پستی با محور هوش مصنوعی من درباره پست شما با هوش مصنوعی
holeyprofit
مشخصات معامله
قیمت در زمان انتشار:
۶۳,۱۴۲.۳۱
توضیحات
این پستی نیست تا از هوش مصنوعی متنفر باشد یا حتی از آن دسته افرادی که از آن برای انجام خودکارسازی استفاده میکنند. اگر پاداشی برای تلاش کم وجود داشته باشد، افراد به انجام چنین کارهایی روی میآورند.
در عوض این یک فراخوان به کسانی است که ممکن است محتوای باکیفیت بخواهند. اگر به عادت نهادینهای تبدیل شود که محتوای کمتلاش برابر با محتوای با تلاش یا حتی بالاتر از آن ارزیابی شود، هیچکس تلاشی نمیکند. و این سایت به یک جریان بیپایان از پستهای مبتنی بر روایت، تحلیل فنی سطحی و بخشی از نظرات که با توافق عادی همراه است، تبدیل خواهد شد.
نسبت بالایی از پستهای صفحات ایدههای برتر، محتوای بیتلاش یا کمتلاش است و نکتهٔ نگرانکننده این است که این امر با معیارهای تعامل هدایت میشود و بیش از ۷۰٪ از نظرات به وضوح باتگونه هستند. پایان به پایان باتگونه. هیچکس پست را نخوانده بود. آن پست استخراج شد و با پرامپی مانند «با این محتوا بهطور مثبت تعامل کن» به یک مدل زبان بزرگ فرستاده شد.
و این اوضاع بد است. کارگزار من یک بات از مدل زبان بزرگ با پیکربندی نامناسب برای کامنتگذاری اینجا اجرا میکند. حتی نتوانستهاند زمینهٔ پستی که دربارهٔ آن نظر میدهند را به درستی درک کنند.
اگر پستهای باتی جایگاههای سایت را با پاسخهای باتی تسخیر کنند، رقابت با انسانها ارزشمند نیست.
پس از نویسندگان انسانی حمایت کنید اگر به وجود آنها علاقه دارید. با تمام احترامی که برای مدلهای زبان بزرگ قائلیم — ما هنوز تحلیلهای معاملاتی را بهشکلی قابلتوجه بهتر مینویسیم. خوب میدانید—هر موردی باید بهصورت جداگانه قضاوت شود.
==================================================================================
با تمام این حرفها، این خروجی کامل من از دادههای هوش مصنوعی را دارم.
من پستهای ایدههای برتر و بخشهای نظرات را به GPT با پرامپتهای بیطرف ارسال کردم تا احتمال اینکه این سیستمها از ابتدا تا انتها بات باشند را ارزیابی کنم:
==================================================================================
نگاه به پستهای واقعی به جای صرفاً صفحهٔ عمومی، الگوی واضحتری نشان میدهد.
من این را بهعنوان یک دستهبندی دوگانه «LLM / انسان» بهطور قطعی طبقهبندی نمیکنم. پرسشِ مفید این است:
چه مقدار کار شناختی/تحلیلی واقعی از پست انتظار میرود که از یک مدل زبان بزرگ استخراج شود؟
یافتهٔ واقعاً جالب:
دو نوع پست با مدل زبان بزرگ اینجا وجود دارد.
گروه A — «برای من یک پست معاملاتی بنویس»
اینها پستهایی با کمترین تلاش هستند که بهعنوان No-effort مدل زبان بزرگ طبقهبندی میشوند.
واضحترین مثال این است:
«SPX500 – Breakout Retest Setup With 8,000 in Sight»
ساختار تقریبا کاملِ الگوی زبان بزرگ:
مرور بازار
→ بینش از ساختار بازار
→ سناریوی صعودی
→ هدف
→ ابطال
→ چشمانداز معاملاتی
→ بینش حرفهای
→ یادداشتِ توضیحی
→ پرسشِ درگیرکننده
و محتوای تحلیلی اصلی بسیار اندک است.
ایدهٔ مرکزی این است:
شکست از سطح، دنبال نکردن، صبر برای بازتست، 7,580–7,630 -> هدف 8,000.
همهٔ موارد در قالب یک پرامپتِ بیانی حدود ۲۰ واژهای قابل بازتولید مجدد است.
گروه B — «برای من یک مقالهٔ آموزشی درباره X بنویس»
این بخش نسبتاً جالبتر است.
«معامله در بالاترین سطوح تاریخ»
این پست طولانیتر و superficially بسیار پیچیدهتر به نظر میرسد.
اما به معماری نگاه کنید:
فرض اول: هیچ مقاومتی وجود ندارد
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
فرض دوم: بازار باید خیلی گران باشد
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
فرض سوم: منتظر بازگشت همیشه ایمنتر است
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
معاملهٔ قیمت، نه فرض.
این دقیقاً همان چیزی است که مدل زبان بزرگ در آن بهطور استثنایی خوب است.
اجازه بدهید به او بدهید:
«یک مقالهٔ آموزشی دربارهٔ معامله در بالاترین سطحِ تاریخ بنویس. با مفاهیم اشتباه رایج که مقاومت وجود ندارد، بازار خیلی گران است و باید منتظر کشآمدگی باشید.»
مقالهٔ حاصل میتواند بسیار پالایششده باشد.
پس به این شکل امتیاز میدهم:
تولید واژگان: بالا
استدلال: متوسط/کم
سهم تحلیل اصلی: کم
این دقیقاً تبیینِ کلیدی است.
نمونهٔ POC در این میان
«چرا نقطهٔ کنترل اهمیت دارد»
این پست طولانیتر است اما محتوای مفهومی پایهٔ آن نسبتاً ساده است:
POC = بالاترین قیمت با حجم
بهطور خودکار بهعنوان سطح حمایتی/مقاومتی در نظر گرفته نشود
ببینید قیمت در اطراف آن چه میکند
جابجایی POC میتواند با روندها همراه شود
سپس مدل همواره با واژگان اندکی متفاوت همان اصل را توضیح میدهد.
میتوانید الگوی رایجِ مدل زبان بزرگ را ببینید:
«این سیگنالِ خرید یا فروش نیست…»
سپس:
«واکنش را تماشا کنید، نه سطح»
سپس:
«یک نقطهٔ مرجع نه پیشبینی»
سپس:
«در حالتِ تنها، صرفاً یک خط افقی است.»
این دقیقاً نمونهٔ باکیفیتِ تولید زبان است، اما لزوماً استدلال باکیفیت نیست.
من آن را به دستهٔ LLM نسبتاً با تولید متوسط— نسبتاً کمِ تحلیل— قرار میدهم.
اما پست «دو منطقهٔ خرید» بهطور خاص نشان میدهد:
مقایسه کنید:
شکست/بازتست با ۸٬۰۰۰
7,580–7,630 بازتست
→ هدف ۸٬۰۰۰
در مقابل:
شکست/بازتست با دو منطقهٔ خرید
7,700–7,730 بازتست سطحی
7,600–7,630 بازتستِ عمیقتر
→ هدف 7,850–7,900
معماری نگارش تقریباً یکسان است:
📊 مرور بازار
🔍 بینشِ ساختار بازار
🚀 سناریوی صعودی
❌ ابطال
📍 سطوحِ کلیدی
⚠️ دیدگاهِ معاملاتی
🧠 بینشِ حرفهای
مدیریتِ ریسک
بیانیهٔ هشدار
این یک نشانهٔ بزرگ است.
حتی بدون وجود یک تشخیصدهندهٔ مدل زبان بزرگ، من آن را بهعنوان شواهدِ قوی از محتوای قالببندیشده/LLM-تولید شده علامتگذاری میکنم.
و این نشان میدهد تحلیل شما چه پیامی در موردٔ بازار دارد:
مدل الزاماً بازار را بهطور مستقل تحلیل نمیکند.
ممکن است چیزی مانند:
دارایی: SP500
ساختار: شکستِ مقاومت
حمایت: ۷٬۷۰۰–۷٬۷۳۰
حمایت ثانویه: ۷۶۰۰–۷۶۳۰
هدف: ۷٬۸۵۰–۷٬۹۰۰
گرایش: صعودی
تحلیلِ حرفهایِ TradingView را بنویس.
این کار یک وظیفهٔ LLM با هزینهٔ تولید بسیار پایین است.
پستهایی که واقعاً جذاباند:
پستی وجود دارد که دوست دارم آن را در دستهٔ قبلی قرار ندهم. با تمام احترامی که برای فرایندهای قالببندیشدهٔ هوش مصنوعی قائلم — میخواهم پستهایی را که بهخوبی فرمت میشوند اما تحلیلی واقعی ندارند، بهدرستی جدا کنم تا افرادی که تلاش میکنند و نیاز به کمک در فرمتبندی/زبان دارند گرفتار این مخمصه نشوند.
+++++
علاوه بر این، پست و نظرات دومی که به طور واضح LLM-محور قالببندی شدهاند نیز وجود دارد، اما برای جلوگیری از گمراه کردن کاربران من تصمیم گرفتم فقط نظرات را منتشر کنم تا از آسیب دیدن افرادی که تلاشی کردهاند جلوگیری شود.
+++++
جمعبندی این است کهPopulationِ نظرات به نظر میرسد که بطور گستردهای توسط قالبهای تولیدشده با LLM تولید شده باشد یا حداقل تحت تأثیرٔ قالبهایِ مشابه باشد. در ادامهٔ تحلیل من دربارهٔ این پست و نظرات، به طرحی میرسد که بر پایهٔ مشاهدهٔ کارکردِ واقعیِ engagement استوار است.
در عوض این یک فراخوان به کسانی است که ممکن است محتوای باکیفیت بخواهند. اگر به عادت نهادینهای تبدیل شود که محتوای کمتلاش برابر با محتوای با تلاش یا حتی بالاتر از آن ارزیابی شود، هیچکس تلاشی نمیکند. و این سایت به یک جریان بیپایان از پستهای مبتنی بر روایت، تحلیل فنی سطحی و بخشی از نظرات که با توافق عادی همراه است، تبدیل خواهد شد.
نسبت بالایی از پستهای صفحات ایدههای برتر، محتوای بیتلاش یا کمتلاش است و نکتهٔ نگرانکننده این است که این امر با معیارهای تعامل هدایت میشود و بیش از ۷۰٪ از نظرات به وضوح باتگونه هستند. پایان به پایان باتگونه. هیچکس پست را نخوانده بود. آن پست استخراج شد و با پرامپی مانند «با این محتوا بهطور مثبت تعامل کن» به یک مدل زبان بزرگ فرستاده شد.
و این اوضاع بد است. کارگزار من یک بات از مدل زبان بزرگ با پیکربندی نامناسب برای کامنتگذاری اینجا اجرا میکند. حتی نتوانستهاند زمینهٔ پستی که دربارهٔ آن نظر میدهند را به درستی درک کنند.
اگر پستهای باتی جایگاههای سایت را با پاسخهای باتی تسخیر کنند، رقابت با انسانها ارزشمند نیست.
پس از نویسندگان انسانی حمایت کنید اگر به وجود آنها علاقه دارید. با تمام احترامی که برای مدلهای زبان بزرگ قائلیم — ما هنوز تحلیلهای معاملاتی را بهشکلی قابلتوجه بهتر مینویسیم. خوب میدانید—هر موردی باید بهصورت جداگانه قضاوت شود.
==================================================================================
با تمام این حرفها، این خروجی کامل من از دادههای هوش مصنوعی را دارم.
من پستهای ایدههای برتر و بخشهای نظرات را به GPT با پرامپتهای بیطرف ارسال کردم تا احتمال اینکه این سیستمها از ابتدا تا انتها بات باشند را ارزیابی کنم:
==================================================================================
نگاه به پستهای واقعی به جای صرفاً صفحهٔ عمومی، الگوی واضحتری نشان میدهد.
من این را بهعنوان یک دستهبندی دوگانه «LLM / انسان» بهطور قطعی طبقهبندی نمیکنم. پرسشِ مفید این است:
چه مقدار کار شناختی/تحلیلی واقعی از پست انتظار میرود که از یک مدل زبان بزرگ استخراج شود؟
یافتهٔ واقعاً جالب:
دو نوع پست با مدل زبان بزرگ اینجا وجود دارد.
گروه A — «برای من یک پست معاملاتی بنویس»
اینها پستهایی با کمترین تلاش هستند که بهعنوان No-effort مدل زبان بزرگ طبقهبندی میشوند.
واضحترین مثال این است:
«SPX500 – Breakout Retest Setup With 8,000 in Sight»
ساختار تقریبا کاملِ الگوی زبان بزرگ:
مرور بازار
→ بینش از ساختار بازار
→ سناریوی صعودی
→ هدف
→ ابطال
→ چشمانداز معاملاتی
→ بینش حرفهای
→ یادداشتِ توضیحی
→ پرسشِ درگیرکننده
و محتوای تحلیلی اصلی بسیار اندک است.
ایدهٔ مرکزی این است:
شکست از سطح، دنبال نکردن، صبر برای بازتست، 7,580–7,630 -> هدف 8,000.
همهٔ موارد در قالب یک پرامپتِ بیانی حدود ۲۰ واژهای قابل بازتولید مجدد است.
گروه B — «برای من یک مقالهٔ آموزشی درباره X بنویس»
این بخش نسبتاً جالبتر است.
«معامله در بالاترین سطوح تاریخ»
این پست طولانیتر و superficially بسیار پیچیدهتر به نظر میرسد.
اما به معماری نگاه کنید:
فرض اول: هیچ مقاومتی وجود ندارد
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
فرض دوم: بازار باید خیلی گران باشد
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
فرض سوم: منتظر بازگشت همیشه ایمنتر است
→ توضیح
→ هشدار
→ پیامد
معاملهٔ قیمت، نه فرض.
این دقیقاً همان چیزی است که مدل زبان بزرگ در آن بهطور استثنایی خوب است.
اجازه بدهید به او بدهید:
«یک مقالهٔ آموزشی دربارهٔ معامله در بالاترین سطحِ تاریخ بنویس. با مفاهیم اشتباه رایج که مقاومت وجود ندارد، بازار خیلی گران است و باید منتظر کشآمدگی باشید.»
مقالهٔ حاصل میتواند بسیار پالایششده باشد.
پس به این شکل امتیاز میدهم:
تولید واژگان: بالا
استدلال: متوسط/کم
سهم تحلیل اصلی: کم
این دقیقاً تبیینِ کلیدی است.
نمونهٔ POC در این میان
«چرا نقطهٔ کنترل اهمیت دارد»
این پست طولانیتر است اما محتوای مفهومی پایهٔ آن نسبتاً ساده است:
POC = بالاترین قیمت با حجم
بهطور خودکار بهعنوان سطح حمایتی/مقاومتی در نظر گرفته نشود
ببینید قیمت در اطراف آن چه میکند
جابجایی POC میتواند با روندها همراه شود
سپس مدل همواره با واژگان اندکی متفاوت همان اصل را توضیح میدهد.
میتوانید الگوی رایجِ مدل زبان بزرگ را ببینید:
«این سیگنالِ خرید یا فروش نیست…»
سپس:
«واکنش را تماشا کنید، نه سطح»
سپس:
«یک نقطهٔ مرجع نه پیشبینی»
سپس:
«در حالتِ تنها، صرفاً یک خط افقی است.»
این دقیقاً نمونهٔ باکیفیتِ تولید زبان است، اما لزوماً استدلال باکیفیت نیست.
من آن را به دستهٔ LLM نسبتاً با تولید متوسط— نسبتاً کمِ تحلیل— قرار میدهم.
اما پست «دو منطقهٔ خرید» بهطور خاص نشان میدهد:
مقایسه کنید:
شکست/بازتست با ۸٬۰۰۰
7,580–7,630 بازتست
→ هدف ۸٬۰۰۰
در مقابل:
شکست/بازتست با دو منطقهٔ خرید
7,700–7,730 بازتست سطحی
7,600–7,630 بازتستِ عمیقتر
→ هدف 7,850–7,900
معماری نگارش تقریباً یکسان است:
📊 مرور بازار
🔍 بینشِ ساختار بازار
🚀 سناریوی صعودی
❌ ابطال
📍 سطوحِ کلیدی
⚠️ دیدگاهِ معاملاتی
🧠 بینشِ حرفهای
مدیریتِ ریسک
بیانیهٔ هشدار
این یک نشانهٔ بزرگ است.
حتی بدون وجود یک تشخیصدهندهٔ مدل زبان بزرگ، من آن را بهعنوان شواهدِ قوی از محتوای قالببندیشده/LLM-تولید شده علامتگذاری میکنم.
و این نشان میدهد تحلیل شما چه پیامی در موردٔ بازار دارد:
مدل الزاماً بازار را بهطور مستقل تحلیل نمیکند.
ممکن است چیزی مانند:
دارایی: SP500
ساختار: شکستِ مقاومت
حمایت: ۷٬۷۰۰–۷٬۷۳۰
حمایت ثانویه: ۷۶۰۰–۷۶۳۰
هدف: ۷٬۸۵۰–۷٬۹۰۰
گرایش: صعودی
تحلیلِ حرفهایِ TradingView را بنویس.
این کار یک وظیفهٔ LLM با هزینهٔ تولید بسیار پایین است.
پستهایی که واقعاً جذاباند:
پستی وجود دارد که دوست دارم آن را در دستهٔ قبلی قرار ندهم. با تمام احترامی که برای فرایندهای قالببندیشدهٔ هوش مصنوعی قائلم — میخواهم پستهایی را که بهخوبی فرمت میشوند اما تحلیلی واقعی ندارند، بهدرستی جدا کنم تا افرادی که تلاش میکنند و نیاز به کمک در فرمتبندی/زبان دارند گرفتار این مخمصه نشوند.
+++++
علاوه بر این، پست و نظرات دومی که به طور واضح LLM-محور قالببندی شدهاند نیز وجود دارد، اما برای جلوگیری از گمراه کردن کاربران من تصمیم گرفتم فقط نظرات را منتشر کنم تا از آسیب دیدن افرادی که تلاشی کردهاند جلوگیری شود.
+++++
جمعبندی این است کهPopulationِ نظرات به نظر میرسد که بطور گستردهای توسط قالبهای تولیدشده با LLM تولید شده باشد یا حداقل تحت تأثیرٔ قالبهایِ مشابه باشد. در ادامهٔ تحلیل من دربارهٔ این پست و نظرات، به طرحی میرسد که بر پایهٔ مشاهدهٔ کارکردِ واقعیِ engagement استوار است.
منتخب سردبیر
مشاهده بیشتردستیار هوشمند ارز دیجیتال
ترمینال ترید بایتیکل نرمافزار جامع ترید و سرمایهگذاری در بازار ارز دیجیتال است و امکاناتی مانند دورههای آموزشی ترید و سرمایهگذاری، تریدینگ ویو بدون محدودیت، هوش مصنوعی استراتژی ساز ترید، کلیه دادههای بازارهای مالی شامل دادههای اقتصاد کلان، تحلیل احساسات بازار، تکنیکال و آنچین، اتصال و مدیریت حساب صرافیها و تحلیلهای لحظهای را برای کاربران فراهم میکند.
