Depression

最佳的 LLM 編碼模型
1. Claude Opus 4.6
排名第一的編碼模型，在多文件推理和真實世界錯誤修復方面無與倫比
基準：80.8% SWE-bench
2. Gemini 3.1 Pro
谷歌最新旗艦，推理能力較 Gemini 3 Pro 翻倍
基準：80.6% SWE-bench
3. MiniMax M2.5
最佳開源模型，擁有 230B 參數，在低成本下具有強大的代理編碼能力
基準：80.2% SWE-bench
4. GPT-5.4
全能型最佳模型，首個具有原生電腦使用能力且超越人類表現的模型
基準：77.2% SWE-bench
5. Grok 4.2 Beta
目前架構最獨特的模型，每個複雜查詢都由四個專門的 AI 代理並行處理
基準：Top 10 SWE-bench 驗證 (Beta，確切分數待公布 )
無論如何，在所有模型中，我會選擇 Opus 4.6，尤其是如果你能負擔得起 20 倍的 Max 訂閱
根據我的經驗，Claude 在編碼方面仍然表現最佳
但情況變化非常快，所以請密切關注新出現的 LLM 模型

操作手冊：如何開始學習AI
1. 了解AI實際是什麼
- AI、機器學習等之間的差異
- 在YouTube上觀看3Blue1Brown的神經網絡系列
- 閱讀一篇用通俗語言解釋LLMs工作原理的文章
2. 熟悉Python
- Python是AI的主要語言
- 你需要掌握足夠的知識來操作數據和運行模型
- 重點學習列表、字典、循環、函數和基本的文件處理
- Google Colab讓你可以在瀏覽器中運行Python，無需任何設置
3. 了解LLMs的工作原理
- 閱讀有關Transformer架構的高層次介紹
- 重點理解注意力機制、令牌（tokens）和上下文窗口
- 理解為什麼規模很重要以及如何擴展模型
4. 精通提示工程
- 學習鏈式思考（chain-of-thought）提示
- 學習角色扮演（role prompting）
- 學習少量示例（few-shot learning）
- Anthropic的提示工程指南是最好的單一資源
5. 進行你的第一次API調用
- 從Anthropic或OpenAI獲取API密鑰
- 在Python中進行簡單的API調用
- 構建一個小工具，比如摘要器、問答機器人或分類器
6. 了解RAG（檢索增強生成）
- 一旦你能調用API，下一步就是讓

預測市場在X上會死嗎？為什麼，我們接下來該怎麼做？？
很多人看到一個真正的趨勢已經開始，預測市場和圍繞它們建立的機器人
僅僅兩週時間，它就變成了關於「我如何在24小時內在OpenClaw上為Polymarket建立AI代理賺取$1M 」的垃圾信息
今天，曾經封禁InfoFi的Nikita Bier在推特上說：「沒有預測市場垃圾信息的X世界」
說實話，沒有人能阻止他去追蹤並封禁類似內容
不過這會很奇怪，因為X正式與Polymarket合作，成為其預測市場合作夥伴
那麼，這一切背後的真相和他的聲明是什麼？
- 大多數這些機器人只是垃圾信息，數據不是真實的
- 真正賺錢的只有擁有豐富資源和經驗的專業團隊
- 人們用來誘餌的數字是不可能的，大多數市場的交易量低於$100k
—這些大多是通過Polymarket的推薦鏈接為了盈利而做的
Nikita Bier特別點出了垃圾信息，而不是整個預測市場內容
所以，是的，從現實來看，這個細分市場會像memecoin一樣死去，一旦觀眾被低質量內容過度飽和
人們會試圖建立同樣的機器人，但都不會成功，因為這與現實毫無關聯
告訴我，為什麼一個真正找到建造這些機器人優勢的開發者會在CT上分享？
我知道在這個領域工作的真正團隊，匿名的，完全不在意CT，直接用算法從Polymarket抓取所有數據
他們的

順便說一句，一年內我的包包比我的資產還多

再見，InfoFi
終於
謝謝Nikita

在這個市場中，提前是唯一真正的優勢
我在 @HyperliquidX 和 @Lighter_xyz 早早布局，現在每個人都在等待 TGE
但工作不會停止
我們在 @cascade_xyz 也還算早
取得存取權並不容易，就像一開始的 Lighter 一樣
所以我們今天開始
1 天 = 1 任務 = 1 代碼
打開通知
沒有機器人，沒有免費贈品
Dep，反機器人系統