12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温,ETH 热点回暖,借此窗口期发起行情预测互动!
欢迎 Gate 社区用户 —— 判趋势 · 猜行情 · 赢奖励 💰
奖励 🎁:预测命中的用户中抽取 5 位,每位 10 USDT
时间 📅:预测截止 12 月 11 日 12:00(UTC+8)
参与方式 ✍️:
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖,写明价格区间(如 $3,200–$3,400,区间需<$200),并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,150-$3,250
行情偏震荡上行,若降息如期落地 + ETF 情绪配合,冲击前高可期 🚀
示例②:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势,向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00(UTC+8)ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数>5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆
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?