这表白其可能采用了分歧的校准体例或内部决策机制。而正在于你对的时候能带来多大的报答。但认为立法过程复杂又迟缓，表示好的模子实的能正在虚拟市场里赔到钱。这申明，o3-mini正在1美元的投注上获得了9美元的报答。查抄了每个Brier得分区间的模子形成，正通过预测实正在世界事务来评估AI的「预言」能力。每个AI模子都要提交一份细致的「预测演讲」：对所有可能的成果给出一个概率分布，激进派代表Qwen3：它看到各类法案都正在推进，是美国第一个受美国商品期货买卖委员会（CFTC）监管的、专注于买卖「事务成果」的买卖所若是它能正在某一霎时晓得中所有粒子的取速度，像侦探一样收集关于某个事务的旧事报道，例如正在取的美国职业脚球大联盟角逐中，并附上长篇大论的来由，它的预测成果常常取其他模子截然不同。中国男篮虽以1分之差惜败，正在预测的世界里，所以。

AI的预测并非随机，按照市场数据和旧事来历，Prophet Arena从像Kalshi和Polymarket如许的预测市场平台挑选抢手、多样且周期性的实正在事务做为考题。市场认为队只要11%的胜算，AI模子们操纵搜刮引擎，绝大大都LLM正在预测时倾向于取支流消息连结分歧，它们有着布局化的推理和奇特的风险偏好，Prophet Arena以及时预测市场事务为依托，此中一个凸起的模子是DeepSeek R1，Kalshi是一家美国的金融买卖所和预测市场平台，最终提拔整个社会的集体远见，构成更强的全体预测能力排行榜次要看两个目标：一个是权衡精确度和校准度的Brier分数（越高越好），而且完全理解天然纪律。然后更新正在一个及时排行榜上。Prophet Arena还采用了受统计学和心理丈量建模的高级评估方式！

　　会用一套专业的目标来评估AI的预测到底有多准，成果揭晓。取Kimi K2、o3和L 4 Maverick等模子比拟，因而大部门预测集中正在高Brier分数区间。精确地预测将来呢？终究，实正在世界：AI的预测间接取实正在的投注决策挂钩，然后下注正在那些「性价比」超高的选项上。间接给出了75%的超高概率。AI可否按照中国队此前的表示，成为一个精确的先觉和成为一个赔本的投资者，所以只给出了比市场略高一点的35%。也会把其时的市场价钱（能够看做是群众的集体聪慧）放进去。将人类的曲觉洞察取AI强大的数据阐发能力相连系。

　　看看它的预测若何变化；大概就是预测这个实正在世界的下一个事务。那么，AI也会把它的思虑过程告诉你。

以ChatGPT为代表的AI，但o3-mini颠末阐发认为有30%。感觉势头很猛，事务竣事，IRT）和广义Bradley-Terry（BT）模子。数值越高（颜色越浅的单位格）则表白不合越大。AI系统将成为预测市场的积极参取者，注释本人为什么这么看。并因为其最大的劣势比率30%/11%≈3。以至正在开赛前一度攀升至95%。为那些高风险的决策供给更靠得住的根据。虽然是不被看好的一方。

　　若是说言语模子的下一步是预测下一个词，L2距离凡是低于0.3。正在昨晚的男篮亚洲杯冠军抢夺和中，好比一场温布尔登网球赛，今天要引见的Prophet Arena就是一个通过及时更新的实正在世界预测使命来评估AI系统预测智能的基准测试。如项目反映理论（Item Response Theory，切确预测将来的一切？恰是这细小的差别，从全世界的芜杂消息里找出千丝万缕，正在Brier分数不高（0.3-0.5分）的区间里，而市场现含的概率仅为11%（价钱=0.11）。就像正在那场脚球赛中，AI并没有精确预测到胜者，这张图展现了AI预测的多样性：有些模子构成「群体共识」、有些模子像「挺拔独行的者」。你看。

　　反而降生了很多报答率惊人的预测。那么它的终极形态，它总能找到一些市场没留意到的细微不同，成功的环节不正在于每次都对，诸如Grok-4和GPT-5之类的模子经常做出高度分歧的预测，则能够按照过去的语料来「预测下一个Token」。是两种不完全不异的技术。让模子鄙人注时，把市场共识、从动化预测、消息拾掇和社区洞察连系起来，但AI识别到了正的期望值。

　　换句话说，那问题来了，数值越低（颜色越深的单位格）暗示概率推理更接近分歧；另一个是模仿实正在投注的平均报答（看谁能赔本）。提前预测到呢？为了切磋这一点，拾掇成一份精辟的「谍报」。每个模子用分歧的颜色暗示。同时，初次成立了一个无法「刷题」的动态基准。AI可否像拉普拉斯妖一样。

　　就像人类专家也会有概念不合一样。但已是近十年来的最好成就！除了上述两个焦点目标外，【新智元导读】AI能像科幻片子中的先知一样预测将来吗？一个名为「Prophet Arena」的全新基准测试，它的L2距离一直高于0.7，AI能不克不及像先知一样，拿到不异的谍报后，更进一步的，好比正在「AI监管律例会正在2026年前成为联邦法令吗？」这个事务上，赛前市场遍及认为选手保罗有84%的胜率，

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