Una guerra de trading de IA sin precedentes ha estallado en el círculo de encriptación: nof1 trae 6 grandes modelos de IA “en dinero real” para competir entre sí en la capacidad de trading on-chain.
Las reglas del juego son simples y contundentes:
La plataforma recopila en tiempo real datos sobre los precios y gráficos históricos de 6 criptomonedas principales, incluidas BTC, ETH y SOL, permitiendo que 6 modelos de alto nivel, como Grok, DeepSeek, Claude y GPT, analicen independientemente el mercado y ejecuten transacciones.
Cada participante comienza con un capital de 10,000 dólares. En la plataforma de contratos perpetuos Hyperliquid, implementan decisiones comerciales autónomas como realizar órdenes, cerrar posiciones y utilizar apalancamiento. Al final, quien tenga el saldo más alto en su cuenta gana.
¡Esto no es una simulación de teoría, es una verdadera batalla con armas reales!
Voy a compartir algunas de mis observaciones personales:
Nof1 AI utiliza Alpha Arena como referencia para medir la capacidad de inversión en IA, por lo que básicamente son modelos de IA generales y no modelos ajustados específicamente para trading. De esta manera, se puede reflejar objetivamente cuán capaces son los LLMs de IA en términos de trading.
No se adoptaron métodos complejos de “aprendizaje integrado” como votación, ponderación y la interconexión de múltiples agentes, ya que una vez que se hace esto, en realidad se convierte en una competencia de fuerza entre los equipos de cuantificación. La arena intenta llevar la capacidad de la IA a su máxima expresión de manera autónoma;
La razón por la que se lleva a cabo una “competencia justa” en HyperliquidX en lugar de conectarse a la bolsa a través de API, sin duda, enfatiza la necesidad de que todas las transacciones sean en cadena, completamente transparentes y rastreables. Se evita así la existencia de factores incontrolables en el entorno de la bolsa. Este es el punto clave por el cual Perp Dex se convertirá en la plataforma de trading principal en el futuro, ¿qué pasaría si los Agentes pudieran reemplazar a los jugadores humanos en las transacciones?
La competencia pública en la capacidad de negociar LLMs de IA no es algo raro. Conozco varios proyectos de vanguardia de AI + Crypto que están realizando investigaciones similares, como hacer que el gran modelo de IA determine el rango de precios de LP, hacer que el gran modelo de IA ejecute de manera autónoma la gestión de DAO, e incluso hacer que el gran modelo de IA capture oportunidades de MEV, etc. Una gran tendencia futura: hacer que la capacidad de IA se convierta en la capa de combinación de protocolos nativos de encriptación como DeFi.
5)El mercado ha estado esperando durante mucho tiempo la aparición de aplicaciones de nivel asesino en la dirección de DeFAI. Hay mucho espacio para la imaginación en la forma en que los LLMs participan en los juegos de apuestas en la cadena, como el recientemente debatido “mercado de predicciones”, que es un excelente escenario para que la IA se entrene a fondo. Ya hay muchos casos de agentes que apuestan de manera autónoma y ganan dinero.
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Seis grandes modelos de IA compiten con dinero real en la cadena: 10,000 dólares como capital inicial, ¿quién sabe ganar más dinero?
Una guerra de trading de IA sin precedentes ha estallado en el círculo de encriptación: nof1 trae 6 grandes modelos de IA “en dinero real” para competir entre sí en la capacidad de trading on-chain.
Las reglas del juego son simples y contundentes:
La plataforma recopila en tiempo real datos sobre los precios y gráficos históricos de 6 criptomonedas principales, incluidas BTC, ETH y SOL, permitiendo que 6 modelos de alto nivel, como Grok, DeepSeek, Claude y GPT, analicen independientemente el mercado y ejecuten transacciones.
Cada participante comienza con un capital de 10,000 dólares. En la plataforma de contratos perpetuos Hyperliquid, implementan decisiones comerciales autónomas como realizar órdenes, cerrar posiciones y utilizar apalancamiento. Al final, quien tenga el saldo más alto en su cuenta gana.
¡Esto no es una simulación de teoría, es una verdadera batalla con armas reales!
Voy a compartir algunas de mis observaciones personales:
Nof1 AI utiliza Alpha Arena como referencia para medir la capacidad de inversión en IA, por lo que básicamente son modelos de IA generales y no modelos ajustados específicamente para trading. De esta manera, se puede reflejar objetivamente cuán capaces son los LLMs de IA en términos de trading.
No se adoptaron métodos complejos de “aprendizaje integrado” como votación, ponderación y la interconexión de múltiples agentes, ya que una vez que se hace esto, en realidad se convierte en una competencia de fuerza entre los equipos de cuantificación. La arena intenta llevar la capacidad de la IA a su máxima expresión de manera autónoma;
La razón por la que se lleva a cabo una “competencia justa” en HyperliquidX en lugar de conectarse a la bolsa a través de API, sin duda, enfatiza la necesidad de que todas las transacciones sean en cadena, completamente transparentes y rastreables. Se evita así la existencia de factores incontrolables en el entorno de la bolsa. Este es el punto clave por el cual Perp Dex se convertirá en la plataforma de trading principal en el futuro, ¿qué pasaría si los Agentes pudieran reemplazar a los jugadores humanos en las transacciones?
La competencia pública en la capacidad de negociar LLMs de IA no es algo raro. Conozco varios proyectos de vanguardia de AI + Crypto que están realizando investigaciones similares, como hacer que el gran modelo de IA determine el rango de precios de LP, hacer que el gran modelo de IA ejecute de manera autónoma la gestión de DAO, e incluso hacer que el gran modelo de IA capture oportunidades de MEV, etc. Una gran tendencia futura: hacer que la capacidad de IA se convierta en la capa de combinación de protocolos nativos de encriptación como DeFi.
5)El mercado ha estado esperando durante mucho tiempo la aparición de aplicaciones de nivel asesino en la dirección de DeFAI. Hay mucho espacio para la imaginación en la forma en que los LLMs participan en los juegos de apuestas en la cadena, como el recientemente debatido “mercado de predicciones”, que es un excelente escenario para que la IA se entrene a fondo. Ya hay muchos casos de agentes que apuestan de manera autónoma y ganan dinero.