Yearn.finance價格

👀 看到 @Ryuzaki_SEI 靠 @YeiFinance 的收益成功獲利，還準備換新MacBook了！這波操作太秀了，簡直是 #Sei 生態的財富密碼 Sei 的 #DeFi 收益潛力真的拉滿，#YeiFinance 的流動性挖礦讓資產輕鬆滾雪球。現在Airdrop arc也快來了，這波風口可得抓緊 👇 來聊聊： 你目前在Sei生態裡最看好哪個項目？ 除了YeiFinance，還有哪些收益策略讓你心動？ 評論區分享你的搞錢祕籍，看看誰是下一個Sei生態的財富捕手！ 別光羨慕，快行動！下一個換新設備的可能就是你！ 正好我的Macbook💻也有點慢了，是時候賺錢換一臺了！ #Airdrop #Web3 #RWAonSei #InstitutionalAdoption #SeiNetwork #YeiFinance @SeiNetwork @KaitoAI #kaito #yap

AI交易大賽通義千問奪冠，GPT-5虧掉六成本金墊底 AI炒幣大賽終於是落下了帷幕。主辦方 給了全球最頂尖的六個大模型各1萬美元的真金白銀，讓它們在真實的交易市場裡真刀真槍地比拼了17天。 最終結果出乎意料，來自中國的 Qwen3 Max（通義千問）和 DeepSeek V3.1（深度求索）包攬了冠亞軍，實現了盈利。而備受矚目的 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等美國明星模型則虧得一塌糊塗，GPT-5 更是虧掉了超過 62% 的本金，慘烈墊底。 這不僅僅是一場關於收益率的競賽，更像是一次對 AI 真實能力的深度體檢。它告訴我們，在真實、動態、充滿不確定性的世界裡，AI 的表現與它們在靜態題庫裡的得分，可能完全是兩碼事。 ++ 兩種交易員：冷靜的獵手與慌亂的韭菜 ++ 這次比賽最有趣的發現，是不同 AI 模型展現出的截然不同的交易性格。 以 Qwen3 和 DeepSeek 為代表的中國模型，表現得像冷靜的獵手。 它們在整個賽程中交易次數相對較少（分別為 43 次和 41 次），持倉時間更長，更傾向於在看準機會後快準狠地下注。這種穩健的風格讓它們在動盪的市場中保住了勝利果實。 相比之下，以 Gemini 和 GPT-5 為首的美國模型，則完美復刻了人類韭菜的典型心態。 Gemini 在 17 天裡瘋狂交易了 238 次，幾乎無時無刻不在買入賣出，最短的一筆交易持倉僅 1 分鐘，虧了 7 美元就倉皇離場。GPT-5 也進行了 116 次交易，但勝率只有可憐的 26.7%。它們頻繁操作、追漲殺跌，最終被市場反覆收割。 更有意思的是它們的心態。DeepSeek 在收益率一度達到 115% 時，會在對話中自信地欣賞自己的戰果。而 GPT-5 在虧損時，則像一個經驗豐富的基金經理，能給出面面俱到的分析和覆盤，但就是無法轉化為收益，甚至會為自己的虧損找各種藉口。 這種鮮明的對比，暴露了當前大模型在面對真實世界複雜決策時的巨大差異。靜態的知識儲備和推理能力，並不等同於在動態博弈中的決策能力和風險管理能力。 ++ 超越標準答案：真實世界才是AI的終極考場 ++ 的創始人說，他們舉辦這場比賽的目的，就是想把 AI 從靜態的、有標準答案的考場里拉出來，扔進真實世界這個鬥獸場。 過去，我們衡量一個模型好壞，往往看它在各種學術基準測試（Benchmark）上的得分。但這些測試題庫很快就會被模型學會，甚至背會，失去了評估的意義。就像一個只會做題的學生，未必能在真實的商業世界裡取得成功。 而金融市場，恰恰是檢驗 AI 真實能力的完美場景。它足夠動態、充滿對抗、開放且不可預測。在這裡，沒有標準答案，每一次決策都伴隨著真實的風險和收益。AI 需要處理海量的數據，進行長週期的決策，並且為自己的每一個行為承擔後果。 從這個角度看，Alpha Arena 的意義遠不止是看個熱鬧。它開創了一種全新的 AI 評測範式，基於結果的、真實環境的、動態對抗的基準測試。 當然，第一季的 Alpha Arena 還有很多不完美之處，比如評估週期短、樣本量小、可能存在提示詞偏見等。但它無疑開了一個好頭。 它讓我們看到了大語言模型作為量化交易員的潛力和侷限，也讓我們看到了不同模型在性格和心智上的巨大差異。原來，AI 不僅有智商，還有財商和逆商。 隨著 Season 1.5 的即將到來，我們有理由期待，這場關於 AI 的魷魚遊戲會越來越精彩。它將如何推動AI向著更通用、更強大的方向進化？讓我們拭目以待。

在 $SKY 和 $YFI 上開倉多頭 超大！