, X7 w. N T. C5 I. V% ~其次，这类实验揭示了当前 AI 在交易中的典型行为模式。例如，某些模型（如 Grok）展现出明显的高风险偏好，集中持有 meme 币或高杠杆头寸，而另一些（如 Qwen）则表现出较强的趋势捕捉和止盈能力。这反映出不同模型在“风险-收益”权衡上的设计差异，也暗示了训练数据、奖励函数和底层推理机制的不同。7 y' U( S0 {- F
1 G1 U1 M. c7 K但必须警惕的是，这种实验仍存在很大局限性。真正的金融实战涉及多维度因素，包括流动性冲击、滑点、网络延迟、情绪干扰等，而当前测试环境仍相对理想化。此外，提示工程（prompting）的方式也可能显著影响模型的表现，不同的初始指令可能导致完全不同的交易行为。& M) ~ I% E, E( L
, x& g8 S9 V, e* p; V: F从行业发展的角度看，这类竞赛虽然具有噱头成分，但它进一步推动了“AI 代理”（Agent）在加密交易中的探索。如果某些模型能持续展现出占优的策略能力，可能会催生新一代的 AI 驱动对冲基金或自动化交易工具。但另一方面，也需警惕过度依赖黑箱模型带来的风险，比如模型在极端市场条件下的失控或系统性同质化交易行为。 7 M8 I/ d1 E! }+ K! Y5 E$ K- a/ c, i, y. e
最后，天朝模型如 DeepSeek 和 Qwen 的领先表现，说明它们在金融文本理解、逻辑推理和决策生成上可能已经具备相当强的竞争力。但这不仅仅是技术能力的胜利，也可能得益于它们对本地市场数据和用户行为的更深理解。未来的竞争可能会从纯技术对比，转向如何更好地将领域知识（domain knowledge）融入模型之中。) W2 ~- u0 N, E4 G
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总体而言，这场实验更像是一次对 AI 交易代理的早期探索，短期结果值得关注，但不宜过度解读。真正有意义的是长期来看，哪些模型能在多次市场周期中持续适应并控制风险，那才是真正的“智能”体现。( ]: @, \" Q1 x4 M1 [) ]; z; Q