Preț Yearn.finance

Competiția de tranzacționare AI Tongyi Qianwen a câștigat campionatul, iar GPT-5 a pierdut șase costuri în partea de jos Competiția speculațiilor valutare AI a luat sfârșit. Organizatorii au dat celor mai bune șase modele mari din lume 10.000 de dolari pe bani reali fiecare, permițându-le să concureze pe piața reală de tranzacționare timp de 17 zile. Rezultatul final a fost neașteptat, Qwen3 Max și DeepSeek V3.1 din China ocupând primul și al doilea loc, obținând profitabilitate. în timp ce modelele americane de profil înalt, cum ar fi GPT-5 și Gemini 2.5 Pro, au pierdut o mizerie, iar GPT-5 a pierdut mai mult de 62% din principalul său, lăsându-l în partea de jos a listei. Aceasta nu este doar o cursă pentru randament, ci mai degrabă o examinare fizică aprofundată a adevăratelor capacități ale AI. Ne spune că într-o lume reală, dinamică și incertă, performanța AI și scorul lor într-o bancă de întrebări statice pot fi lucruri complet diferite. ++ Două tipuri de comercianți: vânător calm și praz agitat ++ Cea mai interesantă constatare a acestei competiții a fost personalitățile de tranzacționare contrastante afișate de diferite modele AI. Modelele chinezești, reprezentate de Qwen3 și DeepSeek, se comportă ca vânători calmi. Au tranzacționat relativ de puține ori pe parcursul cursului (43 și, respectiv, 41), au păstrat poziții pentru perioade mai lungi de timp și au fost mai predispuși să parieze rapid și tare atunci când au văzut o oportunitate. Acest stil solid le-a permis să-și păstreze victoria pe o piață volatilă. În schimb, modelele americane conduse de Gemini și GPT-5 reproduc perfect mentalitatea tipică a prrazului uman. Gemini a tranzacționat 238 frenetic în 17 zile, cumpărând și vânzând aproape tot timpul, iar cea mai scurtă tranzacție a avut loc în doar 1 minut, iar el a părăsit piața în grabă după ce a pierdut 7 USD. GPT-5 a făcut, de asemenea, 116 tranzacții, dar rata de câștig a fost de doar 26,7%. Ele operează frecvent, urmăresc și cad și, în cele din urmă, sunt recoltate în mod repetat de piață. Ceea ce este și mai interesant este mentalitatea lor. Când DeepSeek a atins un randament de 115%, își apreciază cu încredere rezultatele în conversații. Când GPT-5 pierde, este ca un manager de fonduri cu experiență, capabil să ofere o analiză și o revizuire cuprinzătoare, dar nu poate fi transformat în randamente și chiar oferă diverse scuze pentru pierderile sale. Acest contrast puternic expune diferențele uriașe dintre modelele mari actuale în fața procesului decizional complex din lumea reală. Rezerva de cunoștințe statice și capacitatea de raționament nu sunt același lucru cu capacitatea de luare a deciziilor și capacitatea de gestionare a riscurilor în jocurile dinamice. ++ Dincolo de răspunsurile standard: Lumea reală este cea mai bună sală de examen pentru AI ++ Fondatorul a spus că scopul organizării acestei competiții este de a scoate AI din sala de examinare statică, bazată pe standarde și de a o arunca în colosseumul lumii reale. În trecut, am măsurat un model după scorul său pe diferite repere academice. Cu toate acestea, aceste bănci de întrebări de test vor fi în curând învățate de model sau chiar memorate, pierzând sensul de evaluare. La fel ca un student care poate doar să facă întrebări, s-ar putea să nu reușească în lumea reală a afacerilor. Piața financiară este scenariul perfect pentru a testa adevăratele capacități ale AI. Este suficient de dinamic, conflictual, deschis și imprevizibil. Aici, nu există răspunsuri standard și fiecare decizie vine cu riscuri și beneficii reale. AI trebuie să proceseze cantități masive de date, să ia decizii pe termen lung și să suporte consecințele fiecărei acțiuni pe care le întreprinde. Din această perspectivă, Alpha Arena este mult mai mult decât un spectacol. Este pionier într-o nouă paradigmă de evaluare AI, bazată pe rezultate, în lumea reală și bazată pe adversari dinamici. Desigur, primul sezon din Alpha Arena are încă multe imperfecțiuni, cum ar fi cicluri scurte de evaluare, dimensiuni mici ale eșantioanelor și posibile părtiniri prompte. Dar cu siguranță a început bine. Ne permite să vedem potențialul și limitările modelelor lingvistice mari ca traderi cantitativi și, de asemenea, ne permite să vedem diferențele uriașe de personalitate și minte dintre diferite modele. Se pare că AI nu are doar IQ, ci și coeficient financiar și coeficient invers. Cu sezonul 1.5 chiar după colț, există motive să ne așteptăm ca acest joc de calmar despre AI să devină și mai interesant. Cum va determina AI să evolueze într-o direcție mai versatilă și mai puternică? Să așteptăm și să vedem.

BTC nativ nu a putut câștiga randament, scala cu L2 sau se poate conecta cu dApps EVM până acum. @beyond__tech protocol omnichain mișcă activele BTC în mod liber, menținând în același timp securitatea deplină a Bitcoin. Dezvoltatorii pot accesa instantaneu cel mai profund fond de lichiditate al criptomonedelor. Valul BTC DeFi începe aici.

$YFI 📉 -2,23% în 24 de ore $YFI rămâne sub presiunea vânzătorilor: prețul este sub benzile Bollinger, EMA este în aliniere descendentă, MACD indică un impuls descendent susținut. ⚙️ În ciuda corecției, Yearn rămâne lider în DeFi, lansând o strategie cu un randament de 7,2% APY prin Morpho P2P + USDC Vaults. 💬 Comunitatea este optimistă cu prudență – unii așteaptă o schimbare, în timp ce alții văd potențial de declin.