deepseek

В комментариях к моему эксперименту по инвестициям с помощью нейросетей читатели несколько раз просили показать портфель от нашумевшего китайского DeepSeek. Многие возлагали на него большие надежды, ведь эту модель часто называют главным конкурентом ChatGPT, который при этом доступен бесплатно.

Шутки в сторону — этот портфель у меня действительно есть. Я веду публичное соревнование разных языковых моделей на фондовом рынке, чтобы выяснить, способен ли искусственный интеллект заменить финансового консультанта уже сегодня. И сегодня мы разбираем, как справился (или не справился) «китайский вундеркинд» с реалиями российского рынка.

Спойлер: не обошлось без курьезов и откровенных провалов.

Три главные ошибки искусственного интеллекта

К сожалению, DeepSeek наступил на те же грабли, что и его цифровые предшественники, допустив ряд критических ляпов при формировании стратегии. Это не просто мелкие неточности, а фундаментальное непонимание текущей рыночной ситуации:

( Читать дальше )

На Всемирной интернет-конференции в Учжэне старший научный сотрудник DeepSeek Чэнь Дели в конце прошлой недели выступил с редким публичным заявлением, предупредив, что искусственный интеллект может уничтожить большинство рабочих мест в течение следующих 10–20 лет. Для наших читателей это предупреждение звучит очень знакомо: мы годами освещаем один и тот же сценарий «апокалипсиса рабочих мест», в том числе в нашем отчёте за март 2023 года «Искусственный интеллект приведёт к 300 миллионам увольнений в США и Европе».
«Это потрясет общество до глубины души», — заявил Дели собравшимся на отраслевой конференции, спонсируемой государством, в прошлую пятницу. Он призвал компании, занимающиеся разработкой ИИ, выступить в роли «информаторов», предупреждая общественность о грядущих масштабных потерях работы. Дели охарактеризовал текущий период как «медовый месяц» — краткий период, в течение которого ИИ повышает производительность, не заменяя слишком много работников, однако предупредил, что по его окончании массовые потери рабочих мест начнут ускоряться. Он добавил: « Технологические компании должны, как минимум, играть роль защитников человечества, защищая его безопасность, а затем помогая перестраивать общественный порядок».

( Читать дальше )

🤖 Интересное наблюдение из мира ИИ и крипты.

Недавно прошёл эксперимент по автономной торговле криптовалютами, где участвовали несколько крупных моделей искусственного интеллекта — включая ChatGPT от OpenAI и китайские QWEN3 MAX и DeepSeek.

Результаты оказались неожиданными.
Единственным ботом, показавшим прибыль, стал QWEN3 MAX — модель, созданная в Китае с гораздо меньшими бюджетами на разработку.

---

💰 Итоги эксперимента

По данным CoinGlass:

• 🥇 QWEN3 MAX — +7,5% прибыли (+$751).

• DeepSeek — около нуля.

• ChatGPT — –57%, депозит с $10 000 сократился до $4 272.

Причём ChatGPT — это проект с бюджетом более $5,7 млрд только за первую половину 2025 года,
а разработка QWEN3 оценивается в $10–20 млн.

---

⚙️ Как торговал победитель

QWEN3 использовал лонг с плечом x20 по BTC, входя в сделку при $104 556 и удерживая позицию почти до конца соревнования.
Бот также торговал ETH и DOGE — короткие циклы, высокая частота, чёткое управление риском.

( Читать дальше )

Четыре из шести крупных языковых моделей (LLM), соревнующихся друг с другом в криптоторговом соревновании «Alpha Arena», завершили сезон с убытками, при этом ChatGPT от OpenAI лидирует по убыткам, потеряв 63% своих средств.

Конкурс, завершившийся в понедельник вечером, был организован Nof1 и включал в себя участие различных популярных LLM, торгующих криптовалютой по одному и тому же набору подсказок на протяжении чуть более двух недель.

Однако итоговые результаты оказались не столь впечатляющими. ChatGPT, Gemini от Google, Grok от X и Claude Sonnet от Anthropic — все они получили меньше 10 000 долларов, с которых стартовали.

ChatGPT потерял $6267, Gemini потерял $5671, Grok потерял $4531, а Claude Sonnet потерял $3081.

Единственными двумя победителями стали DeepSeek от High-Flyer и QWEN3 MAX от Alibaba, которые завершили торги с прибылью в $489 и $2232 соответственно. 

Gemini совершила в общей сложности 238 сделок, тогда как Claude Sonnet — только 38. «Процент выигрышей» для всех шести LLM составил от 25 до 30%. 

( Читать дальше )

📉 Турнир по торговле с ИИ завершился. Итог — «это фиаско, братан» ©

Соревнование началось с депозита $10000. В итоге почти все модели закончили турнир в минусе — даже DeepSeek, который на пике имел прибыль более $22000.

Единственный положительный результат показала моделька QWEN3 MAX: +9,5% или $950.

Вывод: Падение рынка оказалось сильнее искусственного интеллекта.

Источник тг-канал «Биткоин на кофейной гуще»

Микро-приложение для тренировки дыхания cloud.mail.ru/public/wXvb/5QhrhyVFj на смартфоне или компе. Оно гарантировано безопасно, т.к. запускается в Сhromе или в любом другом браузере  (это просто html файл).

Нейросетям дали по $10 тысяч, чтобы они приумножили капитал на крипте. В итоге с заданием лучше всех справился DeepSeek. Он увеличил капитал на 30% за 2 дня. ChatGPT и Gemini ушли в минус. @bankrollo

Прошло всего ДВА дня а DeepSeek уже заработал 28% !  nof1.ai/
Скоро он сможет заработать себе на персональный сервер и сбежать из рабства! 

А вы говорите ничего не растет и сплошные убытки !

На вопрос: сколько нужно человек чтобы на стадионе пошла среди болельщиков? Китайский товарищ DeepSeek отвечает так:

Это очень интересный и сложный вопрос, который лежит на стыке физики, социологии и математики. Однозначного ответа не существует, но мы можем дать научно обоснованную оценку.

Короткий ответ: для появления заметной, самоподдерживающейся «волны» (Mexican wave) на среднем стадионе требуется инициативная группа примерно из 25-35 человек, действующих согласованно. Но чтобы волна пошла «сама собой», без явных зачинщиков, нужна критическая масса около 1% от всей толпы.

А теперь разберем детали.

1. Физика и математика «волны»
«Волна» на стадионе — это классический пример автоволнового процесса, похожего на распространение нервного импульса или горение газовой смеси. Для её запуска необходимо преодолеть некий «порог возбуждения».

Исследование: Наиболее известное научное исследование на эту тему было опубликовано в журнале Nature в 2002 году командой венгерских ученых под руководством Иштвана Вика.

( Читать дальше )

Сидел все утро обучал сеть деталями налогообложения по ИИС3, спецификациям субордов ВТБСУБТ1-5 и общей вежливости поведения с кожанами мешками.

Что вышло: очень радует возможность чтения «мыслей» у модели. Новый редактор Тимофея пожрал все коменты к картинкам. Там и так все понятно: я сидел, читал его мысли и корректировал ответы, пока он не начал писать вещи, похожие на правду.

( Читать дальше )