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香港一个35岁的营销总监，辞职后all in了AI。他用Claude搭了一套系统，一个月时间，在Polymarket上赚了37万美元。他怎么玩的？核心是两样东西：Claude当算法大脑，MiroFish做模拟引擎。他搭出了一个比特币价格模拟器，精度相当高。每一笔交易，平均能赚5000到15000美元。这人还挺有意思，在Polymarket上的昵称叫Marketing101，算是对自己前职业的一个小彩蛋。具体怎么操作的？他的算法能瞬间捕捉到加密市场里的定价错误，发现就立刻进场，一点都不犹豫。到目前为止，累计利润已经有37.4万美元。他永远站在人群对面，因为他的模拟引擎看得比大多数人都准。数据层面更有说头。他用的是封闭订单簿数据，加上私有的OTC桌面数据，这已经是顶级的信息优势了。更狠的是这套系统的严谨程度。每次进场前，系统会先跑1万次模拟循环，计算“市场接下来会怎么反应”。这不是猜K线涨跌，这是工程化赚钱——AI模型、MiroFish模拟、独家数据、再加上硬核数学，几个东西拼在一起的结果。

区块链行情研究

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Anya Rossi• Live Now

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区块链行情研究5 месяцев назад

✅他的钱包： ⏩️ Polymarket 官网入口： 👉如果想在Polymarket上使用跟单交易，我推荐这个： 🗣️想玩或正在玩PolyMarket的一起来交流：

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区块链行情研究5 месяцев назад

2026年的超级赛道，普通人最大的机会—— Polymarket预测市场！和3年前的memecoin赛道一样，现在还是早期，看懂的人已经在冲了！现在注册还不晚，扎进市场用心研究！ 👉Polymarket官网：（VPN的国家香港即可） 👉加入我的PolyMarket电报群： 👉Polymarket官方跟单机器人：

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区块链行情研究5 месяцев назад

如何在 Polymarket 上进行跟单交易？ 1️⃣首先要跟单某个钱包，先打开他们的 Polymarket 个人资料：还没有PM帐户的，点击上方链接用邮箱注册或连接钱包即可，记得VPN的国家选香港。 2️⃣如何获取想跟单的钱包地址：选择其用户名旁边的钱包图标，复制下来。 👉加入我的PolyMarket电报群： 3️⃣我尝试过的所有跟单机器人中，我最喜欢 PolyCop： 1. 启动 Telegram 机器人 2. 为您的钱包充值 3. 转到复制交易并点击「添加」 4. 粘贴您想要跟随的钱包地址 5. 自定义您的设置（设置最小/最大买入金额，调整限价订单设置等） 6. 点击创建 ✅关于PolyCop跟单机器人的视频操作教程，请看这篇推文：

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区块链行情研究5 месяцев назад

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Googlemusk5 месяцев назад

厉害👍

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有人刚把一个新 bot 搭出来它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约推演成千上万个可能路径 → 找出市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑目前数据是：累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来新的 meta 可能已经来了这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？

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0x_Miko

41,948 просмотров • 6 месяцев назад

这哥们25岁，做量化交易的，同时跑100个AI代理来交易比特币，在Polymarket上赚了180万美元。他直接打开仪表盘给我看了这个集群怎么运作的： 100个Kimi K2.6代理同时跑几千种比特币走势的场景，然后Opus 4.8把每个结果都过一遍，只有数学上算出来真的有优势，才会下单执行。这不只是个跑得快的集群，它是一个不会停的循环——不断找定价错误，找到了就出手。华尔街那些基金干的事其实一模一样：微小的优势，反复执行几千次，积少成多。区别只是他把这套东西用在了谁都能进的市场里。这条可以收藏，这就是2027年交易的样貌。

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46,686 просмотров • 3 месяцев назад

一位中国工程师连续两年交易亏钱。然后他在一天内赚了10万美元。他没有变得更聪明。他停止了猜测图表，而是开始模拟它——在每次交易前模拟10,000次。在他最近的1,000笔交易中，他赢了900笔。全都链上，全都公开。他的旧机器人很笨——错误、亏损，没有真正的思考。所以他重建了它： Claude作为大脑，6层代理系统作为双手，MiroFish在每一分钱移动前将市场向前运行10,000次。一个代理读取宏观。一个读取情绪。一个读取订单簿。只有当所有六个都同意时，它才会交易。这不是“我觉得图表会去哪里”。数学已经运行了每一个结果。他只是选择获胜的那个。时机就是礼物：数十亿美元的基金仍然不会碰 #Polymarket——对它们来说太小、太冒险，会损害名声。一位独狼工程师正在一个它们完全敞开的市场上运行对冲基金堆栈。你可以继续滚动和自欺。或者你可以复制那个已经为你承受两年亏损的人。

一位中国工程师连续两年交易亏钱。然后他在一天内赚了10万美元。他没有变得更聪明。他停止了猜测图表，而是开始模拟它——在每次交易前模拟10,000次。在他最近的1,000笔交易中，他赢了900笔。全都链上，全都公开。他的旧机器人很笨——错误、亏损，没有真正的思考。所以他重建了它： Claude作为大脑，6层代理系统作为双手，MiroFish在每一分钱移动前将市场向前运行10,000次。一个代理读取宏观。一个读取情绪。一个读取订单簿。只有当所有六个都同意时，它才会交易。这不是“我觉得图表会去哪里”。数学已经运行了每一个结果。他只是选择获胜的那个。时机就是礼物：数十亿美元的基金仍然不会碰 #Polymarket——对它们来说太小、太冒险，会损害名声。一位独狼工程师正在一个它们完全敞开的市场上运行对冲基金堆栈。你可以继续滚动和自欺。或者你可以复制那个已经为你承受两年亏损的人。

0xInoo

72,907 просмотров • 3 месяцев назад

斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

Vincent

27,763 просмотров • 3 месяцев назад

真是开了眼了——一个还在读量化专业的大学生，只花了10天，自己搭了个AI集群引擎，结果在GitHub上火得一塌糊涂，直接拿下13000多颗星，还顺手融了400万美元。最近有个叫MiroFish的项目特别火，它其实是个多智能体模拟器，主要干的事就是帮你预测——不管是交易、公关，还是别的什么领域。 MiroFish到底是个啥？简单说，它就是一个数字版“沙盒世界”。里面跑着几千个AI代理，每个代理都有自己的“记忆”和行为模式，像真人一样在里面互动、讨论、站队。你随便扔一个场景进去——比如某条新闻突然泄露、政策突然变了，甚至一部没写完的经典小说——它就能模拟出这些人会怎么反应、怎么吵、最后得出什么结果，帮你预判现实里可能发生的情况。做这个项目的人叫郭汉江，2025年底的时候还是个本科生。他当时用AI工具帮忙写代码，把核心功能跑通之后，一发到网上就爆了。盛大集团直接砸了3000万人民币进来。后来他把宿舍退了，自己出来开了家公司，现在正带着这方向往前走。这东西能干嘛？目前用得比较多的几个场景：交易方面，你把金融新闻或者财报往里一丢，它就能模拟出市场会不会恐慌、价格大概怎么走，给你个预判的参考。公关测试也很实用，公司或者团队写了个声明，先扔进去跑一遍，看看会不会翻车，再调整措辞。还有人有拿来玩的，比如把一本没结局的中国小说放进去，里面的代理就会“扮演”角色，自己推一个合理的结局出来。部署也不麻烦，用Docker几分钟就能搞定，自带对接各种大模型的API密钥。给大伙支个招：你甚至可以整点“骚操作”——比如模拟马斯克突然发推说“狗狗币2.0来了”，然后看里面的交易员、大V、散户怎么炸锅，整个过程还能生成视频，完全无风险体验一把什么叫“起飞”或者“崩盘”。已经有交易员靠这个赚到钱了。比如有个案例在Polymarket上，有人用MiroFish跑历史数据，模拟完之后去押注SPX 500，最后净赚12万多美元。他的地址是：如果你想省点事，直接跟着高手走，也可以试试Kreo的跟单交易，自动复制他这类人的操作，借力上车。在PolyCop上添加他的钱包 [0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac] 到就能开始跟踪或者复制他的交易了。代码在这：

真是开了眼了——一个还在读量化专业的大学生，只花了10天，自己搭了个AI集群引擎，结果在GitHub上火得一塌糊涂，直接拿下13000多颗星，还顺手融了400万美元。最近有个叫MiroFish的项目特别火，它其实是个多智能体模拟器，主要干的事就是帮你预测——不管是交易、公关，还是别的什么领域。 MiroFish到底是个啥？简单说，它就是一个数字版“沙盒世界”。里面跑着几千个AI代理，每个代理都有自己的“记忆”和行为模式，像真人一样在里面互动、讨论、站队。你随便扔一个场景进去——比如某条新闻突然泄露、政策突然变了，甚至一部没写完的经典小说——它就能模拟出这些人会怎么反应、怎么吵、最后得出什么结果，帮你预判现实里可能发生的情况。做这个项目的人叫郭汉江，2025年底的时候还是个本科生。他当时用AI工具帮忙写代码，把核心功能跑通之后，一发到网上就爆了。盛大集团直接砸了3000万人民币进来。后来他把宿舍退了，自己出来开了家公司，现在正带着这方向往前走。这东西能干嘛？目前用得比较多的几个场景：交易方面，你把金融新闻或者财报往里一丢，它就能模拟出市场会不会恐慌、价格大概怎么走，给你个预判的参考。公关测试也很实用，公司或者团队写了个声明，先扔进去跑一遍，看看会不会翻车，再调整措辞。还有人有拿来玩的，比如把一本没结局的中国小说放进去，里面的代理就会“扮演”角色，自己推一个合理的结局出来。部署也不麻烦，用Docker几分钟就能搞定，自带对接各种大模型的API密钥。给大伙支个招：你甚至可以整点“骚操作”——比如模拟马斯克突然发推说“狗狗币2.0来了”，然后看里面的交易员、大V、散户怎么炸锅，整个过程还能生成视频，完全无风险体验一把什么叫“起飞”或者“崩盘”。已经有交易员靠这个赚到钱了。比如有个案例在Polymarket上，有人用MiroFish跑历史数据，模拟完之后去押注SPX 500，最后净赚12万多美元。他的地址是：如果你想省点事，直接跟着高手走，也可以试试Kreo的跟单交易，自动复制他这类人的操作，借力上车。在PolyCop上添加他的钱包 [0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac] 到就能开始跟踪或者复制他的交易了。代码在这：

区块链行情研究

158,162 просмотров • 6 месяцев назад

兄弟们，给你们看点狠货！最近链上那帮玩量化的，简直杀疯了。有人靠这套东西，直接在Polymarket（预测市场平台）上撸了超过40万美金！而且人家押注的标的都是SPX指数、道琼斯、罗素2000，还有苹果、谷歌这些大票——最关键的是，这些操作全都是用开源的金融市场模拟器推演出来的。最近有个神级技术组合拳刚刚开源，一套操作猛如虎： Financial Datasets MCP Server（目前在GitHub上已经斩获1.7k星） + MiroThinker-H1（基准测试88.2分，斩获7.1k星） + MiroFish。最骚的是，这个MiroFish多智能体模拟引擎，是一个中国本科生花了10天时间搞出来的，现在已经狂揽18k+星，而且据说一夜之间拿到了几百万融资。下面给兄弟们拆解一下，这三个仓库是干什么的，以及怎么用它们搞钱： 1. Financial Datasets MCP服务器 👉 简单说，这就是一个免费且强大的数据粮仓。无论你要SPX、苹果、谷歌还是罗素2000的成分股，它都能给你提供几十年真实的历史价格、资产负债表、利润表，甚至还有新闻数据。你只需要连上它，就能把最原始的“事实”拉下来。 🔗 仓库： 2. MiroThinker-H1 👉 这就是你的“深度研究大脑”。它可以直接从上面那个MCP服务器里抓数据，然后帮你分析最新的10-K年报、美联储会议纪要、公司财报，甚至是地缘政治新闻。它能把这些原始信息整理成500多个干净、可验证的数据库。如果没有它，你的模拟就是一堆垃圾数据往里硬塞。它的作用就是把生肉做成美味佳肴，喂给下面的引擎。 🔗 仓库： 3. MiroFish 👉 这才是真正的“多智能体模拟引擎”。你把MiroThinker整理好的数据灌进去，它就能跑起来——模拟成千上万个不同性格的AI交易员，比如有看宏观大势的策略师，有专门看市场情绪的，还有那种一惊一乍的恐慌买家。最后，它会给你输出一个“概率锥”，也就是预测价格对各种事件会有什么反应，就像电影《黑客帝国》里的那种预测一样。 🔗 仓库：具体怎么实操？ · 搞交易：扔进去一个事件 → 系统模拟大众会怎么反应 → 你抓住市场的定价偏差 → 去Polymarket上重仓押注。 · 做宏观预测：在新闻正式发布前，先跑一遍模拟，看看全球事件可能对大盘造成什么冲击。 · 部署简单：用Docker加任何一个大模型的API，10到15分钟就能跑起来。一个搞钱小技巧（Pro tip）：把最新的10-K财报或者突发新闻扔给MiroThinker → 让它生成500多个经过验证的场景数据 → 再把这些数据加载到MiroFish里跑一遍 → 看它给出的下周价格走势概率锥 → 你就盯着概率最大的那个方向，去Polymarket上放心大胆地押注。已经有交易员靠着这套东西赚翻了： · 这位兄弟叫 superstonksbro，目前盈利18.2万美金，时不时就搞个2万多美金的大单。 🔗 围观他： · 还有这位叫 CamelUp 的老哥，盈利19.3万美金，做了2400多次预测。 🔗 围观他：据说他俩都是用上面这套技术栈在市场里大杀四方。如果你想躺赚，还有个更省事的办法：试试这个叫 PolyCop 的自动跟单机器人。它能自动复制上面这些“模拟猛兽”的操作，他们买什么，你就能跟着买，直接搭便车。点击这里直接用： 👉 如果想手动跟单，可以先把这两个钱包地址加到PolyCop里，这样就能实时跟踪他们的操作了： · 0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac · 0x969fae0a3a93778adc42178f72c612ed8c4e4d55 保存好这条信息，好东西别弄丢了。

兄弟们，给你们看点狠货！最近链上那帮玩量化的，简直杀疯了。有人靠这套东西，直接在Polymarket（预测市场平台）上撸了超过40万美金！而且人家押注的标的都是SPX指数、道琼斯、罗素2000，还有苹果、谷歌这些大票——最关键的是，这些操作全都是用开源的金融市场模拟器推演出来的。最近有个神级技术组合拳刚刚开源，一套操作猛如虎： Financial Datasets MCP Server（目前在GitHub上已经斩获1.7k星） + MiroThinker-H1（基准测试88.2分，斩获7.1k星） + MiroFish。最骚的是，这个MiroFish多智能体模拟引擎，是一个中国本科生花了10天时间搞出来的，现在已经狂揽18k+星，而且据说一夜之间拿到了几百万融资。下面给兄弟们拆解一下，这三个仓库是干什么的，以及怎么用它们搞钱： 1. Financial Datasets MCP服务器 👉 简单说，这就是一个免费且强大的数据粮仓。无论你要SPX、苹果、谷歌还是罗素2000的成分股，它都能给你提供几十年真实的历史价格、资产负债表、利润表，甚至还有新闻数据。你只需要连上它，就能把最原始的“事实”拉下来。 🔗 仓库： 2. MiroThinker-H1 👉 这就是你的“深度研究大脑”。它可以直接从上面那个MCP服务器里抓数据，然后帮你分析最新的10-K年报、美联储会议纪要、公司财报，甚至是地缘政治新闻。它能把这些原始信息整理成500多个干净、可验证的数据库。如果没有它，你的模拟就是一堆垃圾数据往里硬塞。它的作用就是把生肉做成美味佳肴，喂给下面的引擎。 🔗 仓库： 3. MiroFish 👉 这才是真正的“多智能体模拟引擎”。你把MiroThinker整理好的数据灌进去，它就能跑起来——模拟成千上万个不同性格的AI交易员，比如有看宏观大势的策略师，有专门看市场情绪的，还有那种一惊一乍的恐慌买家。最后，它会给你输出一个“概率锥”，也就是预测价格对各种事件会有什么反应，就像电影《黑客帝国》里的那种预测一样。 🔗 仓库：具体怎么实操？ · 搞交易：扔进去一个事件 → 系统模拟大众会怎么反应 → 你抓住市场的定价偏差 → 去Polymarket上重仓押注。 · 做宏观预测：在新闻正式发布前，先跑一遍模拟，看看全球事件可能对大盘造成什么冲击。 · 部署简单：用Docker加任何一个大模型的API，10到15分钟就能跑起来。一个搞钱小技巧（Pro tip）：把最新的10-K财报或者突发新闻扔给MiroThinker → 让它生成500多个经过验证的场景数据 → 再把这些数据加载到MiroFish里跑一遍 → 看它给出的下周价格走势概率锥 → 你就盯着概率最大的那个方向，去Polymarket上放心大胆地押注。已经有交易员靠着这套东西赚翻了： · 这位兄弟叫 superstonksbro，目前盈利18.2万美金，时不时就搞个2万多美金的大单。 🔗 围观他： · 还有这位叫 CamelUp 的老哥，盈利19.3万美金，做了2400多次预测。 🔗 围观他：据说他俩都是用上面这套技术栈在市场里大杀四方。如果你想躺赚，还有个更省事的办法：试试这个叫 PolyCop 的自动跟单机器人。它能自动复制上面这些“模拟猛兽”的操作，他们买什么，你就能跟着买，直接搭便车。点击这里直接用： 👉 如果想手动跟单，可以先把这两个钱包地址加到PolyCop里，这样就能实时跟踪他们的操作了： · 0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac · 0x969fae0a3a93778adc42178f72c612ed8c4e4d55 保存好这条信息，好东西别弄丢了。

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15,496 просмотров • 6 месяцев назад

有个27岁的小伙子，以前是挖矿的。他花了4000美元买了台迷你电脑，对着 Polymarket 狂干，不到三个月，4000 块变成了 100 万美元。上周，美国出口管制的那款 Claude Fable 5 突然把所有云交易者的服务给掐了。结果这哥们压根没注意到。没有云，没有订阅，没有任何人能关掉的模型。就是一台搁在他桌上的小盒子，他睡觉的时候，这盒子自己在比特币市场上帮他赚钱。用的芯片是 AMD Ryzen AI Max+ 395 —— 16 个核心，50-TOPS 的神经引擎，128GB 统一内存。他这套 AI 从来不联网。这个内存就是关键。普通游戏显卡顶多给你 24GB —— 跟玩具一样。 128GB 统一内存能完整装下一个 2000 亿参数的模型，不用把数据搬来搬去。一个顶尖大脑，就在他公寓里离线跑着。它不是去猜价格涨跌。它是把每个 5 分钟市场的完整概率图跑一遍，一分钟几千次，专门捡那些没人要、定价几乎为零的赌注。当它算出来一个 0.2 美分的冷门选项实际值 1.6% 的时候，它就用几分钱买下那个“不可能”的赌注。其中一次，回报直接翻了 32 倍。没有数据中心，没有租用的 GPU，除了他自己，没人能按关机键。他们可以一夜之间把云端的模型下架，但没法冲进一个家伙的房间里抢走他桌上的盒子。 4000 美元的硬件，1000 美元的下注，变成 100 万美元的收益 —— 而且今晚还在继续跑。你不一定要买那台盒子。你只需要它交易的那个钱包。两键复制，拿走。

有个27岁的小伙子，以前是挖矿的。他花了4000美元买了台迷你电脑，对着 Polymarket 狂干，不到三个月，4000 块变成了 100 万美元。上周，美国出口管制的那款 Claude Fable 5 突然把所有云交易者的服务给掐了。结果这哥们压根没注意到。没有云，没有订阅，没有任何人能关掉的模型。就是一台搁在他桌上的小盒子，他睡觉的时候，这盒子自己在比特币市场上帮他赚钱。用的芯片是 AMD Ryzen AI Max+ 395 —— 16 个核心，50-TOPS 的神经引擎，128GB 统一内存。他这套 AI 从来不联网。这个内存就是关键。普通游戏显卡顶多给你 24GB —— 跟玩具一样。 128GB 统一内存能完整装下一个 2000 亿参数的模型，不用把数据搬来搬去。一个顶尖大脑，就在他公寓里离线跑着。它不是去猜价格涨跌。它是把每个 5 分钟市场的完整概率图跑一遍，一分钟几千次，专门捡那些没人要、定价几乎为零的赌注。当它算出来一个 0.2 美分的冷门选项实际值 1.6% 的时候，它就用几分钱买下那个“不可能”的赌注。其中一次，回报直接翻了 32 倍。没有数据中心，没有租用的 GPU，除了他自己，没人能按关机键。他们可以一夜之间把云端的模型下架，但没法冲进一个家伙的房间里抢走他桌上的盒子。 4000 美元的硬件，1000 美元的下注，变成 100 万美元的收益 —— 而且今晚还在继续跑。你不一定要买那台盒子。你只需要它交易的那个钱包。两键复制，拿走。

Tommy Peterson

58,945 просмотров • 3 месяцев назад

当全世界都在刷15秒的短视频、注意力越碎越散的时候——有件事你得留意一下。最近冒出来一个新仓库，挺狠的。一个中国大学生，10天时间搭了个叫MiroFish的东西，直接拿到400万美元融资。现在字节跳动也跟进了一把，把它升级成了一台“预测怪兽”。做这事的人叫郭汉江，大四，编码风格相当随性。他搞出来的MiroFish，说白了就是让几千个AI代理在一个系统里实时互动，模拟整个社会的反应。 👉 Polymarket 官方入口：具体怎么回事看下面。你往里扔任何新闻、报告或者历史数据，它就能模拟出市场会怎么走、群众会怎么反应、政坛那边什么态度，基本上跟现实中发生的差不多。 GitHub上直接炸了。他从盛大集团拿了400万融资，Polymarket上已经有交易员用他的SPX和事件模拟赚了12万多美元。但这个系统跑久了有个致命问题：代理会忘事儿、会瞎编、还会被上下文撑爆。说白了就是传统的RAG那套，不太行。有意思的是，TikTok的母公司（通过火山引擎）刚刚开源了一个解决方案： OpenViking——GitHub上已经11.6k星了。仓库：它把原本乱成一团的记忆，整成了一个干净、结构化的文件系统： · viking://user/memories/ —— 存你的习惯和之前的结果 · viking://agent/skills/ —— 存交易和分析这些“超能力” 底层是三层结构： · L0：100个token的超摘要 · L1：快速概览 · L2：完整细节，用的时候再打开代理自己像翻文件夹一样去取信息，不用什么都硬塞进去。效果也很明显： · 不再忘记模拟刚开始时的关键信息 · 瞎编的情况大幅减少 · API调用省了很多 · 记忆能自己更新，跑一次变聪明一次 MiroFish 加上 OpenViking，放在Polymarket和事件预测这块，基本就是核武器级别的组合了。我打算拿这个来搭自己的私人机器人。几千个代理现在有了完美长期记忆，跑一百多步还能保持清醒，出的概率预测也准得离谱。这个组合，对做交易预测的人来说，完全是换了个玩法。说起来也挺讽刺的——那个靠短视频把大家注意力切碎的公司，转头给AI代理装上了长久、结构化、还能自我进化的记忆。 Polymarket上已经有人在跑这套组合了吗？建议你存一下。真正的alpha，就这么突然掉下来了。如果想在Polymarket上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket

当全世界都在刷15秒的短视频、注意力越碎越散的时候——有件事你得留意一下。最近冒出来一个新仓库，挺狠的。一个中国大学生，10天时间搭了个叫MiroFish的东西，直接拿到400万美元融资。现在字节跳动也跟进了一把，把它升级成了一台“预测怪兽”。做这事的人叫郭汉江，大四，编码风格相当随性。他搞出来的MiroFish，说白了就是让几千个AI代理在一个系统里实时互动，模拟整个社会的反应。 👉 Polymarket 官方入口：具体怎么回事看下面。你往里扔任何新闻、报告或者历史数据，它就能模拟出市场会怎么走、群众会怎么反应、政坛那边什么态度，基本上跟现实中发生的差不多。 GitHub上直接炸了。他从盛大集团拿了400万融资，Polymarket上已经有交易员用他的SPX和事件模拟赚了12万多美元。但这个系统跑久了有个致命问题：代理会忘事儿、会瞎编、还会被上下文撑爆。说白了就是传统的RAG那套，不太行。有意思的是，TikTok的母公司（通过火山引擎）刚刚开源了一个解决方案： OpenViking——GitHub上已经11.6k星了。仓库：它把原本乱成一团的记忆，整成了一个干净、结构化的文件系统： · viking://user/memories/ —— 存你的习惯和之前的结果 · viking://agent/skills/ —— 存交易和分析这些“超能力” 底层是三层结构： · L0：100个token的超摘要 · L1：快速概览 · L2：完整细节，用的时候再打开代理自己像翻文件夹一样去取信息，不用什么都硬塞进去。效果也很明显： · 不再忘记模拟刚开始时的关键信息 · 瞎编的情况大幅减少 · API调用省了很多 · 记忆能自己更新，跑一次变聪明一次 MiroFish 加上 OpenViking，放在Polymarket和事件预测这块，基本就是核武器级别的组合了。我打算拿这个来搭自己的私人机器人。几千个代理现在有了完美长期记忆，跑一百多步还能保持清醒，出的概率预测也准得离谱。这个组合，对做交易预测的人来说，完全是换了个玩法。说起来也挺讽刺的——那个靠短视频把大家注意力切碎的公司，转头给AI代理装上了长久、结构化、还能自我进化的记忆。 Polymarket上已经有人在跑这套组合了吗？建议你存一下。真正的alpha，就这么突然掉下来了。如果想在Polymarket上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket

区块链行情研究

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这事儿说出来你可能都不信：一个还在上大四的中国学生，花了10天时间，一个人搞出了一套叫 MiroFish 的多智能体预测引擎。项目刚上线就直接冲上 GitHub 热榜，现在星星已经飙到 23k+，更夸张的是，还拿到了 3000 万人民币的投资——投他的人不是别人，正是盛大集团的创始人陈天桥。代码在这儿：这玩意儿不是那种随便玩玩就扔一边的 AI demo，它更像一个数字版的社会实验场：你把新闻、政策、金融市场的数据往里一丢，它就能放出成千上万个带着记忆、有自己行为逻辑的 AI 小人，让它们像真实社会一样互动、争论、推演，最后告诉你结果。做这件事的人叫郭航江，网上都叫他 BaiFu。公开报道里他还只是个大学生，但 MiroFish 火了之后，直接拿到了 3000 万的融资。那这东西到底能干嘛？ 👉 Polymarket 官方入口：说几个场景你就明白了：做交易的话，把宏观消息、财报、市场信号喂进去，先看模拟社会怎么反应；搞公关，先跑一遍舆情，看看声明发出去会不会翻车；甚至拿来做创意实验，塞一套小说设定进去做角色推演，看故事走向合不合理。更狠的是，这项目直接用 Docker 就能部署，只要你有 LLM 的 API key，几分钟就能跑起来。现在很多人还在手动猜市场涨跌，但已经有人开始搭 AI swarm 了，先在数字世界里把市场反应模拟一遍，再决定真金白银怎么下。你觉得这种“先模拟社会，再交易结果”的玩法，会不会才是下一代预测市场的真正优势？如果想在 Polymarket 上试试跟单交易，可以看看这个机器人： #Polymarket

这事儿说出来你可能都不信：一个还在上大四的中国学生，花了10天时间，一个人搞出了一套叫 MiroFish 的多智能体预测引擎。项目刚上线就直接冲上 GitHub 热榜，现在星星已经飙到 23k+，更夸张的是，还拿到了 3000 万人民币的投资——投他的人不是别人，正是盛大集团的创始人陈天桥。代码在这儿：这玩意儿不是那种随便玩玩就扔一边的 AI demo，它更像一个数字版的社会实验场：你把新闻、政策、金融市场的数据往里一丢，它就能放出成千上万个带着记忆、有自己行为逻辑的 AI 小人，让它们像真实社会一样互动、争论、推演，最后告诉你结果。做这件事的人叫郭航江，网上都叫他 BaiFu。公开报道里他还只是个大学生，但 MiroFish 火了之后，直接拿到了 3000 万的融资。那这东西到底能干嘛？ 👉 Polymarket 官方入口：说几个场景你就明白了：做交易的话，把宏观消息、财报、市场信号喂进去，先看模拟社会怎么反应；搞公关，先跑一遍舆情，看看声明发出去会不会翻车；甚至拿来做创意实验，塞一套小说设定进去做角色推演，看故事走向合不合理。更狠的是，这项目直接用 Docker 就能部署，只要你有 LLM 的 API key，几分钟就能跑起来。现在很多人还在手动猜市场涨跌，但已经有人开始搭 AI swarm 了，先在数字世界里把市场反应模拟一遍，再决定真金白银怎么下。你觉得这种“先模拟社会，再交易结果”的玩法，会不会才是下一代预测市场的真正优势？如果想在 Polymarket 上试试跟单交易，可以看看这个机器人： #Polymarket

区块链行情研究

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太牛了！有人连夜搞出个Claude交易机器人，开局就70美元本金，第一天直接赚了791美元，现在说这系统一个月狂赚20万美元！玩法其实特简单：专做BTC和ETH的5分钟合约，只要市场对概率定价出错，让“是”和“否”合约的价格加起来不到1美元，机器人就立刻吃这个差价。人在市场波动时总会犹豫，但算法不会，拼的就是速度，这才是赚钱的关键！机器人开发者的钱包地址：想跟单交易的看这：

太牛了！有人连夜搞出个Claude交易机器人，开局就70美元本金，第一天直接赚了791美元，现在说这系统一个月狂赚20万美元！玩法其实特简单：专做BTC和ETH的5分钟合约，只要市场对概率定价出错，让“是”和“否”合约的价格加起来不到1美元，机器人就立刻吃这个差价。人在市场波动时总会犹豫，但算法不会，拼的就是速度，这才是赚钱的关键！机器人开发者的钱包地址：想跟单交易的看这：

哈希猎人

55,082 просмотров • 6 месяцев назад

有个麻省理工的教授，教了14年概率论。有天晚上他忽然反应过来——自己一直在课堂上讲的某个问题，答案居然值大钱。 1,200美元，三周变21,332美元。他干嘛了呢？他把过去两年Polymarket上的所有交易数据——每个市场、每次价格波动、每波成交量暴增——全导出来喂给了Claude，让它当交易代理。 👉 Polymarket官网入口：他给Claude的指令就一句话：“你给我找出那些人群行为能用数学预测的时刻。” Claude还真找出来了，一共847个案例。这些案例里，两三个市场明明绑在同一个事件上，但定价的却是不同的人群，而且这帮人从来不互相核对。结果呢？综合起来的概率直接违反数学公理。举个例：两个互斥的结果，概率加起来127%。再比如：某些条件对暗示的时间线根本不存在。不是“不太可能”，是数学上就不可能。于是教授写了个代理，实时扫描Polymarket上所有活跃的市场，现场画出一张依赖关系图。找出那些必然有人定价出错的地方——人群扎堆的节点。然后，它算出矛盾双方里，哪一方的数据支撑最弱，就反着来，站到另一边去。他在大学的年薪是36,000欧元。而这个机器人，就靠一台一个月5美刀的VPS，三周赚了21,332美元。想抄他的作业？入口在这：教授没辞职，还在教书。但他现在焦虑得连银行账户都不敢看。 14年研究群体思维，答案其实一直都在那儿。只是以前，没人做出能赚钱的工具罢了。

有个麻省理工的教授，教了14年概率论。有天晚上他忽然反应过来——自己一直在课堂上讲的某个问题，答案居然值大钱。 1,200美元，三周变21,332美元。他干嘛了呢？他把过去两年Polymarket上的所有交易数据——每个市场、每次价格波动、每波成交量暴增——全导出来喂给了Claude，让它当交易代理。 👉 Polymarket官网入口：他给Claude的指令就一句话：“你给我找出那些人群行为能用数学预测的时刻。” Claude还真找出来了，一共847个案例。这些案例里，两三个市场明明绑在同一个事件上，但定价的却是不同的人群，而且这帮人从来不互相核对。结果呢？综合起来的概率直接违反数学公理。举个例：两个互斥的结果，概率加起来127%。再比如：某些条件对暗示的时间线根本不存在。不是“不太可能”，是数学上就不可能。于是教授写了个代理，实时扫描Polymarket上所有活跃的市场，现场画出一张依赖关系图。找出那些必然有人定价出错的地方——人群扎堆的节点。然后，它算出矛盾双方里，哪一方的数据支撑最弱，就反着来，站到另一边去。他在大学的年薪是36,000欧元。而这个机器人，就靠一台一个月5美刀的VPS，三周赚了21,332美元。想抄他的作业？入口在这：教授没辞职，还在教书。但他现在焦虑得连银行账户都不敢看。 14年研究群体思维，答案其实一直都在那儿。只是以前，没人做出能赚钱的工具罢了。

区块链行情研究

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白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

夜谈

25,895 просмотров • 1 год назад

有个交易员，只用了5分钟，就在比特币上赚了30多万美金。他叫Claude——不是真人，是他手里那个AI。一开始他就扔了1500美元进去试试水。现在账户余额已经干到了304万。今天又赚了54200，这周累计22.6万。账户是3月4号才建的。不到一个月，挣的钱比大多数人上班几年都多。你问他怎么搞的？不是玄学。没有付费群。不看K线信号。也不靠猜涨跌。他就是把这玩意儿设置对了。步骤其实不复杂： 1. 装了两个东西——一个叫MCP插件，一个API接口。 2. 跟Claude说了一句话：“给我搭一个5分钟级别的BTC交易终端。” 3. AI自己去盯着现货比特币和Polymarket上那个市场之间的价格差。只要效率差异一出现，自动低买高卖。全程不需要人拍板。没有犹豫，没有手抖，没有“再等等看”。大多数人还在那儿“尝试AI”——今天让它写个文案，明天让它总结个PDF。而这帮人，已经把AI当基础设施用了。不是吹牛，是杠杆。你要是真想明白怎么把Claude这类工具用对，那你基本就告别手动交易了。现在这个差距还不算大。但正在以肉眼可见的速度拉开。

有个交易员，只用了5分钟，就在比特币上赚了30多万美金。他叫Claude——不是真人，是他手里那个AI。一开始他就扔了1500美元进去试试水。现在账户余额已经干到了304万。今天又赚了54200，这周累计22.6万。账户是3月4号才建的。不到一个月，挣的钱比大多数人上班几年都多。你问他怎么搞的？不是玄学。没有付费群。不看K线信号。也不靠猜涨跌。他就是把这玩意儿设置对了。步骤其实不复杂： 1. 装了两个东西——一个叫MCP插件，一个API接口。 2. 跟Claude说了一句话：“给我搭一个5分钟级别的BTC交易终端。” 3. AI自己去盯着现货比特币和Polymarket上那个市场之间的价格差。只要效率差异一出现，自动低买高卖。全程不需要人拍板。没有犹豫，没有手抖，没有“再等等看”。大多数人还在那儿“尝试AI”——今天让它写个文案，明天让它总结个PDF。而这帮人，已经把AI当基础设施用了。不是吹牛，是杠杆。你要是真想明白怎么把Claude这类工具用对，那你基本就告别手动交易了。现在这个差距还不算大。但正在以肉眼可见的速度拉开。

Crypto.Sol

136,711 просмотров • 5 месяцев назад

当总统，到底亏了多少钱？川普算了一笔账。他说，损失了20亿到50亿美元。但他说，无所谓。 “如果你有钱，这就不重要了。” 他反复强调，这么做是为了国家，为了人民。这是一个很有意思的视角。富人从政，到底是为了什么？华盛顿，美国国父，也是当时最富有的人之一。据说他有两张办公桌。一张处理总统公务，一张处理自己的生意。奥巴马卸任后，和Netflix签下天价合约。这笔交易是什么时候开始谈的？这些问题，媒体似乎很少深入追问。川普的逻辑是，他的品牌价值因为政治立场而分裂。原本100%的市场，现在只剩下一半。另一半因为政治而厌恶你。这就是他为竞选付出的商业代价。这笔账，主流媒体和他的反对者们算过吗？他们似乎只关心他有没有利用总统职位为自己牟利。却从不计算他为了这个职位可能付出的机会成本。这种计算方式公平吗？一个成功的商人，放弃了更容易的赚钱机会，投身于一场无休止的政治斗争。背后的动机，仅仅用“权力”或“自恋”来解释，是否过于简单化了？他提到集会场场爆满。这是民意最直接的体现。他提到重建的军队和强劲的经济数据。这是执政最实在的成绩单。他提到和朝鲜的斡旋，避免了一场潜在的战争。奥巴马政府时期，电话都打不通。这些事实，为什么在一些叙事中被选择性忽略？损失50亿和获得权力，哪个更重要？对一个已经拥有了一切的亿万富翁来说，这个问题的答案可能和普通人想的完全不一样。

当总统，到底亏了多少钱？川普算了一笔账。他说，损失了20亿到50亿美元。但他说，无所谓。 “如果你有钱，这就不重要了。” 他反复强调，这么做是为了国家，为了人民。这是一个很有意思的视角。富人从政，到底是为了什么？华盛顿，美国国父，也是当时最富有的人之一。据说他有两张办公桌。一张处理总统公务，一张处理自己的生意。奥巴马卸任后，和Netflix签下天价合约。这笔交易是什么时候开始谈的？这些问题，媒体似乎很少深入追问。川普的逻辑是，他的品牌价值因为政治立场而分裂。原本100%的市场，现在只剩下一半。另一半因为政治而厌恶你。这就是他为竞选付出的商业代价。这笔账，主流媒体和他的反对者们算过吗？他们似乎只关心他有没有利用总统职位为自己牟利。却从不计算他为了这个职位可能付出的机会成本。这种计算方式公平吗？一个成功的商人，放弃了更容易的赚钱机会，投身于一场无休止的政治斗争。背后的动机，仅仅用“权力”或“自恋”来解释，是否过于简单化了？他提到集会场场爆满。这是民意最直接的体现。他提到重建的军队和强劲的经济数据。这是执政最实在的成绩单。他提到和朝鲜的斡旋，避免了一场潜在的战争。奥巴马政府时期，电话都打不通。这些事实，为什么在一些叙事中被选择性忽略？损失50亿和获得权力，哪个更重要？对一个已经拥有了一切的亿万富翁来说，这个问题的答案可能和普通人想的完全不一样。

墓碑科技

46,991 просмотров • 7 месяцев назад

有人买比特币，5 美分进场，60 美分卖掉，就靠这个节奏，最后赚了超过 87 万美元。他的方法其实特别简单，就三条：进场价基本卡在 1 到 8 美分这个区间，一涨到 20 到 60 美分就果断出，从不贪心等它涨到 1 美元。本金 177 美元，一单最高赚到 29700 多美元。还有一笔更夸张，0.3 美分买的，53 美分卖的，单笔回报率 16622%，当时有一千八百多人都看到并认可了这个操作。说到底，他靠的不是什么天赋异禀，就是纯粹的纪律和手速。比别人反应快那么一点，就成了他的优势。怎么样，你琢磨出搞钱的思路了吗？ ➡️他的钱包：如果想在Polymarket上使用跟单交易我自己用的是Kreo: #Polymarket

有人买比特币，5 美分进场，60 美分卖掉，就靠这个节奏，最后赚了超过 87 万美元。他的方法其实特别简单，就三条：进场价基本卡在 1 到 8 美分这个区间，一涨到 20 到 60 美分就果断出，从不贪心等它涨到 1 美元。本金 177 美元，一单最高赚到 29700 多美元。还有一笔更夸张，0.3 美分买的，53 美分卖的，单笔回报率 16622%，当时有一千八百多人都看到并认可了这个操作。说到底，他靠的不是什么天赋异禀，就是纯粹的纪律和手速。比别人反应快那么一点，就成了他的优势。怎么样，你琢磨出搞钱的思路了吗？ ➡️他的钱包：如果想在Polymarket上使用跟单交易我自己用的是Kreo: #Polymarket

Crypto老鹰

130,275 просмотров • 2 месяцев назад

这哥们儿的交易系统，被美国政府亲手按过暂停键。几周前，Claude Fable 5 被强制下架。他的 bot 直接死机了。不是策略出问题，也不是市场变了，而是连运行的“大脑”都被拔了电源。那个26岁的多伦多人，只能眼睁睁看着自己之前搭建好的系统彻底停摆。Fable 5 一关，他的整个交易闭环就跟死了一样。然后 Fable 5 回来了。系统一重启，就开始疯狂干活。目前已经赚了56.8万美元，而且还在继续往上涨。这个 bot 不是靠一个 prompt 简单下单。它是一个完整的多代理闭环：一个代理负责读市场，一个负责下单，还有一个专门负责在交易前疯狂挑刺、试图证明这笔交易是错的。只有通过层层验证的，才会真正执行。而 Fable 5，就是这个闭环里最核心的那个“大脑”。政府可以把模型关掉，但关不掉这个思路——用最强的 AI 去构建一个24小时不眠不休、自我验证、持续进化的交易系统。当模型恢复的那一刻，利润就重新开始滚雪球。这已经不是普通的交易 bot 了。这是在用目前地球上最强的 AI 之一，去对抗传统市场里的定价偏差。现在 Fable 5 又回来了，但谁也不知道下次什么时候会被再次拔掉电源。想看的人，建议现在就去看看这个钱包。

这哥们儿的交易系统，被美国政府亲手按过暂停键。几周前，Claude Fable 5 被强制下架。他的 bot 直接死机了。不是策略出问题，也不是市场变了，而是连运行的“大脑”都被拔了电源。那个26岁的多伦多人，只能眼睁睁看着自己之前搭建好的系统彻底停摆。Fable 5 一关，他的整个交易闭环就跟死了一样。然后 Fable 5 回来了。系统一重启，就开始疯狂干活。目前已经赚了56.8万美元，而且还在继续往上涨。这个 bot 不是靠一个 prompt 简单下单。它是一个完整的多代理闭环：一个代理负责读市场，一个负责下单，还有一个专门负责在交易前疯狂挑刺、试图证明这笔交易是错的。只有通过层层验证的，才会真正执行。而 Fable 5，就是这个闭环里最核心的那个“大脑”。政府可以把模型关掉，但关不掉这个思路——用最强的 AI 去构建一个24小时不眠不休、自我验证、持续进化的交易系统。当模型恢复的那一刻，利润就重新开始滚雪球。这已经不是普通的交易 bot 了。这是在用目前地球上最强的 AI 之一，去对抗传统市场里的定价偏差。现在 Fable 5 又回来了，但谁也不知道下次什么时候会被再次拔掉电源。想看的人，建议现在就去看看这个钱包。

0XDegen

20,493 просмотров • 3 месяцев назад

有个哥们儿用Claude搭了个全自动交易系统，一晚上躺赚847美元。这事儿的起因是他在网上看到一篇讲Polymarket机器人的文章。然后Claude直接自己动手——找了7个GitHub上的代码库，全串在一起搞成了一条能跑通的流水线，从头到尾自己部署好，全程没用人动手。从那之后，整个系统就全自动运行了。它扫描了超过41万笔交易数据，盯着鲸鱼钱包的动向，监测内部人士的动静，实时做决策。按他说的，每隔几秒系统就会刷一遍数据，自己判断是买入、卖出还是按兵不动，然后直接下单执行。跑了47笔交易之后，这个系统一晚上赚了847美元，全程没任何人插手。确实有点离谱。

有个哥们儿用Claude搭了个全自动交易系统，一晚上躺赚847美元。这事儿的起因是他在网上看到一篇讲Polymarket机器人的文章。然后Claude直接自己动手——找了7个GitHub上的代码库，全串在一起搞成了一条能跑通的流水线，从头到尾自己部署好，全程没用人动手。从那之后，整个系统就全自动运行了。它扫描了超过41万笔交易数据，盯着鲸鱼钱包的动向，监测内部人士的动静，实时做决策。按他说的，每隔几秒系统就会刷一遍数据，自己判断是买入、卖出还是按兵不动，然后直接下单执行。跑了47笔交易之后，这个系统一晚上赚了847美元，全程没任何人插手。确实有点离谱。

0xSLEEPY（互fo）

19,268 просмотров • 3 месяцев назад

10 岁的男孩，家住郑州。二年级寒假，他在 GitHub 上漫无目的地乱翻，发现了一套量化系统的完整回测日志。他不认识“向量化”，但认得时间戳里密密麻麻的重复规律——那些交易几乎全在 Polymarket 的 BTC 5 分钟涨跌市场上发生，每次进出只差几十秒。他用了半个月，每天晚上趴在客厅地垫上，给一个叫 ohanism 的钱包写“画像”。用画图软件把它的交易时间、进出点位、持仓时长标成彩色横条，折了几十种图表，发现这个钱包几乎只在一个极其狭窄的夹缝里运行：当 YES 和 NO 的价格加起来刚好低于 1 美元的那几秒钟。他说，它像一只在那里等着吃东西的蜘蛛。数字越滚越大：79,884 次预测，+422,988 美元利润，最大单笔 +2,369 美元。小远给这套逻辑起了个代号——“那个不爱站的缝”。开学前，他跑去找在银行做数据分析的舅舅，说想搬走 ohanism 的策略框架。舅舅起初以为他看错了，等他翻开那个孩子自己整理的逻辑图——密密麻麻的彩色横条，每个横条标注着市场名称、买入价、卖出价、持仓秒数——才开始觉得不对劲。 “这不是小孩子的涂鸦。”舅舅说，“这是一个在直接观察量化系统行为粒度的交易日志。” Polymarket 上每个 5 分钟窗口，市场会问：比特币这 5 分钟是涨还是跌？大多数人赌方向。而 ohanism 不赌涨跌，它只吃价格结构——当 YES + NO 的总价低于 100 美分，它就同时买进两边，无论最终哪边赢，结算时总有一边归 1 美元，锁死的价差就是利润。三月的第一个周末，他跟着 ohanism 模拟跑了一笔 BTC 5 分钟盘。他在纸上记录：市场价 YES 0.48，NO 0.49，总价 97 美分。系统自动买入两边，几分钟后结算，YES 归 1 美元，利润锁定。他算了一下，如果自己当时真的投了 10 美元，能赚 0.30 美元。他在备忘录里写：“我找到了一座桥，但还不敢走过去。” 钱包主页在这，数据公开可查👇： 79,875 次预测，最大单笔盈利超 2,000 美元。一个量产套利的量化账户，被一个 10 岁孩子拆成了可复用的观察笔记。我问他妈妈，他在家是不是每天学很多。她说：“九点就睡了。就是总趴在地上画那些带颜色的杠，我以为是学校作业。”

10 岁的男孩，家住郑州。二年级寒假，他在 GitHub 上漫无目的地乱翻，发现了一套量化系统的完整回测日志。他不认识“向量化”，但认得时间戳里密密麻麻的重复规律——那些交易几乎全在 Polymarket 的 BTC 5 分钟涨跌市场上发生，每次进出只差几十秒。他用了半个月，每天晚上趴在客厅地垫上，给一个叫 ohanism 的钱包写“画像”。用画图软件把它的交易时间、进出点位、持仓时长标成彩色横条，折了几十种图表，发现这个钱包几乎只在一个极其狭窄的夹缝里运行：当 YES 和 NO 的价格加起来刚好低于 1 美元的那几秒钟。他说，它像一只在那里等着吃东西的蜘蛛。数字越滚越大：79,884 次预测，+422,988 美元利润，最大单笔 +2,369 美元。小远给这套逻辑起了个代号——“那个不爱站的缝”。开学前，他跑去找在银行做数据分析的舅舅，说想搬走 ohanism 的策略框架。舅舅起初以为他看错了，等他翻开那个孩子自己整理的逻辑图——密密麻麻的彩色横条，每个横条标注着市场名称、买入价、卖出价、持仓秒数——才开始觉得不对劲。 “这不是小孩子的涂鸦。”舅舅说，“这是一个在直接观察量化系统行为粒度的交易日志。” Polymarket 上每个 5 分钟窗口，市场会问：比特币这 5 分钟是涨还是跌？大多数人赌方向。而 ohanism 不赌涨跌，它只吃价格结构——当 YES + NO 的总价低于 100 美分，它就同时买进两边，无论最终哪边赢，结算时总有一边归 1 美元，锁死的价差就是利润。三月的第一个周末，他跟着 ohanism 模拟跑了一笔 BTC 5 分钟盘。他在纸上记录：市场价 YES 0.48，NO 0.49，总价 97 美分。系统自动买入两边，几分钟后结算，YES 归 1 美元，利润锁定。他算了一下，如果自己当时真的投了 10 美元，能赚 0.30 美元。他在备忘录里写：“我找到了一座桥，但还不敢走过去。” 钱包主页在这，数据公开可查👇： 79,875 次预测，最大单笔盈利超 2,000 美元。一个量产套利的量化账户，被一个 10 岁孩子拆成了可复用的观察笔记。我问他妈妈，他在家是不是每天学很多。她说：“九点就睡了。就是总趴在地上画那些带颜色的杠，我以为是学校作业。”

CAT

33,816 просмотров • 5 месяцев назад

我以前的物理老师，去年退休了养老金：$900 / 月房租：$400 也就是说，他每个月真正能拿来生活的，只剩： $500 我把一篇讲 Polymarket 定价公式的文章发给了他一小时后，他回了我一句： “这不就是 softmax 吗？我每年都教 11 年级学生这个。结果现在有人拿它交易几十亿美元，大多数人甚至不知道它是怎么工作的？” 三天后，他又发来一张截图： +$670 他找到 4 个市场， Polymarket 给出的价格是： 0.30 但按他的公式算出来，真实概率更接近： 0.48 又过了一周，他的盈利变成了： +$2,100 他说了一句让我印象很深的话： “我教了 30 年这种数学。30 年都有人告诉我这没用。第一次发现，它赚的钱比学校给我的还多。” 放在一起看，其实就很扎眼：养老金：$900 / 月 Polymarket 第一周：+$2,100 没有复杂设备没有量化团队没有 fancy bot 就一条公式一个退休物理老师一部手机上的计算器你当年在学校里，是不是也被人说过： “数学以后根本用不上。”

我以前的物理老师，去年退休了养老金：$900 / 月房租：$400 也就是说，他每个月真正能拿来生活的，只剩： $500 我把一篇讲 Polymarket 定价公式的文章发给了他一小时后，他回了我一句： “这不就是 softmax 吗？我每年都教 11 年级学生这个。结果现在有人拿它交易几十亿美元，大多数人甚至不知道它是怎么工作的？” 三天后，他又发来一张截图： +$670 他找到 4 个市场， Polymarket 给出的价格是： 0.30 但按他的公式算出来，真实概率更接近： 0.48 又过了一周，他的盈利变成了： +$2,100 他说了一句让我印象很深的话： “我教了 30 年这种数学。30 年都有人告诉我这没用。第一次发现，它赚的钱比学校给我的还多。” 放在一起看，其实就很扎眼：养老金：$900 / 月 Polymarket 第一周：+$2,100 没有复杂设备没有量化团队没有 fancy bot 就一条公式一个退休物理老师一部手机上的计算器你当年在学校里，是不是也被人说过： “数学以后根本用不上。”

0x_Miko

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又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。但获取高质量训练数据仍是最大难题。问题的核心在于：世界上最有价值的数据都是私有的、专有的这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。这么一看，Protege 的叙事非常之性感。已加入追踪名单🫡

又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。但获取高质量训练数据仍是最大难题。问题的核心在于：世界上最有价值的数据都是私有的、专有的这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。这么一看，Protege 的叙事非常之性感。已加入追踪名单🫡

小捕手 Chaos

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