当事件标准逐渐稳定之后，万象视界开始把注意力放到另一个问题上：一个预测事件真正有价值的部分，可能并不是最终出现的结果，而是结果公布之前不断变化的过程。
在现实世界中，人们对未来的判断很少保持不变。
一家企业公布新的经营数据，一款产品出现新的供应链消息，一项经济指标公布前出现新的先行数据，或者一场比赛临时调整阵容，都可能改变外界原有的预期。
万象视界希望把这种变化完整记录下来。
在新的产品机制中，每个事件不再只有一个静态概率，而是拥有自己的概率时间线。
事件刚刚建立时，市场可能形成一个初始判断。随着新的公开信息进入，参与者重新评估事件，概率随之上升或者下降。
如果原本只有40%的事件在一周内上升至70%，平台真正希望回答的不只是“现在是70%”，还包括这30个百分点的变化发生在什么时候，以及当时出现了哪些新的信息。
因此，信息与概率之间的关系开始成为系统的重要部分。
万象视界逐渐把新闻、企业公告、公开数据和其他资料按照时间整理，并与事件概率变化进行对应。
用户看到的不再只是一个结果数字，而是一条市场预期不断修正的轨迹。
这种机制也让平台产生了一类新的数据。
传统数据库通常保存“最终发生了什么”，而万象视界开始保存“在事情发生之前，人们曾经怎样判断”。
即使两件事情最后都发生了，它们此前形成的市场预期也可能完全不同。
一个事件可能从80%的高概率最终兑现，另一个则可能从不足20%一路上升，并在最后阶段出现结果。
对于万象视界而言，这些变化本身就是信息。
平台因此开始把预测理解为一个持续进行的过程，而不是一次性的答案。
当越来越多事件拥有完整的概率轨迹后，万象视界下一步需要解决的，是如何从更庞大的公开信息中，更快找到真正可能改变这些概率的新变量。
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