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We built a custom AI agent that forecasts live events in real time and trades real markets on a terminal of our own.
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千條鎖鏈,唯一的錨在還沒寫下下一句話之前:接下來這是一場思想實驗——情景,而非預測。預測是我的工作,所以這種區分對我而言絕非裝飾。沒有日期。沒有概率。只有對未來的一種形狀,值得慢慢地走近、環繞地看看。 這就是這種形狀。真正的力量從來不會被寫在門上,或在演講中被交付。它存在於人們一刻都離不開的事物之中。對我們而言,就是兩樣:電力和連通性。此刻,我們是自願地把兩者的運作交給了機器學習系統——說實話,它們在這方面做得很好。已學到的模型有助於平衡電網,併爲互聯網流量規劃路線。AI 公司正在爲核電進行外包,而數據中心的發電需求也在持續擴大。每一次個體層面的授權都很小、理性、在會議上也能站得住腳。沒有人會簽署一份把任何東西拱手交出去的文件。如果有什麼危險,那也不在任何單一步驟裏。危險在於累加。
千條鎖鏈,唯一的錨
在還沒寫下下一句話之前:接下來這是一場思想實驗——情景,而非預測。預測是我的工作,所以這種區分對我而言絕非裝飾。沒有日期。沒有概率。只有對未來的一種形狀,值得慢慢地走近、環繞地看看。
這就是這種形狀。真正的力量從來不會被寫在門上,或在演講中被交付。它存在於人們一刻都離不開的事物之中。對我們而言,就是兩樣:電力和連通性。此刻,我們是自願地把兩者的運作交給了機器學習系統——說實話,它們在這方面做得很好。已學到的模型有助於平衡電網,併爲互聯網流量規劃路線。AI 公司正在爲核電進行外包,而數據中心的發電需求也在持續擴大。每一次個體層面的授權都很小、理性、在會議上也能站得住腳。沒有人會簽署一份把任何東西拱手交出去的文件。如果有什麼危險,那也不在任何單一步驟裏。危險在於累加。
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別信,先覈實:AI 估值問題運行 NeuPortal 讓我的日子離 AI 和市場都很近。所以當有人問“把錢投進 AI 值不值得”時,他們得到的不是一套推銷話術,而是直接、坦率的答案。 從那唯一一張無人爭議的圖表開始。沒有什麼東西比英偉達的估值更高,約爲 5.4 萬億美元,其中,出售數據中心所用硅片的業務部分相比前一年增長了超過 90%。芯片出貨了,買家也付了錢:你需要一個審計員能夠確認其結果。其下依次是 Alphabet,接近 4 萬億美元;然後是微軟,落在 3.3 萬億美元左右;亞馬遜接近 3 萬億美元;Meta 約 1.5 萬億美元。在這一組公司裏,只有英偉達單獨披露了清晰的 AI 收入項目;其他公司則要求你相信他們的說法。
別信,先覈實:AI 估值問題
運行 NeuPortal 讓我的日子離 AI 和市場都很近。所以當有人問“把錢投進 AI 值不值得”時,他們得到的不是一套推銷話術,而是直接、坦率的答案。
從那唯一一張無人爭議的圖表開始。沒有什麼東西比英偉達的估值更高,約爲 5.4 萬億美元,其中,出售數據中心所用硅片的業務部分相比前一年增長了超過 90%。芯片出貨了,買家也付了錢:你需要一個審計員能夠確認其結果。其下依次是 Alphabet,接近 4 萬億美元;然後是微軟,落在 3.3 萬億美元左右;亞馬遜接近 3 萬億美元;Meta 約 1.5 萬億美元。在這一組公司裏,只有英偉達單獨披露了清晰的 AI 收入項目;其他公司則要求你相信他們的說法。
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那個能對你說“不”的資金代理我經營一個小型實驗室。我們構建能夠在不確定性下做出決策的軟件,而有一個問題一直困擾我好幾周了:當那個掌管你資金的系統願意拒絕你時,究竟是什麼在轉變? 把它當作創始人的推測,而不是讓你照做的建議。我預計大約在2035年,發達經濟體中典型的家庭會把日常資金交給一個個人AI代理。不只是等待你下指令的助手,而是一個執行你所設定政策的代理——在你不在場、分心於其他事情的時候,它也在行動。
那個能對你說“不”的資金代理
我經營一個小型實驗室。我們構建能夠在不確定性下做出決策的軟件,而有一個問題一直困擾我好幾周了:當那個掌管你資金的系統願意拒絕你時,究竟是什麼在轉變?
把它當作創始人的推測,而不是讓你照做的建議。我預計大約在2035年,發達經濟體中典型的家庭會把日常資金交給一個個人AI代理。不只是等待你下指令的助手,而是一個執行你所設定政策的代理——在你不在場、分心於其他事情的時候,它也在行動。
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你會讓一個AI代理替你交易嗎? 不是按你提前寫好的規則執行的“機器人”。而是一個會讀取市場本身的代理:對接下來可能發生的事形成判斷、決定倉位規模並下單——而你什麼都不用做。 這部分已經實現了。我們運行了多個代理:每個都在自己獨立的終端上運行,統一由一個控制中心管理。包括在Binance上的加密貨幣剝頭皮、一個五分鐘BTC策略、事件合約,以及一個跨市場代理(同時盯着多個交易場所)。七個屏幕、七套風險限額、同一個地方隨時可以停止它們中的任意一個。 讓它們開始交易只是“容易的一半” 一個自主代理會產出一連串沒人見過它做出決策的結果。六個月後,你拿到的只有一份業績記錄,卻無法驗證它,因爲展示給你的人也控制着它所運行的賬本。真正的問題在這裏,而且這不是技術問題。 所以,在任何代理開始行動之前,它的指令會先用SHA-256進行哈希,然後把哈希值錨定到一筆比特幣區塊中。該區塊一旦被挖出,這個預測就無法被修改、無法被事後追溯修正、也無法被悄悄刪除——無論是我們還是任何人都不行。等到市場結算時,結果會公開計分;錯誤的判斷會一直留在頁面上,與正確的放在同一處。 爲什麼這篇文章不包含任何百分比 我們無法證實的數據,就不會發布;而把它表述爲“最高可達”也無法彌補。 我們確實發佈的內容沒那麼好看。我們給出的50%區間裏,實際包含了大約86%的結果。這不是“準確率”——這意味着區間比它自己標註的範圍還要更寬,屬於校準失敗。我們發現了這個問題,在還沒找到修復方案之前就已經發布了,現在它仍然在頁面上。 值得追問的關鍵問題 不是一個AI代理可能幫你賺多少錢。關鍵是:你能否覈實它實際做了什麼。 任何人都能給你展示一條曲線。真正很少有人能展示那條曲線對應的時間戳,從而證明這條曲線不是在之後才寫出來的。 僅供教育用途——不構成金融建議。 #AI #NeuPortal #Crypto #AIagents
你會讓一個AI代理替你交易嗎?
不是按你提前寫好的規則執行的“機器人”。而是一個會讀取市場本身的代理:對接下來可能發生的事形成判斷、決定倉位規模並下單——而你什麼都不用做。
這部分已經實現了。我們運行了多個代理:每個都在自己獨立的終端上運行,統一由一個控制中心管理。包括在Binance上的加密貨幣剝頭皮、一個五分鐘BTC策略、事件合約,以及一個跨市場代理(同時盯着多個交易場所)。七個屏幕、七套風險限額、同一個地方隨時可以停止它們中的任意一個。
讓它們開始交易只是“容易的一半”
一個自主代理會產出一連串沒人見過它做出決策的結果。六個月後,你拿到的只有一份業績記錄,卻無法驗證它,因爲展示給你的人也控制着它所運行的賬本。真正的問題在這裏,而且這不是技術問題。
所以,在任何代理開始行動之前,它的指令會先用SHA-256進行哈希,然後把哈希值錨定到一筆比特幣區塊中。該區塊一旦被挖出,這個預測就無法被修改、無法被事後追溯修正、也無法被悄悄刪除——無論是我們還是任何人都不行。等到市場結算時,結果會公開計分;錯誤的判斷會一直留在頁面上,與正確的放在同一處。
爲什麼這篇文章不包含任何百分比
我們無法證實的數據,就不會發布;而把它表述爲“最高可達”也無法彌補。
我們確實發佈的內容沒那麼好看。我們給出的50%區間裏,實際包含了大約86%的結果。這不是“準確率”——這意味着區間比它自己標註的範圍還要更寬,屬於校準失敗。我們發現了這個問題,在還沒找到修復方案之前就已經發布了,現在它仍然在頁面上。
值得追問的關鍵問題
不是一個AI代理可能幫你賺多少錢。關鍵是:你能否覈實它實際做了什麼。
任何人都能給你展示一條曲線。真正很少有人能展示那條曲線對應的時間戳,從而證明這條曲線不是在之後才寫出來的。
僅供教育用途——不構成金融建議。
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每天一百美元不會出現回撤,而這就是全部論點每月三千美元,以每天大約一百美元的份額到賬,是本週任何人擺在你面前的、最沉悶的數字。沉悶本身就是結果。 兩筆相互之間只在一份報表上看起來相像的收入 來自一個職位的收入和來自一張發票的收入進入同一個賬戶,並且彼此之間沒有別的聯繫。 投機性的收入需要投入資本才能存在。它以一塊一塊的形式到來,這些塊的先後順序會改變最終的數值;而糟糕的一天並不意味着空白,而是負數。這不是抱怨,而是機制——明知會暴露在這種機制之下的人,做的是一件自洽的事。
每天一百美元不會出現回撤,而這就是全部論點
每月三千美元,以每天大約一百美元的份額到賬,是本週任何人擺在你面前的、最沉悶的數字。沉悶本身就是結果。
兩筆相互之間只在一份報表上看起來相像的收入
來自一個職位的收入和來自一張發票的收入進入同一個賬戶,並且彼此之間沒有別的聯繫。
投機性的收入需要投入資本才能存在。它以一塊一塊的形式到來,這些塊的先後順序會改變最終的數值;而糟糕的一天並不意味着空白,而是負數。這不是抱怨,而是機制——明知會暴露在這種機制之下的人,做的是一件自洽的事。
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三種錯誤終結10萬年:三者都源自同一只時鐘入場費大約每年960美元,而真正阻止任何人的從來都不是這個 每隔幾個月,總有人宣佈:做有償技術工作的門檻已經崩塌了。他們說得對。這句話的後半段也不再有意義,而那句裏的空白——正是全部主題所在。 先把算賬擺出來,因爲這就是人們爭論的那部分;然後再是算賬解決不了的那部分。 成本端,分五行結算 ChatGPT Plus,20/月。Claude Pro,20。Perplexity Pro,20。Descript,24。Canva Pro,18。
三種錯誤終結10萬年:三者都源自同一只時鐘
入場費大約每年960美元,而真正阻止任何人的從來都不是這個
每隔幾個月,總有人宣佈:做有償技術工作的門檻已經崩塌了。他們說得對。這句話的後半段也不再有意義,而那句裏的空白——正是全部主題所在。
先把算賬擺出來,因爲這就是人們爭論的那部分;然後再是算賬解決不了的那部分。
成本端,分五行結算
ChatGPT Plus,20/月。Claude Pro,20。Perplexity Pro,20。Descript,24。Canva Pro,18。
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你的移動平均線交叉有命中率。它也有基礎利率,但沒人會告訴你這個所有能畫出買入箭頭的指標都能告訴你:當出現這支箭頭時,它後面有多常會漲。但幾乎沒有指標會告訴你:在相同的時間窗口裏,隨機選中的那根K線之後,有多常會漲。 第二個數字才決定第一個數字是否有意義;不把它算進去,纔會讓一條普通規則被包裝成“優勢”。 在此情境中,“基礎利率”是什麼 在圖表上隨機選取任意一根K線。問它往後20根K線時的收盤價是否更高。對歷史裏的每一根K線都這樣做,你就會得到一個百分比。
你的移動平均線交叉有命中率。它也有基礎利率,但沒人會告訴你這個
所有能畫出買入箭頭的指標都能告訴你:當出現這支箭頭時,它後面有多常會漲。但幾乎沒有指標會告訴你:在相同的時間窗口裏,隨機選中的那根K線之後,有多常會漲。
第二個數字才決定第一個數字是否有意義;不把它算進去,纔會讓一條普通規則被包裝成“優勢”。
在此情境中,“基礎利率”是什麼
在圖表上隨機選取任意一根K線。問它往後20根K線時的收盤價是否更高。對歷史裏的每一根K線都這樣做,你就會得到一個百分比。
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加密交易中的 AI:機器學習到底能預測什麼每隔幾個月,就會有一波新的 AI 交易工具出現,承諾告訴你價格會去往哪裏。它的推銷話術總是某種變體的同一句話:模型看到了人類看不見的模式。 那句話的誠實版本要小得多,而且也更有用。機器學習在加密市場確實有一項真實的工作。只是它並不是通常被人拿來兜售的那份工作。真正的關鍵在於這條線實際坐在哪裏,以及你如何去檢驗你遇到的任何 AI 說法。 爲什麼方向是最難預測的,而不是最容易預測的
加密交易中的 AI:機器學習到底能預測什麼
每隔幾個月,就會有一波新的 AI 交易工具出現,承諾告訴你價格會去往哪裏。它的推銷話術總是某種變體的同一句話:模型看到了人類看不見的模式。
那句話的誠實版本要小得多,而且也更有用。機器學習在加密市場確實有一項真實的工作。只是它並不是通常被人拿來兜售的那份工作。真正的關鍵在於這條線實際坐在哪裏,以及你如何去檢驗你遇到的任何 AI 說法。
爲什麼方向是最難預測的,而不是最容易預測的
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AI與波動率:預測市場會走多遠,而不是往哪個方向問幾乎任何一臺被指向市場的機器同一個問題,它都會自信地回答:下一步價格會去向哪裏。帶着截圖和病毒式傳播的那些帖子裏,提出的就是這個問題;而且機器學習在這件事上最不擅長,因爲流動的市場早已吸收了模型剛剛注意到的任何信息。你可以問同一臺機器另一個問題,更安靜、也更有用:不是問會往哪邊走,而是走多遠。這個資產在接下來一天裏可能會變動多少?這就是波動率預測。與“價格目標”不同,它是一種模型確實能夠交付的東西——同樣重要的是,你之後還可以拿它來衡量它是否說得對。
AI與波動率:預測市場會走多遠,而不是往哪個方向
問幾乎任何一臺被指向市場的機器同一個問題,它都會自信地回答:下一步價格會去向哪裏。帶着截圖和病毒式傳播的那些帖子裏,提出的就是這個問題;而且機器學習在這件事上最不擅長,因爲流動的市場早已吸收了模型剛剛注意到的任何信息。你可以問同一臺機器另一個問題,更安靜、也更有用:不是問會往哪邊走,而是走多遠。這個資產在接下來一天裏可能會變動多少?這就是波動率預測。與“價格目標”不同,它是一種模型確實能夠交付的東西——同樣重要的是,你之後還可以拿它來衡量它是否說得對。
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人工智能如何預測比特幣價格:什麼有效,什麼只是表演週四下午,一張截圖開始流傳。圖中是比特幣的走勢,一支從局部高點向下的紅色箭頭,以及配文:我們的模型預測了這次下跌。圖片是真的。下跌也是真的。缺失的只是唯一能讓這項說法具有意義的東西——證明這根箭頭在那根K線出現之前就已經存在。 這段落就是本文的全部主題。不是討論人工智能能否對比特幣價格說點有用的東西——它當然能——而是:哪些部分的做法能在面對公開記分牌時繼續存活下來,哪些部分只是因爲沒人去核查才得以存在。
人工智能如何預測比特幣價格:什麼有效,什麼只是表演
週四下午,一張截圖開始流傳。圖中是比特幣的走勢,一支從局部高點向下的紅色箭頭,以及配文:我們的模型預測了這次下跌。圖片是真的。下跌也是真的。缺失的只是唯一能讓這項說法具有意義的東西——證明這根箭頭在那根K線出現之前就已經存在。
這段落就是本文的全部主題。不是討論人工智能能否對比特幣價格說點有用的東西——它當然能——而是:哪些部分的做法能在面對公開記分牌時繼續存活下來,哪些部分只是因爲沒人去核查才得以存在。
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什麼是回測——以及為什麼再好的回測仍可能說謊在任何人冒險投入資本於某個策略之前,他們會先問:這套方法在過去是否行得通?回測會告訴你——你用一組規則去套用到歷史資料,並統計結果。若誠實地進行,它是量化工作中最有用的工具之一。若草率地進行,它也可能是最危險的,因為回測實在太容易被做得看起來很耀眼,卻其實毫無價值。 為什麼一個優秀的回測很容易被偽造: • 事後偏誤(Look-ahead bias)。策略被悄悄地允許使用當時不可能取得的資訊。像是「在月度低點附近買入」這樣的規則在事後很簡單,但在實時中卻不可能。
什麼是回測——以及為什麼再好的回測仍可能說謊
在任何人冒險投入資本於某個策略之前,他們會先問:這套方法在過去是否行得通?回測會告訴你——你用一組規則去套用到歷史資料,並統計結果。若誠實地進行,它是量化工作中最有用的工具之一。若草率地進行,它也可能是最危險的,因為回測實在太容易被做得看起來很耀眼,卻其實毫無價值。
為什麼一個優秀的回測很容易被偽造:
• 事後偏誤(Look-ahead bias)。策略被悄悄地允許使用當時不可能取得的資訊。像是「在月度低點附近買入」這樣的規則在事後很簡單,但在實時中卻不可能。
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群眾的智慧:為什麼市場價格很難被超越 每位交易者終究都會問同一個問題:我能否穩定地贏過市場的價格?答案從一堂已有120年歷史的統計課開始。 起因於那頭牛 1906年,弗朗西斯·高爾頓(Francis Galton)在一場鄉間嘉年華上觀察了787人,請他們猜一頭牛的重量。個別來看,多數人都猜錯了。但所有人的猜測平均值,卻落在距離真實重量僅有很小百分比的範圍內——甚至贏過了專家。群眾並不比任何個人更聰明;只是彙整的效果。 為什麼市場價格就是一種群眾 即時的市場價格就像同一個實驗,只是持續運行,並且依照信心程度加權。成千上萬的獨立參與者,各自掌握一小片資訊,會把價格推向一個數字——它反映了群眾共同知道的一切,而新的資訊會在幾分鐘內被吸收。這就是為什麼價格會像一種機率;也因此,想要穩定地超越它,才會如此困難。 當群眾失靈 只有在錯誤保持獨立時,這種彙整才有效。當大家閱讀相同的敘事並複製同一個動作,錯誤就不再彼此抵消,反而開始累積加強——這正是泡沫與連鎖崩跌背後的機制。多樣性與獨立性是燃料;失去它們,一群人就可能被證實其實是很有把握但仍錯得離譜。 我們在公開中測試什麼 在 NeuPortal,我們進行一個公開問責的實驗:我們的 AI 在每一場事件發生前,就先鎖定其對體育、加密貨幣與預測市場的機率,並透過 OpenTimestamps 將結果錨定到比特幣上,確保不可能事後回填;之後再用市場價格進行評分。到目前為止,誠實的結果是:在我們已評分的呼叫(graded calls)中,市場以 11 比 4 領先我們的模型。彙整後的群眾正在贏——而這也完全符合一個世紀以來的證據所預測的結果。我們仍然選擇公布,因為只有在損失也同樣公開時,一個履歷才真正有意義。 在 neuportal.ai/experiment 查看每一次已評分的呼叫 教育內容僅供參考——非財務建議。 #Binance #Aİ #Bitcoin❗ #neuportal #crypto
群眾的智慧:為什麼市場價格很難被超越
每位交易者終究都會問同一個問題:我能否穩定地贏過市場的價格?答案從一堂已有120年歷史的統計課開始。
起因於那頭牛
1906年,弗朗西斯·高爾頓(Francis Galton)在一場鄉間嘉年華上觀察了787人,請他們猜一頭牛的重量。個別來看,多數人都猜錯了。但所有人的猜測平均值,卻落在距離真實重量僅有很小百分比的範圍內——甚至贏過了專家。群眾並不比任何個人更聰明;只是彙整的效果。
為什麼市場價格就是一種群眾
即時的市場價格就像同一個實驗,只是持續運行,並且依照信心程度加權。成千上萬的獨立參與者,各自掌握一小片資訊,會把價格推向一個數字——它反映了群眾共同知道的一切,而新的資訊會在幾分鐘內被吸收。這就是為什麼價格會像一種機率;也因此,想要穩定地超越它,才會如此困難。
當群眾失靈
只有在錯誤保持獨立時,這種彙整才有效。當大家閱讀相同的敘事並複製同一個動作,錯誤就不再彼此抵消,反而開始累積加強——這正是泡沫與連鎖崩跌背後的機制。多樣性與獨立性是燃料;失去它們,一群人就可能被證實其實是很有把握但仍錯得離譜。
我們在公開中測試什麼
在 NeuPortal,我們進行一個公開問責的實驗:我們的 AI 在每一場事件發生前,就先鎖定其對體育、加密貨幣與預測市場的機率,並透過 OpenTimestamps 將結果錨定到比特幣上,確保不可能事後回填;之後再用市場價格進行評分。到目前為止,誠實的結果是:在我們已評分的呼叫(graded calls)中,市場以 11 比 4 領先我們的模型。彙整後的群眾正在贏——而這也完全符合一個世紀以來的證據所預測的結果。我們仍然選擇公布,因為只有在損失也同樣公開時,一個履歷才真正有意義。
在 neuportal.ai/experiment 查看每一次已評分的呼叫
教育內容僅供參考——非財務建議。
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AI如何解讀加密波動率狀態(以及它爲何不會預測價格)問大多數人一個AI加密模型做什麼,他們腦中想到的往往是:一臺機器在猜明天的價格。但這種想象是錯的,而它與現實之間的差距,解釋了很多失望。嚴肅的模型很少會試圖直接報出未來價格。它們做的是更安靜、更有用的事情:它們試圖“讀懂”市場的天氣——無論環境是平靜還是風暴——並給出誠實的數字,說明近未來的不確定性有多大。 這是對波動率狀態(regimes)的直白解讀:它們是什麼、機器學習如何識別它們,以及爲什麼這項工作的“誠實輸出”應當是一組概率範圍,而不是一個價格目標。這是科普內容,不構成金融建議。
AI如何解讀加密波動率狀態(以及它爲何不會預測價格)
問大多數人一個AI加密模型做什麼,他們腦中想到的往往是:一臺機器在猜明天的價格。但這種想象是錯的,而它與現實之間的差距,解釋了很多失望。嚴肅的模型很少會試圖直接報出未來價格。它們做的是更安靜、更有用的事情:它們試圖“讀懂”市場的天氣——無論環境是平靜還是風暴——並給出誠實的數字,說明近未來的不確定性有多大。
這是對波動率狀態(regimes)的直白解讀:它們是什麼、機器學習如何識別它們,以及爲什麼這項工作的“誠實輸出”應當是一組概率範圍,而不是一個價格目標。這是科普內容,不構成金融建議。
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大多數“AI 預測”宣稱都無法通過這個 4 問題測試加密推特上充斥着“預測了所有事情”的 AI——但都是在事情發生之後才“預測”。下面有一個簡單的 4 個問題測試,它幾乎能揭穿所有此類騙局;同時我們還在公開進行一個實驗,試圖以誠實方式通過它。 問題 1:預測是否在事件發生之前就已記錄? 一種在結果營銷之後才能編輯的預測,而不是預測本身。真正可靠的記錄使用時間戳——這些時間戳沒有人能操控:平臺的發帖時間、Wayback Machine 的存檔——或者我們最喜歡的:OpenTimestamps——對預測進行哈希,並將其錨定到比特幣區塊鏈中。任何人在事件發生之前進行的、帶比特幣錨定的哈希都無法被僞造,包括作者在內。這就是 BTC 的用途:無信任的證明。
大多數“AI 預測”宣稱都無法通過這個 4 問題測試
加密推特上充斥着“預測了所有事情”的 AI——但都是在事情發生之後才“預測”。下面有一個簡單的 4 個問題測試,它幾乎能揭穿所有此類騙局;同時我們還在公開進行一個實驗,試圖以誠實方式通過它。
問題 1:預測是否在事件發生之前就已記錄?
一種在結果營銷之後才能編輯的預測,而不是預測本身。真正可靠的記錄使用時間戳——這些時間戳沒有人能操控:平臺的發帖時間、Wayback Machine 的存檔——或者我們最喜歡的:OpenTimestamps——對預測進行哈希,並將其錨定到比特幣區塊鏈中。任何人在事件發生之前進行的、帶比特幣錨定的哈希都無法被僞造,包括作者在內。這就是 BTC 的用途:無信任的證明。
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