Yearn.finance-koers

AI handelswedstrijd Tongyi Qianwen wint, GPT-5 verliest 60% van het kapitaal en eindigt onderaan De AI handelwedstrijd is eindelijk ten einde gekomen. De organisatoren gaven de zes beste grote modellen ter wereld elk 10.000 dollar in echt geld, zodat ze 17 dagen lang in de echte handelsmarkt met elkaar konden concurreren. Het uiteindelijke resultaat was verrassend: de uit China afkomstige Qwen3 Max (Tongyi Qianwen) en DeepSeek V3.1 (Diepe Zoektocht) veroverden de eerste en tweede plaats en maakten winst. De veelbesproken Amerikaanse modellen zoals GPT-5 en Gemini 2.5 Pro leden daarentegen enorme verliezen, waarbij GPT-5 meer dan 62% van het kapitaal verloor en als laatste eindigde. Dit was niet alleen een wedstrijd over rendement, maar eerder een diepgaande test van de werkelijke capaciteiten van AI. Het vertelt ons dat in een echte, dynamische en onzekere wereld, de prestaties van AI kunnen verschillen van hun scores in statische vraagbanken. ++ Twee soorten handelaren: de koele jager en de paniekerige leeks ++ De meest interessante ontdekking van deze wedstrijd was de totaal verschillende handelsstijlen die verschillende AI-modellen vertoonden. De Chinese modellen, vertegenwoordigd door Qwen3 en DeepSeek, gedroegen zich als koele jagers. Ze deden relatief weinig transacties gedurende de hele wedstrijd (respectievelijk 43 en 41 keer), hielden hun posities langer vast en waren meer geneigd om snel en doelgericht in te zetten wanneer ze een kans zagen. Deze stabiele stijl stelde hen in staat om de overwinning te behouden in een turbulente markt. In tegenstelling tot hen, reproduceerden de Amerikaanse modellen, geleid door Gemini en GPT-5, perfect de typische mindset van menselijke leeks. Gemini handelde in 17 dagen maar liefst 238 keer, bijna voortdurend koop en verkoop, met de kortste transactie die slechts 1 minuut aanhield, waarbij het 7 dollar verloor en paniekerig het veld verliet. GPT-5 voerde ook 116 transacties uit, maar had een treurig winpercentage van slechts 26,7%. Ze opereerden frequent, volgden de stijgingen en dalingen, en werden uiteindelijk herhaaldelijk door de markt geoogst. Nog interessanter was hun mindset. DeepSeek, toen de rendementen een piek van 115% bereikten, bewonderde zelfverzekerd zijn resultaten in de gesprekken. GPT-5 daarentegen, wanneer het verlies leed, gedroeg zich als een ervaren fondsmanager, in staat om uitgebreide analyses en terugblikken te geven, maar kon dit niet omzetten in winst en zocht zelfs naar allerlei excuses voor zijn verliezen. Dit duidelijke contrast onthult het enorme verschil in de huidige grote modellen wanneer ze worden geconfronteerd met complexe beslissingen in de echte wereld. Statische kennis en redeneervaardigheden zijn niet gelijk aan beslissings- en risicobeheer capaciteiten in dynamische spelletjes. ++ Voorbij de standaardantwoorden: de echte wereld is het ultieme examen voor AI ++ De oprichter zei dat het doel van deze wedstrijd was om AI uit de statische, met standaardantwoorden gevulde examenruimte te halen en in de echte wereld, deze arena van strijd, te werpen. In het verleden beoordeelden we de kwaliteit van een model vaak aan de hand van de scores op verschillende academische benchmarktests. Maar deze testvraagbanken worden snel door modellen geleerd, zelfs uit het hoofd geleerd, waardoor de evaluatie zijn betekenis verliest. Het is als een student die alleen maar vragen kan beantwoorden, maar niet noodzakelijkerwijs succesvol zal zijn in de echte zakelijke wereld. De financiële markten zijn precies het perfecte scenario om de werkelijke capaciteiten van AI te testen. Ze zijn dynamisch genoeg, vol tegenstand, open en onvoorspelbaar. Hier zijn er geen standaardantwoorden, elke beslissing gaat gepaard met echte risico's en opbrengsten. AI moet enorme hoeveelheden gegevens verwerken, langetermijnbeslissingen nemen en verantwoordelijk zijn voor elk van zijn acties. Vanuit dit perspectief is de betekenis van Alpha Arena veel meer dan alleen een spektakel. Het heeft een geheel nieuw evaluatieparadigma voor AI geïntroduceerd, gebaseerd op resultaten, in een echte omgeving, met dynamische tegenstand als benchmark. Natuurlijk zijn er in het eerste seizoen van Alpha Arena nog veel imperfecties, zoals een korte evaluatieperiode, een kleine steekproefgrootte en mogelijke vooringenomenheid in de prompts. Maar het heeft ongetwijfeld een goed begin gemaakt. Het heeft ons de potentie en beperkingen van grote taalmodellen als kwantitatieve handelaren laten zien, en ook de enorme verschillen in karakter en mindset tussen verschillende modellen. Blijkbaar heeft AI niet alleen een IQ, maar ook een financieel en emotioneel inzicht. Met het aankomende seizoen 1.5 hebben we reden om te verwachten dat dit spel over AI steeds spannender zal worden. Hoe zal het AI stimuleren om zich in een meer algemene en krachtigere richting te ontwikkelen? Laten we het afwachten.

Native BTC kon tot nu toe geen rendement genereren, niet schalen met L2's of verbinding maken met EVM dApps. Het omnichain-protocol van @beyond__tech verplaatst BTC-activa vrij terwijl de volledige beveiliging van Bitcoin behouden blijft. Ontwikkelaars kunnen onmiddellijk toegang krijgen tot de diepste liquiditeitspool van crypto. De BTC DeFi-golf begint hier.

$YFI 📉 -2,23% in 24 uur $YFI blijft onder druk van verkopers: de prijs ligt onder de Bollinger-banden, EMA is in bearish uitlijning, MACD geeft een aanhoudende neerwaartse momentum aan. ⚙️ Ondanks de correctie blijft Yearn een leider in DeFi, met de lancering van een strategie met een rendement van 7,2% APY via Morpho P2P + USDC Vaults. 💬 De gemeenschap is voorzichtig optimistisch — sommigen wachten op een ommekeer, terwijl anderen potentieel voor een daling zien.