AI16Z創始人Shaw創立的Farm2社區即將發布全球首款3D AI Agent
FARM2社区基於ElizaOS技術，推出全球首款打破螢幕界限的3D AI Agent，結合Vision AI和AR技術，實現現實環境感知和資訊交互，標誌AI向物理空間智能的突破。產品已進入測試階段，生態代幣FARM2近期漲幅達1000%。
归零不哭
從第一性原理出發：為什麼 #AI Trading 不該預測漲跌
一、先拆 AI：大模型到底在幹什麼？
很多人把大模型當成“會思考的黑箱”，但從計算本質看，它只做一件事：
在高維向量空間裡，計算相似度。
所有輸入（#token 、圖片、時間序列）都會被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本質都是 向量點積 + 非線性變換。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把輸入壓縮成向量
計算向量之間的相似度
按相似度聚合資訊
輸出一個概率分佈
這意味著一個關鍵事實：
LLM 的能力是模式識別，而不是預測。
語言場景下，模式足夠穩定，所以“看起來像預測”；
但在金融市場，這一點會徹底出問題。
二、為什麼“用 AI 預測漲跌”幾乎必然失敗？
因為金融市場和語言，有三個根本不同。
1️⃣ 信噪比極低
自然語言有強統計規律；
市場短期價格 ≈ 隨機遊走，漲跌接近 50:50。
模型學到的往往只是：
均值回歸
平滑噪聲
而不是你真正關心的 極端波動和風險事件。
2️⃣ 非平穩
語言的語義幾十年不變；
市場結構不斷演化，2021 年有效的規律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 強對抗
語言沒有對手盤；
市場是零和博弈，任何被識別出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
結論很直接：
AI 不適合預測“下一根 K 線漲還是跌”。
但這不代表 AI 在交易裡沒用——只是問題問錯了。
三、
查看原文一、先拆 AI：大模型到底在幹什麼？
很多人把大模型當成“會思考的黑箱”，但從計算本質看，它只做一件事：
在高維向量空間裡，計算相似度。
所有輸入（#token 、圖片、時間序列）都會被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本質都是 向量點積 + 非線性變換。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把輸入壓縮成向量
計算向量之間的相似度
按相似度聚合資訊
輸出一個概率分佈
這意味著一個關鍵事實：
LLM 的能力是模式識別，而不是預測。
語言場景下，模式足夠穩定，所以“看起來像預測”；
但在金融市場，這一點會徹底出問題。
二、為什麼“用 AI 預測漲跌”幾乎必然失敗？
因為金融市場和語言，有三個根本不同。
1️⃣ 信噪比極低
自然語言有強統計規律；
市場短期價格 ≈ 隨機遊走，漲跌接近 50:50。
模型學到的往往只是：
均值回歸
平滑噪聲
而不是你真正關心的 極端波動和風險事件。
2️⃣ 非平穩
語言的語義幾十年不變；
市場結構不斷演化，2021 年有效的規律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 強對抗
語言沒有對手盤；
市場是零和博弈，任何被識別出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
結論很直接：
AI 不適合預測“下一根 K 線漲還是跌”。
但這不代表 AI 在交易裡沒用——只是問題問錯了。
三、
