claude
2,101 مشاهدات
15 يقومون بالنقاش
رائج
جديد
🤖 AI时代下的Polymarket：Claude助力普通交易员日赚高达800美元
预测市场正在我们眼前发生转变。如果说以前创建交易机器人是程序员的特权，那么现在，得益于人工智能，门槛已经大大降低。
专家 frostikk 揭示了神经网络 Claude 与 Polymarket 的结合如何改变游戏规则。主要观点如下：
🔹 代码不再是障碍。 没有技术背景的交易员正在使用 Claude 编写 Python 脚本。只需用自然语言描述策略，AI 就会提供带有 API 连接的现成逻辑。
🔹 热门策略：
套利： 寻找 Polymarket 与其他平台之间的价格差异。跟随“巨鲸”： 自动复制大户的交易。微型剥头皮： 参与15分钟的BTC市场。
💰 数字令人印象深刻：
一个简单的套利机器人每小时可赚取约 25美元。先进的做市策略每天可带来 500至800美元 的收益。月度案例：通过高频小额交易，资本在30天内从 20,000美元增至215,000美元。
⚠️ 重要提醒： 自动化不是“印钞机”。成功取决于纪律和逻辑的正确性。机器人代码中的错误可能会在您按下“停止”按钮之前更快地清空您的账户。
预测市场的未来在于算法。问题只在于谁的机器人更聪明。 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
预测市场正在我们眼前发生转变。如果说以前创建交易机器人是程序员的特权，那么现在，得益于人工智能，门槛已经大大降低。
专家 frostikk 揭示了神经网络 Claude 与 Polymarket 的结合如何改变游戏规则。主要观点如下：
🔹 代码不再是障碍。 没有技术背景的交易员正在使用 Claude 编写 Python 脚本。只需用自然语言描述策略，AI 就会提供带有 API 连接的现成逻辑。
🔹 热门策略：
套利： 寻找 Polymarket 与其他平台之间的价格差异。跟随“巨鲸”： 自动复制大户的交易。微型剥头皮： 参与15分钟的BTC市场。
💰 数字令人印象深刻：
一个简单的套利机器人每小时可赚取约 25美元。先进的做市策略每天可带来 500至800美元 的收益。月度案例：通过高频小额交易，资本在30天内从 20,000美元增至215,000美元。
⚠️ 重要提醒： 自动化不是“印钞机”。成功取决于纪律和逻辑的正确性。机器人代码中的错误可能会在您按下“停止”按钮之前更快地清空您的账户。
预测市场的未来在于算法。问题只在于谁的机器人更聪明。 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Grok-3: AI Mới Của Elon Musk Có Đáng Gặp ChatGPT, Claude, Gemini?
Elon Musk lại gây sóng gó khi ra mắt #grok3 , sản phẩm AI mới nhất của xAI, với tham vọng đánh bại những ông lớn như GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini và DeepSeek. Nhưng Grok-3 thực sự mạnh mẽ đến đâu? Hãy cùng đối chiếu!
1. Sáng tác: Grok-3 đánh bại Claude
Grok-3 tỏ ra xuất sắc trong khả năng viết truyện, vượt qua #Claude 3.5 Sonnet với nội dung phong phú, nhân vật chất lượng và cách kể chuyện cuốn hút. Tuy nhiên, nội dung vẫn chưa hoàn hảo, với một số chi tiết còn khiến người đọc thấy gò bó.$
2. Tóm tắt tài liệu: Chọn theo sở thích
Mặc dù không hỗ trợ đọc tài liệu trực tiếp, Grok-3 vẫn tóm tắt tài liệu dài một cách chính xác, vượt qua Claude về độ chuẩn xác. Tuy nhiên, phong cách tóm tắt của nó mang tính thơng thoại, dễ hiểu, trong khi GPT-4o lại có phân tích sâu sát hơn.
3. Kiểm duyệt nội dung: Grok-3 ít hạn chế hơn
So với các AI khác, Grok-3 tỏ ra cởi mở hơn với các chủ đề nhạy cảm như giới tính, chính trị, bạo lực. Dù vẫn có giới hạn nhất định, nó đưa ra câu trả lời đáng kể thống qua các lối diễn đạt tinh tế.
4. Lập trình: Grok-3 hoạt động mượt mà
Khi làm bài test về coding, Grok-3 không chỉ tạo ra code hoạt động ốt định mà còn tự động chọn #HTML5 thay vì Python cho một trò chơi nhỏ, nhằm đảm bảo khả năng truy cập tốt hơn. Kết quả là một giao diện trò chơi đẹp, hoạt động mượt mà và không có lỗi.
5. Toán học: Chưa phải điểm mạnh
Grok-3 làm tốt trong bài test lập luận logic, nhưng đối với bài toán cao cấp thì vẫn thua OpenAI và #DeepSeek . Dù tính toán nhanh, nó vẫn gặp khó khăn với những bài toán phức tạp yêu cầu suy luận sâu.
6. Tạo hình ảnh: Khá, nhưng chưa vượt qua chuyên gia
Grok-3 dùng Aurora, hệ thống tạo hình riêng của xAI. Tuy nó đặt chất lượng cao hơn DALL-E 3 của OpenAI, nhưng vẫn chƱa bằng các model chuyên dụng như MidJourney hoặc Stable Diffusion 3.5. Tuy nhiên, một điểm được đánh giá cao là tốc độ tạo hình ảnh nhanh hơn so với đối thủ.
Kết luận: Grok-3 có tiềm năng lớn, đặc biệt trong sáng tác, lập trình và kiểm duyệt nội dung mở hơn so với các AI khác. Tuy nhiên, nó vẫn còn những điểm yếu như toán học, phân tích chuyên sâu và tạo hình ảnh chưa vượt trội. Dù chưa thể đánh bại hoàn toàn GPT-4o hay Claude 3.5, Grok-3 vẫn là một đối thủ đáng gờm và hứa hẹn sẽ còn cải tiến mạnh mẽ trong tương lai."
1. Sáng tác: Grok-3 đánh bại Claude
Grok-3 tỏ ra xuất sắc trong khả năng viết truyện, vượt qua #Claude 3.5 Sonnet với nội dung phong phú, nhân vật chất lượng và cách kể chuyện cuốn hút. Tuy nhiên, nội dung vẫn chưa hoàn hảo, với một số chi tiết còn khiến người đọc thấy gò bó.$
2. Tóm tắt tài liệu: Chọn theo sở thích
Mặc dù không hỗ trợ đọc tài liệu trực tiếp, Grok-3 vẫn tóm tắt tài liệu dài một cách chính xác, vượt qua Claude về độ chuẩn xác. Tuy nhiên, phong cách tóm tắt của nó mang tính thơng thoại, dễ hiểu, trong khi GPT-4o lại có phân tích sâu sát hơn.
3. Kiểm duyệt nội dung: Grok-3 ít hạn chế hơn
So với các AI khác, Grok-3 tỏ ra cởi mở hơn với các chủ đề nhạy cảm như giới tính, chính trị, bạo lực. Dù vẫn có giới hạn nhất định, nó đưa ra câu trả lời đáng kể thống qua các lối diễn đạt tinh tế.
4. Lập trình: Grok-3 hoạt động mượt mà
Khi làm bài test về coding, Grok-3 không chỉ tạo ra code hoạt động ốt định mà còn tự động chọn #HTML5 thay vì Python cho một trò chơi nhỏ, nhằm đảm bảo khả năng truy cập tốt hơn. Kết quả là một giao diện trò chơi đẹp, hoạt động mượt mà và không có lỗi.
5. Toán học: Chưa phải điểm mạnh
Grok-3 làm tốt trong bài test lập luận logic, nhưng đối với bài toán cao cấp thì vẫn thua OpenAI và #DeepSeek . Dù tính toán nhanh, nó vẫn gặp khó khăn với những bài toán phức tạp yêu cầu suy luận sâu.
6. Tạo hình ảnh: Khá, nhưng chưa vượt qua chuyên gia
Grok-3 dùng Aurora, hệ thống tạo hình riêng của xAI. Tuy nó đặt chất lượng cao hơn DALL-E 3 của OpenAI, nhưng vẫn chƱa bằng các model chuyên dụng như MidJourney hoặc Stable Diffusion 3.5. Tuy nhiên, một điểm được đánh giá cao là tốc độ tạo hình ảnh nhanh hơn so với đối thủ.
Kết luận: Grok-3 có tiềm năng lớn, đặc biệt trong sáng tác, lập trình và kiểm duyệt nội dung mở hơn so với các AI khác. Tuy nhiên, nó vẫn còn những điểm yếu như toán học, phân tích chuyên sâu và tạo hình ảnh chưa vượt trội. Dù chưa thể đánh bại hoàn toàn GPT-4o hay Claude 3.5, Grok-3 vẫn là một đối thủ đáng gờm và hứa hẹn sẽ còn cải tiến mạnh mẽ trong tương lai."
🤖 The #AI race is heating up: #ChatGPT , #Claude , #Grok , #Cursor ... and dozens more. Just 3 years ago, 90% of this stuff didn’t exist.
Now it's not about whether AI works; it's which AI works best for what.
Some write like copywriters, some code like senior developers, and some organize like ops leads.
What’s in your stack? And what’s still missing from the perfect AI toolkit?
Now it's not about whether AI works; it's which AI works best for what.
Some write like copywriters, some code like senior developers, and some organize like ops leads.
What’s in your stack? And what’s still missing from the perfect AI toolkit?
📛 Anthropic have created a "microscope" for LLM - now you can see how AI thinks
Anthropic have been working on the interpretability of neural networks for a long time. Their past SAE (Sparse Autoencoder) method has already been adopted by OpenAI and Google, and now they offer a new way to "parse" AI into thoughts - Circuit Tracing.
🟢 How does it work?
🍒 They take an off-the-shelf language model and select a task.
😘 Replace some components of the model with simple linear models (Cross-Layer Transcoder).
😘 Train these replaced parts to mimic the original model, minimizing the difference in output.
🍒 Now you can see how information "flows" through all the layers of the model.
😘 Based on this data, an attribution graph is built - it shows which attributes influence each other and form the final answer.
🟢 What interesting things were discovered in Claude's brain?
🟠 The LLM "thinks ahead." For example, when she writes a poem, she plans the rhyme scheme in advance, even before she starts a new line.
🟠 Math is not just about memorization. Turns out the model is actually calculating, not just retrieving memorized answers.
🟠 Hallucinations have a cause. A specific "answer is known" trigger is found. If it is triggered in error - the model starts making things up.
🟠 Fun fact: if you tell the model the answer to a problem right away, it will think backwards - come up with a plausible path to that answer.
#claude #AI
🟢 How does it work?
🍒 They take an off-the-shelf language model and select a task.
😘 Replace some components of the model with simple linear models (Cross-Layer Transcoder).
😘 Train these replaced parts to mimic the original model, minimizing the difference in output.
🍒 Now you can see how information "flows" through all the layers of the model.
😘 Based on this data, an attribution graph is built - it shows which attributes influence each other and form the final answer.
🟢 What interesting things were discovered in Claude's brain?
🟠 The LLM "thinks ahead." For example, when she writes a poem, she plans the rhyme scheme in advance, even before she starts a new line.
🟠 Math is not just about memorization. Turns out the model is actually calculating, not just retrieving memorized answers.
🟠 Hallucinations have a cause. A specific "answer is known" trigger is found. If it is triggered in error - the model starts making things up.
🟠 Fun fact: if you tell the model the answer to a problem right away, it will think backwards - come up with a plausible path to that answer.
#claude #AI
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى