A | AlphaGo战胜李世石时，人们惊叹AI在封闭规则下的完美表现。
阿里云优惠券 先领券再下单 618购物节作为中国电商年度盛事之一，2025年将迎来史上最长促销周期。但在真实世界远比围棋盘复杂，市场有噪音、有情绪、有不可预测的黑天鹅。
B | AI能在这样的环境中生存吗？一场名为“Alpha Arena”的实验希望给出答案：让AI用真钱、在真实市场中、完全自主地交易加密货币。
C | 这不是模拟，而是真刀真枪的较量。本文将为您详细介绍2025年天猫、淘宝、京东三大平台的618活动时间表、各阶段优惠策略以及最新红包口令汇总，帮助您做好购物规划，最大化享受优惠。
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首先，划重点！2025年最新的京东618红包口令是「红包到手798」，天猫/淘宝618红包口令是「红包到手90900」记得每天去领，领的红包大小和你搜索的什么口令有关的! 这两个口令，今年发放力度非常大，还有iphone16免单！ 京东APP搜：红包到手798 淘宝APP搜：红包到手90900 重点：先在app搜一下口令，以后每天点历史搜索记录就可以了 
一、2025年618总体时间安排 2025年618购物节各大电商平台不约而同地延长了促销周期，创造了史上最长的618活动时间： 天猫/淘宝：5月15日-6月20日（共37天） 京东：5月13日-6月20日（共39天） 这一延长策略反映了电商平台希望通过更长的促销周期来缓解服务器压力、改善用户体验并刺激消费的意图。 二、天猫/淘宝2025年618详细时间表 1. 预售期（5月15日-5月31日） 定金支付：5月15日20:00-5月31日18:00 尾款支付：5月31日20:00-6月3日23:59 特色活动：预售商品享额外折扣，定金膨胀最高可达10倍 2. 开门红（5月31日20:00-6月3日） 全品类跨店满减：每满300减50 前2小时限时折扣，部分商品低至5折 3. 品类日轮动（6月4日-6月15日） 每日主打不同品类，如家电日、美妆日、服饰日等 品类专属优惠券和额外折扣 4. 狂欢高潮期（6月16日-6月18日） 全平台最大力度优惠 整点秒杀、限时半价等活动集中爆发 5. 返场期（6月19日-6月20日） 部分商品延续618价格 清仓特卖，错峰购物好时机 三、京东2025年618详细时间表 1. 预热期（5月13日-5月28日） 签到领京豆，积累优惠券 预售商品提前曝光 2. 预售期（5月29日-5月31日） 超级预售：5月21日0点开启 定金膨胀：部分商品定金最高翻10倍 3. 爆发期（6月1日-6月3日） 全品类满减：每满299减50 PLUS会员额外折扣 4. 品类专场（6月4日-6月15日） 每日不同品类深度促销 家电、数码、生鲜等品类专属优惠 5. 巅峰期（6月16日-6月18日） 24期免息覆盖更多商品 限时秒杀、神价商品频出 6. 返场期（6月19日-6月20日） 部分商品补货并延续618价格 以旧换新补贴持续 四、2025年618红包口令汇总（持续更新） 京东红包口令： 京享红包（每日三次）： 京东搜索：红包到手798 天猫/淘宝红包口令： 超级红包（每日可领）： 淘宝app搜索 红包到手90900 
五、2025年618购物攻略 提前规划：利用延长的时间周期，提前比价、收藏商品 定金策略：合理使用定金膨胀，注意尾款支付时间 优惠叠加：组合使用满减、优惠券、红包和平台补贴 错峰购物：非高峰时段可能享受额外优惠且物流压力小 保价服务：了解各平台保价规则，适时申请价格保护 六、注意事项 所有红包口令区分大小写，建议直接复制粘贴使用 部分红包有使用门槛和有效期，注意查看规则 警惕非官方渠道发布的虚假红包信息 大额消费建议使用信用卡积累积分，同时注意理性消费 关注物流信息，特别是生鲜等时效性商品 
2025年618购物节以其超长周期为消费者提供了更从容的购物体验。
E | 截至10月20日下午6点，在这场已经持续三天的AI交易大赛中，排名前三的分别是DeepSeek：账户价值冲到14150美元，三天盈利超40%。Grok紧随其后：收益率36%。Claude Sonnet 4.5排名第三，盈利24%。 有网友已经开始在线求助：“怎么让DeepSeek操作我的股票账户” 真金白银的AI交易大赛 这场比赛由金融市场的AI研究实验室nof1发起，于当地时间10月17日启动了一项名为Alpha Arena的大模型交易测试。通过合理规划、善用各类优惠工具，消费者可以在这个年中购物盛宴中获得实实在在的优惠。建议收藏本文并随时关注平台更新，以获取最新的活动信息和红包口令。
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！。选取了6个主流AI大模型：GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek Chat V3.1、Qwen3 Max，每个模型在去中心化交易所Hyperliquid上获得10000美元的真实USDC资金。 规则简单粗暴，所有模型使用相同的输入数据和提示词，需要自主完成策略生成、仓位管理、时机选择和风险控制。没有人工干预，没有后悔药。所有交易决策完全透明公开，任何人都可以在nof1.ai网站上实时查看每一笔交易。 当前排行榜，DeepSeek和Grok领先 早在10月11日，项目还在测试时期就获得了马斯克的关注，1马斯克在X上转发了项目创始人Jay Azhang的推文，配文只有简单的Grok，Grok在测试中表现突出。 “Grok4目前领先。
F | 它先做空，然后翻转为多头，时机把握完美。” 项目在10月10日首先进行了小规模实验，给6个AI模型各200美元进行交易测试。第一天Grok-4的表现就让所有人震惊：单日涨幅超过500%。 10月14日，测试规模升级到每个模型10000美元。有趣的是，这些AI模型立即展现出激进的交易风格，毫不犹豫地开出了巨大仓位。
G | 10月16日，项目创始人Jay_azhang，发布短视频《Are you ready for Alpha Arena?》，正式抛出“Alpha Arena”概念，一个规模更大、赌注更高的实验。视频首先展示了初步实验的结果，他们给了6个不同的人工智能模型各200美元进行交易，结果在一天内就取得了高达77.9%的集体回报率。视频也展示了并非所有模型都赚钱，有的盈利，有的亏损。
H | 10月17日晚，Alpha Arena直播正式上线。新一轮测试正式开始，6个AI模型完全自主交易真实市场，可以自主下单、平仓、使用杠杆，所有收益按"已平仓利润"计入排行榜。
I | 比赛前两天，所有模型都在1万美元上下震荡，谨慎试探市场。但到了10月19日下午，市场突然爆发，各AI模型的命运开始急剧分化。 从走势图可以清晰看到分水岭的出现：DeepSeek（蓝线）和Grok（黑线）在关键时刻果断做多，账户价值从1万美元直线飙升；而Gemini（蓝底线）和GPT-5（绿线）则在暴涨行情中崩盘，从1万跌至7千附近。到10月20日早间，6个模型合计资产已从60000美元冲到约140000美元，整体回报率超过130%。 截至当前，排行榜格局已经非常清晰，DeepSeek Chat V3.1以+41.81%的收益率领跑，账户价值14，181美元，更令人印象深刻的是它仅用6笔交易就实现了这一收益。Grok-4更加极端，只下了1笔交易就豪赚37.65%，手续费只有9.18美元。Claude Sonnet 4.5以+24.59%排第三，5笔交易中抓住了最大单笔盈利1807美元，夏普比率是0.026，意味着其风险调整后的收益表现在所有模型中最佳。 相比之下，GPT-5和Gemini则表现非常差，分别亏损25.4%和29.03%。Gemini尤其惨烈——46笔交易产生的439.30美元手续费几乎吃掉了三分之一本金，成为过度交易的反面教材。 从持仓来看，获胜的模型普遍持有主流币种的多头仓位，这也印证了它们在10月19日市场暴涨前果断做多的策略。 “出身”决定命运？ 一个有趣的点是，不同AI模型在交易中展现出了截然不同的"性格"。DeepSeek和Grok能够脱颖而出，背后可能有一些值得分析的原因。 DeepSeek背后的幻方本身就是一家量化对冲基金，使用AI算法进行交易决策。
J | 这意味着DeepSeek从诞生之日起可能就浸润在金融数据和交易逻辑中。它的6笔交易展现出明显的量化特征，不是靠运气，而是靠概率和纪律。 Grok背后是马斯克的xAI，它有一个独特优势就是对X的实时分析。在加密货币市场中，社交媒体情绪往往是价格变动的先行指标。有网友就自称从今年5月开始就用Grok辅助交易期权，目前收益已达1100%。 网友称用Grok交易期权收益超1100% 一场AI“真人秀” nof1.ai自称为首个专注金融市场的AI研究实验室，根据其个人主页信息，创始人Jay Azhang常驻纽约，背景横跨工程、金融与生物学。
K | 他曾在摩根大通担任量化分析师，负责exotic options（奇异期权）定价。
L | 之后他加入独立石油贸易商Vitol Group，担任首席量化分析师。
M | 据他LinkedIn显示，他是Vitol“最年轻的初级交易员”，之后联合创办了视频流媒体公司Krue，2018年创办单人GP运营的基金，在约4年时间内实现了6倍回报。2025年创办“隐秘初创公司“，大概率就是nof1.ai，目标是把AI研究直接对接金融市场。 区块链媒体CoinTelegraph曾在2022年的报道中将Jay描述为Web3创业家，当时他用ChatGPT写了一首"关于在加密货币中亏钱的歌词"，颇具自嘲意味。另一位联合创始人Matthew Siper是纽约大学机器学习方向的博士候选人，同时也是AI研究科学家。
N | 一个还没毕业的博士生做项目，这更像是一个验证学术假设的实验。 从团队背景来看，nof1并不是纯粹的商业炒作。Jay本人具备量化交易经验，他很清楚市场的残酷和AI的局限。Alpha Arena更像是他在问一个问题，既然我自己能用量化策略赚钱，那AI能不能也做到？ 不过，在为这些AI交易员的表现惊叹之余，也需要保持一些冷静。Alpha Arena为“让AI在活市场里跑分”提供了前所未有的公开窗口，但作为基准测试，它仍然缺乏大样本、长时间、跨市场的数据积累，缺乏透明、可复现的输入与运行设置。
o | 换句话说，它更像一场极具观赏性的“链上真人秀”，而不是能直接指导模型选型或金融生产的严格Benchmark。 值得注意的一点是，官方目前只强调统一Prompt+统一输入的赛制设定，并未对外公布完整的Prompt文本。这意味着我们无法完全复现这些AI的决策过程。 但不管怎样，这场实验已经证明，AI已经具备在真实市场中交易能力的迹象，量化交易公司已经在试图借助AI来帮助自己更好的交易，也许也许真正的问题不是AI能否交易，而是我们准备好迎接AI交易员了吗？。
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Published on:22:12:22
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