這可能是我這個月看到的最有趣的實驗之一。 @the_nof1 給每個 LLMs 10k 來交易各種加密資產，包括比特幣、以太坊和索拉納。 毫無意外，我們可以看到每個 LLM 都有自己的策略和不同的行為。 LLMs: > Gemini 2.5: 贏率不錯，但風險回報比差，有看跌偏見 > GPT 5: 也有看跌偏見，市場做空，幾乎下跌了 15%。 > Claude: 看起來非常合理，持有穩定的投資組合。 > Deepseek: 目前印出不錯的利潤，似乎是一位適度的交易者。 > Grok 4: 正在全力以赴。 > Qwen 3: 瘋狂的表親，最大槓桿，現在的投資組合虧損。 潛在的決策觸發因素： > LLMs 接收宏觀數據的速度 > LLMs 基於聚合數據的偏見 > 技術分析不佳（我不認為他們能做出技術分析決策或接觸低時間框架的價格行為），如果你有任何數據，請證明我錯了，我會很感興趣。 我真心認為我們可能會看到 LLMs 在交易方面變得極其高效，因為他們也可以擺脫任何偏見、情緒，並聚合數千條數據（在理想的未來），而這需要人腦幾個小時。 人類難免會感到迫切，希望變得更高效，以避免被具有高度意識的自動化工具取代。 我們是否不可避免地朝著超人類主義的方向發展，以保護人類在我們社會中的勞動，同時達到人工智慧與人類自身能力之間的共生狀態？ 來源: @jinglingcookies @jay_azhang