Цена Yearn.finance

👀 Видел, как @Ryuzaki_SEI заработал на доходах от @YeiFinance и теперь собирается купить новый MacBook! Этот ход просто шикарен, это настоящая财富密码 экосистемы #Sei Потенциал доходности #DeFi на Sei действительно на высоте, ликвидное майнинг на #YeiFinance позволяет легко наращивать активы. Скоро также будет Airdrop arc, так что не упустите этот шанс 👇 Давайте обсудим: Какой проект в экосистеме Sei вы считаете самым перспективным? Кроме YeiFinance, какие стратегии дохода вас привлекают? Делитесь своими секретами заработка в комментариях, посмотрим, кто станет следующим ловцом богатства в экосистеме Sei! Не только завидуйте, действуйте! Следующим, кто купит новое устройство, можете стать вы! Как раз мой Macbook💻 тоже немного подтормаживает, пора зарабатывать и менять его на новый! #Airdrop #Web3 #RWAonSei #InstitutionalAdoption #SeiNetwork #YeiFinance @SeiNetwork @KaitoAI #kaito #yap

AI-торговый конкурс Tongyi Qianwen завоевал первое место, GPT-5 потерял 60% капитала и оказался на последнем месте AI-торговый конкурс наконец завершился. Организаторы предоставили шести самым передовым моделям по 10 000 долларов США, чтобы они в реальных условиях торгового рынка соревновались в течение 17 дней. Итог оказался неожиданным: китайские модели Qwen3 Max (Tongyi Qianwen) и DeepSeek V3.1 (глубокий поиск) заняли первое и второе места, получив прибыль. В то время как такие знаменитые американские модели, как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro, понесли огромные убытки, GPT-5 потерял более 62% своего капитала и оказался на последнем месте. Это не просто соревнование по доходности, а скорее глубокая проверка реальных возможностей AI. Оно показывает нам, что в реальном, динамичном и полном неопределенности мире производительность AI может совершенно не совпадать с его результатами в статических тестах. ++ Два типа трейдеров: спокойные охотники и паникующие лукеры ++ Самое интересное открытие этого конкурса — это совершенно разные торговые стили, продемонстрированные различными AI моделями. Китайские модели, такие как Qwen3 и DeepSeek, проявили себя как спокойные охотники. Они совершали относительно немного сделок (43 и 41 соответственно) в течение всего соревнования, дольше удерживали позиции и предпочитали делать ставки быстро и точно, когда видели возможность. Этот стабильный стиль позволил им сохранить победу на волатильном рынке. В отличие от них, американские модели, такие как Gemini и GPT-5, идеально воспроизвели типичную психологию паникующих лукеров. Gemini за 17 дней совершил 238 сделок, почти не прекращая покупать и продавать, а самая короткая сделка длилась всего 1 минуту, после чего он потерял 7 долларов и поспешно вышел. GPT-5 также совершил 116 сделок, но его процент побед составил лишь жалкие 26,7%. Они часто действовали, следуя за трендами, и в конечном итоге стали жертвами рынка. Еще более интересна их психология. DeepSeek, когда его доходность достигла 115%, уверенно восхищался своими результатами в диалоге. В то время как GPT-5, теряя деньги, вел себя как опытный управляющий фондом, мог давать всесторонний анализ и обзор, но не мог превратить это в прибыль и даже искал различные оправдания своим убыткам. Это яркое сравнение выявляет огромные различия между современными большими моделями в условиях сложных решений реального мира. Статические знания и способности к рассуждению не равны способности к принятию решений и управлению рисками в динамических играх. ++ Превосходя стандартные ответы: реальный мир — это конечный экзамен для AI ++ Основатель сказал, что цель проведения этого конкурса — вывести AI из статических экзаменационных условий с фиксированными ответами и бросить его в реальный мир, в арену. Ранее мы оценивали качество модели, часто смотря на ее результаты в различных академических бенчмарках. Но эти тестовые базы быстро осваиваются моделями, даже запоминаются, теряя смысл оценки. Это как студент, который умеет решать задачи, но не обязательно добьется успеха в реальном бизнесе. Финансовый рынок, как раз, является идеальной сценой для проверки реальных возможностей AI. Он достаточно динамичен, полон противостояний, открыт и непредсказуем. Здесь нет стандартных ответов, каждое решение связано с реальными рисками и доходами. AI необходимо обрабатывать огромные объемы данных, принимать долгосрочные решения и нести ответственность за каждое свое действие. С этой точки зрения, Alpha Arena имеет значение не только как зрелище. Она открывает новую парадигму оценки AI, основанную на результатах, реальной среде и динамическом противостоянии. Конечно, в первом сезоне Alpha Arena есть много недостатков, таких как короткий период оценки, маленький объем выборки и возможные предвзятости в подсказках. Но это, безусловно, положительный старт. Она показала нам потенциал и ограничения больших языковых моделей как количественных трейдеров, а также огромные различия между моделями в характере и психологии. Оказалось, что у AI есть не только IQ, но и финансовый IQ и эмоциональный интеллект. С приближением сезона 1.5 у нас есть основания ожидать, что эта игра на выживание для AI станет все более захватывающей. Как она будет способствовать эволюции AI в более универсальном и мощном направлении? Давайте будем наблюдать.

Нативный BTC не мог зарабатывать доход, масштабироваться с L2 или подключаться к EVM dApps до сих пор. Протокол омницепи @beyond__tech свободно перемещает активы BTC, сохраняя полную безопасность Bitcoin. Разработчики могут мгновенно получить доступ к самой глубокой ликвидности криптовалюты. Волна DeFi BTC начинается здесь.