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关于QNT
QNT的核心定位是什么,它在加密货币市场中处于什么地位?
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AI时代的职业建议,来自一个在Scale、OpenAI、Google都待过的人 1/ AI能解决所有有标准答案的问题 学校考试、Leetcode、系统设计——这些正在变成AI的主场 真正值钱的,是那些写不出loss function的能力 🧭 2/ 他在Scale拒了薪资更高的quant offer 结果通过Scale认识了一批后来的创始人,拿到了DeepMind和OpenAI的机会 他的结论:钱是最不稀缺的资源 【时间、关系、声誉】才是真正的稀缺品 3/ 他们公司现在面试不考Leetcode 考的是:把你扔进一个陌生环境,你能不能快速找到值得解决的问题 Agent能解决复杂问题,但前提是有人先判断出哪个问题值得解决 4/ 选公司的标准只有一个 这家公司在做这个问题最有野心的版本吗?他们真的有机会做成吗? AI让普通软件太容易了,真正的壁垒只剩极度专注在真正难的问题上 5/ 最后10%是90%的价值 Agent的输出是平均水平,真正的价值来自那点额外的打磨、clean架构、创意细节 他在面试里能直接看出来谁花过这个时间、谁没有 6/ 他在2023年拒了Anthropic和Cursor的offer 现在回头看,他觉得决策方向是对的,但当时收集的信息不够多 Anthropic最早的产品是个比ChatGPT还差的Slackbot 7/ AI不会替掉所有知识工作者 因为选择哪个问题值得让AI去解决,本身就是人的工作 你现在在练的,是找问题的能力,还是只在练解题?
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我们正在构建 Vibe Quant 社区。 这是一个供交易者使用人工智能和数据构建策略、警报和自动化工作流程的平台。 付费 API 用户将获得我们的直接支持。告诉我们您需要哪些数据,我们会迅速响应。
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Ki Young Ju
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成为 Vibe Quant 的一员。 这个致力于将链上数据转化为 AI 交易代理的社区现已上线 ⤵️
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CryptoQuant MCP 为 Vibe Quants 提供数据。 然而,LLM(逻辑逻辑模型)本身就容易出现幻觉和错误,尤其是在涉及真金白银的情况下。 幸运的是,我们有解决方案🧵 1. 人工参与 让 AI 完成繁重的工作: → 获取市场数据 → 运行计算 → 分析信号 → 生成交易设置 但在执行任何交易之前,都需要人工审核结果并最终批准。 2. 系统提示 设置严格的系统提示。 例如: - 严格遵循用户的方法 - 不要引入新的指标 - 数据缺失时不要进行假设 - 只返回请求的格式 - 每次分析保持一致 系统提示越好,输出结果就越可预测。 3. 良好的用户提示 不要问:“分析市场,告诉我买什么。” 但务必非常具体 👇 - 定义数据。 - 定义规则。 - 定义输出。 4. 数据验证层 错误数据 = 错误交易。 在 AI 处理任何数据之前: - 验证 API 响应 - 检查缺失值 - 验证时间戳 - 检测异常值 绝不让模型基于损坏的输入进行推理。 5. 基于规则的防护措施 有些决策绝不应依赖 AI。 硬编码关键风险规则: - 最大持仓规模 - 最大杠杆 - 每日亏损限额 - 允许的交易对 即使 AI 犯错,系统也不能破坏风险管理。 6. 日志记录与可解释性 每个决策都应该留下痕迹。 → 市场输入 → AI 推理 → 生成的信号 → 用户批准 → 执行的交易 如果出现问题,您将确切地知道原因。 如果您想将 CryptoQuant MCP 用作 Vibe Quant, 请查看下方内容👇
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