👀 家人們,每天看行情、刷大佬觀點,卻從來不開口說兩句?你的觀點可能比你想的更有價值!
廣場新人 & 回歸福利正式上線!不管你是第一次發帖還是久違回歸,我們都直接送你獎勵!🎁
每月 $20,000 獎金等你來領!
📅 活動時間: 長期有效(月底結算)
💎 參與方式:
用戶需爲首次發帖的新用戶或一個月未發帖的回歸用戶。
發帖時必須帶上話題標籤: #我在广场发首帖 。
內容不限:幣圈新聞、行情分析、曬單吐槽、幣種推薦皆可。
💰 獎勵機制:
必得獎:發帖體驗券
每位有效發帖用戶都可獲得 $50 倉位體驗券。(注:每月獎池上限 $20,000,先到先得!如果大家太熱情,我們會繼續加碼!)
進階獎:發帖雙王爭霸
月度發帖王: 當月發帖數量最多的用戶,額外獎勵 50U。
月度互動王: 當月帖子互動量(點讚+評論+轉發+分享)最高的用戶,額外獎勵 50U。
📝 發帖要求:
帖子字數需 大於30字,拒絕純表情或無意義字符。
內容需積極健康,符合社區規範,嚴禁廣告引流及違規內容。
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矽谷每個人都在談論的這位經濟學家,他對於理解系統、市場和人類行為的渴望,讓他在科技圈成為傳奇。但大家在討論時總會出現一個問題:當 AI 能以遠超人類大腦的速度處理資訊時,這種永不滿足的求知慾還重要嗎?
我們正處於一個奇特的時刻。機器學習模型能吞噬那些經濟學家花一輩子都分析不完的數據集,發現傳統研究方法難以察覺的模式。有些人認為,純粹的運算能力正在取代深度思考。也有人相信,人類的直覺和脈絡理解無法被任何再怎麼先進的演算法複製。
真正的矛盾並不是 AI 是否強大——很明顯它很強。問題在於,傳統經濟學家的方法——問「為什麼」、建立框架、挑戰假設——會變得過時,還是反而比以往任何時候都更重要?當機器優化答案時,誰來負責提出正確的問題?