AI16Z创始人Shaw创立的Farm2社区即将发布全球首款3D AI Agent
FARM2社区基于ElizaOS技术，推出全球首款打破屏幕界限的3D AI Agent，结合Vision AI和AR技术，实现现实环境感知和信息交互，标志AI向物理空间智能的突破。产品已进入测试阶段，生态代币FARM2近期涨幅达1000%。
归零不哭
从第一性原理出发：为什么 #AI Trading 不该预测涨跌
一、先拆 AI：大模型到底在干什么？
很多人把大模型当成“会思考的黑箱”，但从计算本质看，它只做一件事：
在高维向量空间里，计算相似度。
所有输入（#token 、图片、时间序列）都会被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本质都是 向量点积 + 非线性变换。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把输入压缩成向量
计算向量之间的相似度
按相似度聚合信息
输出一个概率分布
这意味着一个关键事实：
LLM 的能力是模式识别，而不是预测。
语言场景下，模式足够稳定，所以“看起来像预测”；
但在金融市场，这一点会彻底出问题。
二、为什么“用 AI 预测涨跌”几乎必然失败？
因为金融市场和语言，有三个根本不同。
1️⃣ 信噪比极低
自然语言有强统计规律；
市场短期价格 ≈ 随机游走，涨跌接近 50:50。
模型学到的往往只是：
均值回归
平滑噪声
而不是你真正关心的 极端波动和风险事件。
2️⃣ 非平稳
语言的语义几十年不变；
市场结构不断演化，2021 年有效的规律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 强对抗
语言没有对手盘；
市场是零和博弈，任何被识别出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
结论很直接：
AI 不适合预测“下一根 K 线涨还是跌”。
但这不代表 AI 在交易里没用——只是问题问错了。
三、
一、先拆 AI：大模型到底在干什么？
很多人把大模型当成“会思考的黑箱”，但从计算本质看，它只做一件事：
在高维向量空间里，计算相似度。
所有输入（#token 、图片、时间序列）都会被映射成向量；
所有“理解”“推理”，本质都是 向量点积 + 非线性变换。
Transformer 的核心不是“智能”，而是：
把输入压缩成向量
计算向量之间的相似度
按相似度聚合信息
输出一个概率分布
这意味着一个关键事实：
LLM 的能力是模式识别，而不是预测。
语言场景下，模式足够稳定，所以“看起来像预测”；
但在金融市场，这一点会彻底出问题。
二、为什么“用 AI 预测涨跌”几乎必然失败？
因为金融市场和语言，有三个根本不同。
1️⃣ 信噪比极低
自然语言有强统计规律；
市场短期价格 ≈ 随机游走，涨跌接近 50:50。
模型学到的往往只是：
均值回归
平滑噪声
而不是你真正关心的 极端波动和风险事件。
2️⃣ 非平稳
语言的语义几十年不变；
市场结构不断演化，2021 年有效的规律，2024 年可能直接失效。
3️⃣ 强对抗
语言没有对手盘；
市场是零和博弈，任何被识别出的 pattern，都会被迅速套利到消失。
结论很直接：
AI 不适合预测“下一根 K 线涨还是跌”。
但这不代表 AI 在交易里没用——只是问题问错了。
三、
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