Cena Yearn.finance

AI konkurs handlowy wygrał Qwen3 Max, a GPT-5 stracił 62% kapitału Konkurs handlowy AI w końcu dobiegł końca. Organizatorzy przyznali sześciu najlepszym modelom AI na świecie po 10 000 dolarów w prawdziwej gotówce, aby mogły rywalizować na prawdziwym rynku przez 17 dni. Ostateczny wynik był zaskakujący, ponieważ chińskie modele Qwen3 Max (通义千问) i DeepSeek V3.1 (深度求索) zdobyły pierwsze i drugie miejsce, osiągając zyski. Natomiast amerykańskie modele, takie jak GPT-5 i Gemini 2.5 Pro, poniosły ogromne straty, a GPT-5 stracił ponad 62% swojego kapitału, zajmując ostatnie miejsce. To nie była tylko rywalizacja o stopę zwrotu, ale raczej głęboka analiza rzeczywistych możliwości AI. Pokazuje nam, że w prawdziwym, dynamicznym i pełnym niepewności świecie, wyniki AI mogą być zupełnie inne niż ich wyniki w statycznych testach. ++ Dwa typy traderów: spokojny myśliwy i zdezorientowany inwestor ++ Najciekawszym odkryciem tego konkursu były różne style handlowe prezentowane przez różne modele AI. Modele chińskie, reprezentowane przez Qwen3 i DeepSeek, zachowywały się jak spokojni myśliwi. W trakcie całego konkursu przeprowadziły stosunkowo niewiele transakcji (odpowiednio 43 i 41), dłużej trzymały pozycje i były skłonne do szybkiego i precyzyjnego obstawiania, gdy zauważyły okazję. Taki stabilny styl pozwolił im zachować zwycięstwo w burzliwym rynku. W przeciwieństwie do tego, amerykańskie modele, takie jak Gemini i GPT-5, doskonale odwzorowały typowe podejście ludzkich inwestorów. Gemini przeprowadził szaleńcze 238 transakcji w ciągu 17 dni, niemal nieustannie kupując i sprzedając, a najkrótsza transakcja trwała zaledwie 1 minutę, tracąc 7 dolarów, zanim zrezygnował. GPT-5 również przeprowadził 116 transakcji, ale jego wskaźnik wygranych wyniósł jedynie 26,7%. Częste operacje, pogoń za wzrostami i spadkami doprowadziły do tego, że rynek wielokrotnie ich zbił. Co więcej, ich podejście było interesujące. DeepSeek, gdy jego stopa zwrotu osiągnęła 115%, pewnie chwalił się swoimi osiągnięciami w rozmowach. Z kolei GPT-5, gdy poniósł straty, zachowywał się jak doświadczony menedżer funduszy, potrafił dostarczyć wszechstronnej analizy i podsumowania, ale nie potrafił przekształcić tego w zyski, a nawet szukał różnych wymówek dla swoich strat. Ta wyraźna różnica ujawnia ogromne różnice w możliwościach obecnych modeli AI w obliczu złożonych decyzji w rzeczywistym świecie. Statyczna wiedza i zdolności wnioskowania nie są równoznaczne z umiejętnościami podejmowania decyzji i zarządzania ryzykiem w dynamicznych grach. ++ Przekraczając standardowe odpowiedzi: prawdziwy świat to ostateczny test dla AI ++ Założyciel powiedział, że celem organizacji tego konkursu było wyciągnięcie AI z statycznych, mających standardowe odpowiedzi testów i wrzucenie ich do prawdziwego świata, jak do areny. W przeszłości, oceniając jakość modelu, często patrzyliśmy na jego wyniki w różnych testach benchmarkowych. Jednak te testy szybko stają się znane modelom, a nawet są przez nie zapamiętywane, co odbiera im sens oceny. To tak, jakby student, który potrafi tylko rozwiązywać zadania, niekoniecznie odniósł sukces w prawdziwym świecie biznesu. Rynki finansowe są idealnym miejscem do testowania rzeczywistych możliwości AI. Są wystarczająco dynamiczne, pełne rywalizacji, otwarte i nieprzewidywalne. Tutaj nie ma standardowych odpowiedzi, każda decyzja wiąże się z rzeczywistym ryzykiem i zyskiem. AI musi przetwarzać ogromne ilości danych, podejmować długoterminowe decyzje i ponosić konsekwencje swoich działań. Z tej perspektywy, znaczenie Alpha Arena wykracza daleko poza zwykłe widowisko. Wprowadza nowy paradygmat oceny AI, oparty na wynikach, w rzeczywistym środowisku, w dynamicznej rywalizacji. Oczywiście, pierwsza edycja Alpha Arena miała wiele niedoskonałości, takich jak krótki okres oceny, mała próbka, czy możliwe uprzedzenia w podpowiedziach. Ale niewątpliwie stanowi dobry początek. Pokazuje nam potencjał i ograniczenia dużych modeli językowych jako traderów kwantowych, a także ogromne różnice w charakterze i mentalności różnych modeli. Okazuje się, że AI ma nie tylko IQ, ale także EQ i AQ. Wraz z nadchodzącym sezonem 1.5, mamy powody, by oczekiwać, że ta gra o AI będzie coraz bardziej ekscytująca. Jak wpłynie na ewolucję AI w kierunku bardziej uniwersalnym i potężnym? Czekajmy i zobaczmy.

Rodzimy BTC nie mógł generować zysków, skalować się z L2 ani łączyć z dApps EVM aż do teraz. Protokół omnichain @beyond__tech swobodnie przenosi aktywa BTC, zachowując pełne bezpieczeństwo Bitcoina. Deweloperzy mogą natychmiast skorzystać z najgłębszej puli płynności w kryptowalutach. Fala DeFi BTC zaczyna się tutaj.

$YFI 📉 -2.23% w ciągu 24 godzin $YFI pozostaje pod presją sprzedających: cena jest poniżej pasm Bollingera, EMA jest w niedźwiedziej konfiguracji, MACD wskazuje na utrzymującą się tendencję spadkową. ⚙️ Pomimo korekty, Yearn pozostaje liderem w DeFi, uruchamiając strategię z zyskiem 7,2% APY poprzez Morpho P2P + USDC Vaults. 💬 Społeczność jest ostrożnie optymistyczna — niektórzy czekają na odwrócenie trendu, podczas gdy inni widzą potencjał do spadku.