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广场新人 & 回归福利正式上线!不管你是第一次发帖还是久违回归,我们都直接送你奖励!🎁
每月 $20,000 奖金等你来领!
📅 活动时间: 长期有效(月底结算)
💎 参与方式:
用户需为首次发帖的新用户或一个月未发帖的回归用户。
发帖时必须带上话题标签: #我在广场发首帖 。
内容不限:币圈新闻、行情分析、晒单吐槽、币种推荐皆可。
💰 奖励机制:
必得奖:发帖体验券
每位有效发帖用户都可获得 $50 仓位体验券。(注:每月奖池上限 $20,000,先到先得!如果大家太热情,我们会继续加码!)
进阶奖:发帖双王争霸
月度发帖王: 当月发帖数量最多的用户,额外奖励 50U。
月度互动王: 当月帖子互动量(点赞+评论+转发+分享)最高的用户,额外奖励 50U。
📝 发帖要求:
帖子字数需 大于30字,拒绝纯表情或无意义字符。
内容需积极健康,符合社区规范,严禁广告引流及违规内容。
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硅谷人人都在谈论的这位经济学家,他对系统、市场和人类行为的渴望理解让他在科技圈成为传奇人物。但有一个问题在讨论中不断出现:当AI处理信息的速度远超任何人类大脑时,这种对知识的极度渴求还有意义吗?
我们正经历一个奇特的时刻。机器学习模型吞噬着经济学家们可能要花一生分析的数据集。它们能发现传统研究方法无法察觉的模式。有些人认为,纯粹的计算能力正在取代深度思考。也有人相信,人类的直觉和对语境的理解是算法无法复制的——无论它们多么复杂。
真正的矛盾并不是AI是否强大。显然它很强大。问题在于,传统经济学家的方法——提出为什么、构建框架、质疑假设——是变得过时了,还是比以往任何时候都更加重要。当机器在优化答案时,谁来负责提出正确的问题?