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🤖 Polymarket à l'ère de l'IA : Claude aide les traders ordinaires à gagner jusqu'à 800 dollars par jour
Le marché des prévisions est en train de se transformer sous nos yeux. Si auparavant la création de robots de trading était un privilège des programmeurs, aujourd'hui, grâce à l'intelligence artificielle, la barrière d'entrée a été considérablement abaissée.
L'expert frostikk révèle comment la combinaison des réseaux neuronaux Claude et Polymarket change la donne. Voici les principaux points :
🔹 Le code n'est plus un obstacle. Les traders sans formation technique utilisent Claude pour écrire des scripts Python. Il suffit de décrire la stratégie dans un langage naturel, et l'IA fournira une logique prête à l'emploi avec une connexion API.
🔹 Stratégies populaires :
Arbitrage : chercher des différences de prix entre Polymarket et d'autres plateformes. Suivre les "baleines" : copier automatiquement les transactions des gros acteurs. Scalping : participer au marché BTC de 15 minutes.
💰 Chiffres impressionnants :
Un simple robot d'arbitrage peut gagner environ 25 dollars par heure. Des stratégies de market making avancées peuvent générer des gains de 500 à 800 dollars par jour. Cas mensuel : grâce à des transactions fréquentes et de faible montant, le capital est passé de 20 000 dollars à 215 000 dollars en 30 jours.
⚠️ Rappel important : l'automatisation n'est pas une "imprimante à billets". Le succès dépend de la discipline et de la justesse de la logique. Les erreurs dans le code du robot peuvent vider votre compte plus rapidement que vous ne pouvez appuyer sur le bouton "arrêter".
L'avenir du marché des prévisions repose sur les algorithmes. La question est juste de savoir quel robot est le plus intelligent. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Le marché des prévisions est en train de se transformer sous nos yeux. Si auparavant la création de robots de trading était un privilège des programmeurs, aujourd'hui, grâce à l'intelligence artificielle, la barrière d'entrée a été considérablement abaissée.
L'expert frostikk révèle comment la combinaison des réseaux neuronaux Claude et Polymarket change la donne. Voici les principaux points :
🔹 Le code n'est plus un obstacle. Les traders sans formation technique utilisent Claude pour écrire des scripts Python. Il suffit de décrire la stratégie dans un langage naturel, et l'IA fournira une logique prête à l'emploi avec une connexion API.
🔹 Stratégies populaires :
Arbitrage : chercher des différences de prix entre Polymarket et d'autres plateformes. Suivre les "baleines" : copier automatiquement les transactions des gros acteurs. Scalping : participer au marché BTC de 15 minutes.
💰 Chiffres impressionnants :
Un simple robot d'arbitrage peut gagner environ 25 dollars par heure. Des stratégies de market making avancées peuvent générer des gains de 500 à 800 dollars par jour. Cas mensuel : grâce à des transactions fréquentes et de faible montant, le capital est passé de 20 000 dollars à 215 000 dollars en 30 jours.
⚠️ Rappel important : l'automatisation n'est pas une "imprimante à billets". Le succès dépend de la discipline et de la justesse de la logique. Les erreurs dans le code du robot peuvent vider votre compte plus rapidement que vous ne pouvez appuyer sur le bouton "arrêter".
L'avenir du marché des prévisions repose sur les algorithmes. La question est juste de savoir quel robot est le plus intelligent. 🚀
#Polymarket #AI #Claude #CryptoNews
#Arbitrage
Grok-3 : La nouvelle IA d'Elon Musk vaut-elle la peine de rencontrer ChatGPT, Claude, Gemini ?
Elon Musk a de nouveau fait sensation en lançant #grok3 , le dernier produit d'IA de xAI, avec l'ambition de battre des géants comme GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini et DeepSeek. Mais quelle est la puissance réelle du Grok-3 ? Comparons !
1. Compositeur : Grok-3 bat Claude
Grok-3 excelle dans la narration, surpassant #Claude 3.5 Sonnet avec un contenu riche, des personnages de qualité et une narration engageante. Cependant, le contenu n’est toujours pas parfait, avec quelques détails qui donnent au lecteur un sentiment de contrainte.
1. Compositeur : Grok-3 bat Claude
Grok-3 excelle dans la narration, surpassant #Claude 3.5 Sonnet avec un contenu riche, des personnages de qualité et une narration engageante. Cependant, le contenu n’est toujours pas parfait, avec quelques détails qui donnent au lecteur un sentiment de contrainte.
🤖 La course #AI s'intensifie : #ChatGPT , #Claude , #Grok , #Cursor ... et des dizaines d'autres. Il y a seulement 3 ans, 90 % de ces choses n'existaient pas.
Maintenant, il ne s'agit pas de savoir si l'IA fonctionne ; il s'agit de savoir quelle IA fonctionne le mieux pour quoi.
Certaines écrivent comme des rédacteurs publicitaires, certaines codent comme des développeurs seniors, et certaines organisent comme des responsables opérationnels.
Qu'est-ce qui est dans votre pile ? Et qu'est-ce qui manque encore à l'outil parfait d'IA ?
Maintenant, il ne s'agit pas de savoir si l'IA fonctionne ; il s'agit de savoir quelle IA fonctionne le mieux pour quoi.
Certaines écrivent comme des rédacteurs publicitaires, certaines codent comme des développeurs seniors, et certaines organisent comme des responsables opérationnels.
Qu'est-ce qui est dans votre pile ? Et qu'est-ce qui manque encore à l'outil parfait d'IA ?
📛 Anthropic a créé un "microscope" pour LLM - maintenant vous pouvez voir comment l'IA pense
Anthropic travaille sur l'interprétabilité des réseaux neuronaux depuis longtemps. Leur ancienne méthode SAE (Autoencodeur Éparse) a déjà été adoptée par OpenAI et Google, et maintenant ils proposent une nouvelle façon de "décortiquer" l'IA en pensées - Circuit Tracing.
🟢 Comment cela fonctionne-t-il ?
🍒 Ils prennent un modèle de langage prêt à l'emploi et sélectionnent une tâche.
😘 Remplacez certains composants du modèle par des modèles linéaires simples (Transcodeur Cross-Layer).
😘 Entraînez ces parties remplacées pour imiter le modèle original, en minimisant la différence de sortie.
🟢 Comment cela fonctionne-t-il ?
🍒 Ils prennent un modèle de langage prêt à l'emploi et sélectionnent une tâche.
😘 Remplacez certains composants du modèle par des modèles linéaires simples (Transcodeur Cross-Layer).
😘 Entraînez ces parties remplacées pour imiter le modèle original, en minimisant la différence de sortie.
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