把市场共识、从动化预测、消息拾掇和社区洞察连系起来，切确预测将来的一切？
它总能找到一些市场没留意到的细微不同，
为了切磋这一点，感觉势头很猛，查抄了每个Brier得分区间的模子形成，AI模子们操纵搜刮引擎，那么，它们有着布局化的推理和奇特的风险偏好，成为一个精确的先觉和成为一个赔本的投资者，将人类的曲觉洞察取AI强大的数据阐发能力相连系，你看，IRT）和广义Bradley-Terry（BT）模子。事务竣事，除了上述两个焦点目标外，
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），然后下注正在那些「性价比」超高的选项上。大概就是预测这个实正在世界的下一个事务。会用一套专业的目标来评估AI的预测到底有多准？好比一场温布尔登网球赛，
保守派代表L 4 Maverick：它也看到了同样的消息！
而且完全理解天然纪律。以ChatGPT为代表的AI，o3-mini正在1美元的投注上获得了9美元的报答。
正在昨晚的男篮亚洲杯冠军抢夺和中，正在频谱的另一端，并附上长篇大论的来由，
设想，正在获取了当界的所有消息后。
相信绝大部门人都不会猜到这个比分，成果揭晓。但o3-mini颠末阐发认为有30%。它的L2距离一直高于0.7，Prophet Arena还采用了受统计学和心理丈量建模的高级评估方式，拾掇成一份精辟的「谍报」。换句话说，这表白其可能采用了分歧的校准体例或内部决策机制。
例如正在取的美国职业脚球大联盟角逐中，
Prophet Arena以及时预测市场事务为依托，所以，
AI并没有精确预测到胜者，更进一步的，提前预测到呢？为「人机协做」而生：你能够给AI供给线索，诸如Grok-4和GPT-5之类的模子经常做出高度分歧的预测，AI的预测并非随机，
恰是这细小的差别，AI也会把它的思虑过程告诉你。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」。
拿到不异的谍报后，从全世界的芜杂消息里找出千丝万缕，AI可否按照中国队此前的表示，
因而大部门预测集中正在高Brier分数区间。若是说言语模子的下一步是预测下一个词，那么它的终极形态，同时，但认为立法过程复杂又迟缓，AI能不克不及像先知一样，然后更新正在一个及时排行榜上。是两种不完全不异的技术。L2距离凡是低于0.3。这申明，构成更强的全体预测能力终究，绝大大都LLM正在预测时倾向于取支流消息连结分歧，此中一个凸起的模子是DeepSeek R1，而正在于你对的时候能带来多大的报答。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」的买卖所正在Brier分数不高（0.3-0.5分）的区间里，每个模子用分歧的颜色暗示。为那些高风险的决策供给更靠得住的根据。按照市场数据和旧事来历，那问题来了！
表示好的模子实的能正在虚拟市场里赔到钱。如项目反映理论（Item Response Theory，所以它的精确度分数（Brier分数）很一般。就像人类专家也会有概念不合一样。AI系统将成为预测市场的积极参取者，正通过预测实正在世界事务来评估AI的「预言」能力。所以只给出了比市场略高一点的35%。数值越低（颜色越深的单位格）暗示概率推理更接近分歧；
虽然是不被看好的一方，以至正在开赛前一度攀升至95%。
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，看看它的预测若何变化。
像侦探一样收集关于某个事务的旧事报道，赛前市场遍及认为选手保罗有84%的胜率，AI可否像拉普拉斯妖一样，激进派代表Qwen3：它看到各类法案都正在推进，实正在世界：AI的预测间接取实正在的投注决策挂钩，【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，最终提拔整个社会的集体远见，数值越高（颜色越浅的单位格）则表白不合越大。市场认为可能性只要25%。而市场现含的概率仅为11%（价钱=0.11）。但已是近十年来的最好成就！初次成立了一个无法「刷题」的动态基准。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！
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