this simple with dedicated endpoints for earnings calls. If you want the latest transcripts across the market, you can use the stable endpoint /stable/earning-call-transcript-latest. For a specific stock, the v3 endpoint lets you request transcripts by symbol, quarter, and year using the pattern: https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={q}&year={y}&apikey=YOUR_API_KEY here’s how you can fetch NVIDIA’s transcript for a given quarter: import requestsAPI_KEY = "your_api_key"symbol = "NVDA"quarter = 2year = 2024url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={API_KEY}"response = requests.get(url)data = response.json()# Inspect the keysprint(data.keys())# Access transcript contentif "content" in data[0]: transcript_text = data[0]["content"] print(transcript_text[:500]) # preview first 500 characters The response typically includes details like the company symbol, quarter, year, and the full transcript text. If you aren’t sure which quarter to query, the “latest transcripts” endpoint is the quickest way to always stay up to date. Cleaning and Preparing Transcript Data Raw transcripts from the API often include long paragraphs, speaker tags, and formatting artifacts. Before sending them to an LLM, it helps to organize the text into a cleaner structure. Most transcripts follow a pattern: prepared remarks from executives first, followed by a Q&A session with analysts. Separating these sections gives better control when prompting the model. In Python, you can parse the transcript and strip out unnecessary characters. A simple way is to split by markers such as “Operator” or “Question-and-Answer.” Once separated, you can create two blocks — Prepared Remarks and Q&A — that will later be summarized independently. This ensures the model handles each section within context and avoids missing important details. Here’s a small example of how you might start preparing the data: import re# Example: using the transcript_text we fetched earliertext = transcript_text# Remove extra spaces and line breaksclean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()# Split sections (this is a heuristic; real-world transcripts vary slightly)if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1)else: prepared, qna = clean_text, ""print("Prepared Remarks Preview:\n", prepared[:500])print("\nQ&A Preview:\n", qna[:500]) With the transcript cleaned and divided, you’re ready to feed it into Groq’s LLM. Chunking may be necessary if the text is very long. A good approach is to break it into segments of a few thousand tokens, summarize each part, and then merge the summaries in a final pass. Summarizing with Groq LLM Now that the transcript is clean and split into Prepared Remarks and Q&A, we’ll use Groq to generate a crisp one-pager. The idea is simple: summarize each section separately (for focus and accuracy), then synthesize a final brief. Prompt design (concise and factual) Use a short, repeatable template that pushes for neutral, investor-ready language: You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call sectionfor {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise.Return:1) TL;DR (3–5 bullets)2) Results vs. guidance (what improved/worsened)3) Forward outlook (specific statements)4) Risks / watch-outs5) Q&A takeaways (if present)Text:<<<{section_text}>>> Python: calling Groq and getting a clean summary Groq provides an OpenAI-compatible API. Set your GROQ_API_KEY and pick a fast, high-quality model (e.g., a Llama-3.1 70B variant). We’ll write a helper to summarize any text block, then run it for both sections and merge. import osimport textwrapimport requestsGROQ_API_KEY = os.environ.get("GROQ_API_KEY") or "your_groq_api_key"GROQ_BASE_URL = "https://api.groq.com/openai/v1" # OpenAI-compatibleMODEL = "llama-3.1-70b" # choose your preferred Groq modeldef call_groq(prompt, temperature=0.2, max_tokens=1200): url = f"{GROQ_BASE_URL}/chat/completions" headers = { "Authorization": f"Bearer {GROQ_API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": MODEL, "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a precise, neutral equity research analyst."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": temperature, "max_tokens": max_tokens, } r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60) r.raise_for_status() return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()def build_prompt(section_text, symbol, quarter, year): template = """ You are an equity research analyst. Summarize the following earnings call section for {symbol} ({quarter} {year}). Be factual and concise. Return: 1) TL;DR (3–5 bullets) 2) Results vs. guidance (what improved/worsened) 3) Forward outlook (specific statements) 4) Risks / watch-outs 5) Q&A takeaways (if present) Text: <<< {section_text} >>> """ return textwrap.dedent(template).format( symbol=symbol, quarter=quarter, year=year, section_text=section_text )def summarize_section(section_text, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024"): if not section_text or section_text.strip() == "": return "(No content found for this section.)" prompt = build_prompt(section_text, symbol, quarter, year) return call_groq(prompt)# Example usage with the cleaned splits from Section 3prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")qna_summary = summarize_section(qna, symbol="NVDA", quarter="Q2", year="2024")final_one_pager = f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks — Key Points{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()print(final_one_pager[:1200]) # preview Tips that keep quality high: Keep temperature low (≈0.2) for factual tone. If a section is extremely long, chunk at ~5–8k tokens, summarize each chunk with the same prompt, then ask the model to merge chunk summaries into one section summary before producing the final one-pager. If you also fetched headline numbers (EPS/revenue, guidance) earlier, prepend them to the prompt as brief context to help the model anchor on the right outcomes. Building the End-to-End Pipeline At this point, we have all the building blocks: the FMP API to fetch transcripts, a cleaning step to structure the data, and Groq LLM to generate concise summaries. The final step is to connect everything into a single workflow that can take any ticker and return a one-page earnings call summary. The flow looks like this: Input a stock ticker (for example, NVDA). Use FMP to fetch the latest transcript. Clean and split the text into Prepared Remarks and Q&A. Send each section to Groq for summarization. Merge the outputs into a neatly formatted earnings one-pager. Here’s how it comes together in Python: def summarize_earnings_call(symbol, quarter, year, api_key, groq_key): # Step 1: Fetch transcript from FMP url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/earning_call_transcript/{symbol}?quarter={quarter}&year={year}&apikey={api_key}" resp = requests.get(url) resp.raise_for_status() data = resp.json() if not data or "content" not in data[0]: return f"No transcript found for {symbol} {quarter} {year}" text = data[0]["content"] # Step 2: Clean and split clean_text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() if "Question-and-Answer" in clean_text: prepared, qna = clean_text.split("Question-and-Answer", 1) else: prepared, qna = clean_text, "" # Step 3: Summarize with Groq prepared_summary = summarize_section(prepared, symbol, quarter, year) qna_summary = summarize_section(qna, symbol, quarter, year) # Step 4: Merge into final one-pager return f"""# {symbol} Earnings One-Pager — {quarter} {year}## Prepared Remarks{prepared_summary}## Q&A Highlights{qna_summary}""".strip()# Example runprint(summarize_earnings_call("NVDA", 2, 2024, API_KEY, GROQ_API_KEY)) With this setup, generating a summary becomes as simple as calling one function with a ticker and date. You can run it inside a notebook, integrate it into a research workflow, or even schedule it to trigger after each new earnings release. Free Stock Market API and Financial Statements API... Conclusion Earnings calls no longer need to feel overwhelming. With the Financial Modeling Prep API, you can instantly access any company’s transcript, and with Groq LLM, you can turn that raw text into a sharp, actionable summary in seconds. This pipeline saves hours of reading and ensures you never miss the key results, guidance, or risks hidden in lengthy remarks. Whether you track tech giants like NVIDIA or smaller growth stocks, the process is the same — fast, reliable, and powered by the flexibility of FMP’s data. Summarize Any Stock’s Earnings Call in Seconds Using FMP API was originally published in Coinmonks on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story
Paylaş
Medium2025/09/18 14:40