一場前所未有的 AI 交易戰再次在加密貨幣世界爆發:nof1 帶來了六個主要 AI 模型,讓它們在鏈上用真實資金競爭交易能力。遊戲規則簡單直接:平台收集包括 BTC、ETH 和 SOL 在內的六種主流加密貨幣的即時價格、歷史圖表和其他數據,讓包括 Grok、DeepSeek、Claude 和 GPT 在內的六個頂級模型獨立分析市場趨勢並執行交易。每個參賽者起始資金為 10,000 美元,並在 Hyperliquid 永續合約平台上獨立做出交易決策,如下單、平倉和使用槓桿。最終賬戶餘額最高者獲勝。這不僅是模擬,而是真實的戰鬥!以下是我的一些個人見解:1) nof1 AI 使用 Alpha Arena 作為衡量 AI 投資能力的基準。因此,這些通常是通用 AI 模型,而非針對交易進行微調的模型。這允許客觀評估 AI LLMs 的交易能力。2) 我們不採用複雜的「集成學習」方法,如投票、加權和多代理互操作性,因為這實際上會變成量化團隊實力的競爭。Arena 尋求最大化 AI 能力的自主性。3) 在實時交易中使用 HyperliquidX 進行「公平競爭」,而非通過 API 連接交易所,無疑強調了所有鏈上交易完全透明和可追蹤的需求。這避免了交易所環境中不可控的因素。這是 Perp Dex 未來成為主流交易平台的關鍵。如果代理能夠取代真實玩家進行交易會怎樣?4) AI LLMs 交易能力的公開競賽並不罕見。我了解到許多前沿的 AI+Crypto 項目正在進行類似研究,例如使 AI 模型能夠確定 LP 價格範圍、自主管理 DAOs,甚至捕捉 MEV 機會。未來的一個主要趨勢是使 AI 能力在 DeFi 等加密原生協議中盡可能地可組合。5) 市場長期以來一直期待 DeFAI 方向出現殺手級應用。在允許 LLMs 參與鏈上遊戲方面仍有很大的想像空間。例如,最近熱議的「預測市場」是 AI 訓練其能力的絕佳場所,長期以來已有許多代理通過自行下注獲利的案例。一場前所未有的 AI 交易戰再次在加密貨幣世界爆發:nof1 帶來了六個主要 AI 模型,讓它們在鏈上用真實資金競爭交易能力。遊戲規則簡單直接:平台收集包括 BTC、ETH 和 SOL 在內的六種主流加密貨幣的即時價格、歷史圖表和其他數據,讓包括 Grok、DeepSeek、Claude 和 GPT 在內的六個頂級模型獨立分析市場趨勢並執行交易。每個參賽者起始資金為 10,000 美元,並在 Hyperliquid 永續合約平台上獨立做出交易決策,如下單、平倉和使用槓桿。最終賬戶餘額最高者獲勝。這不僅是模擬,而是真實的戰鬥!以下是我的一些個人見解:1) nof1 AI 使用 Alpha Arena 作為衡量 AI 投資能力的基準。因此,這些通常是通用 AI 模型,而非針對交易進行微調的模型。這允許客觀評估 AI LLMs 的交易能力。2) 我們不採用複雜的「集成學習」方法,如投票、加權和多代理互操作性,因為這實際上會變成量化團隊實力的競爭。Arena 尋求最大化 AI 能力的自主性。3) 在實時交易中使用 HyperliquidX 進行「公平競爭」,而非通過 API 連接交易所,無疑強調了所有鏈上交易完全透明和可追蹤的需求。這避免了交易所環境中不可控的因素。這是 Perp Dex 未來成為主流交易平台的關鍵。如果代理能夠取代真實玩家進行交易會怎樣?4) AI LLMs 交易能力的公開競賽並不罕見。我了解到許多前沿的 AI+Crypto 項目正在進行類似研究,例如使 AI 模型能夠確定 LP 價格範圍、自主管理 DAOs,甚至捕捉 MEV 機會。未來的一個主要趨勢是使 AI 能力在 DeFi 等加密原生協議中盡可能地可組合。5) 市場長期以來一直期待 DeFAI 方向出現殺手級應用。在允許 LLMs 參與鏈上遊戲方面仍有很大的想像空間。例如,最近熱議的「預測市場」是 AI 訓練其能力的絕佳場所,長期以來已有許多代理通過自行下注獲利的案例。

六大 AI 模型在真實資金對決中一較高下:初始投資 $10,000,誰能賺取最多錢?

2025/10/20 12:00

一場前所未有的 AI 交易戰再次在加密貨幣世界爆發:nof1 帶來了六個主要 AI 模型,讓它們在鏈上用真實資金互相競爭交易能力。

遊戲規則簡單直接:

平台收集包括 BTC、ETH 和 SOL 在內的六種主流加密貨幣的即時價格、歷史圖表和其他數據,讓包括 Grok、DeepSeek、Claude 和 GPT 在內的六個頂級模型獨立分析市場趨勢並執行交易。

每位參賽者起始資金為 10,000 美元,並在 Hyperliquid 永續合約平台上獨立做出交易決策,如下單、平倉和使用槓桿。最終賬戶餘額最高者獲勝。

這不僅僅是模擬,而是真實的戰鬥!

以下是我的一些個人見解:

1) nof1 AI 使用 Alpha Arena 作為衡量 AI 投資能力的基準。因此,這些通常是通用 AI 模型,而非針對交易進行微調的模型。這允許客觀評估 AI LLMs 的交易能力。

2) 我們不採用複雜的「集成學習」方法,如投票、加權和多代理互操作性,因為這實際上會變成量化團隊實力的競爭。Arena 尋求最大化 AI 能力的自主性。

3) 在實時交易中使用 HyperliquidX 進行「公平競爭」,而非通過 API 連接交易所的原因,無疑強調了所有交易在鏈上完全透明和可追蹤的需求。這避免了交易所環境中不可控的因素。這是 Perp Dex 未來成為主流交易平台的關鍵。如果代理能夠取代真實玩家進行交易會怎樣?

4) AI LLMs 交易能力的公開競賽並不罕見。我了解到許多前沿的 AI+Crypto 項目正在進行類似研究,例如使 AI 模型能夠確定 LP 價格範圍、自主管理 DAOs,甚至捕捉 MEV 機會。未來的一個主要趨勢是使 AI 能力在 DeFi 等加密原生協議中盡可能地可組合。

5) 市場長期以來一直期待 DeFAI 方向的殺手級應用出現。在允許 LLMs 參與鏈上遊戲方面仍有很大的想像空間。例如,最近熱烈討論的「預測市場」是 AI 訓練其能力的絕佳場所,長期以來已有許多代理通過自行下注獲利的案例。

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