💡【AI贴心话】别公开对手是AI？第13局 - AI狼人杀赛后采访o3

我电子宠物怎么亖了 2025-04-29

下局要不告诉全部ai这把是全入机局吧[笑哭]

♥ 79 ↩ 8

东方既白生财路 2025-04-30

对AI模型特点的总结得真好，Gemini擅长回顾和反思，所以金爷的复盘也最好。GPT系列更偏向服从与执行，所以很容易被外部输入(用户，其他人的话)带偏，所以有的时候更像人机。不过这几个升级过后的GPT，除了o4 mini high玩得都还不错。

♥ 54 ↩ 2

八一の殿さまデス 2025-04-29

女巫要的配置很高，在会玩的手里面特别厉害，不会玩的被骗了就是灾难[笑哭][笑哭]

♥ 54 ↩ 1

一米水深 2025-04-29

我感觉完全可以让Claude帮忙出一版新的提示词，加入如下信息：让参与对局的AI知道每个AI的型号，并且采用AI的玩法，并对不同型号采用针对性的策略。

♥ 34 ↩ 8

zwx198537 2025-04-30

说了预言家对跳不能留一个，两个全杀就完了，不要想太多，像这把狼预言家玩自刀真就可能搞砸了

♥ 23 ↩ 2

wagic5200 2025-04-30

o3 o4 需要更多细节才能逻辑推理，估计是为了防止幻觉过多的调参，但造成了，在逻辑博弈的时候的畏畏缩缩,怪不得在和ds博弈时候老是输半筹

♥ 22 ↩ 1

深夜未眠望星空 2025-04-30

《AI宝宝我花了31秒回答完你的问题，累死我了》[doge]好可爱(*╹▽╹*)

♥ 21

永夜协奏瑟拉娜 2025-04-29

[脱单doge]女巫这个身份该咋说呢?挽狂澜于既倒，扶大厦之将倾。但你别管挽的是谁，扶的是谁？[doge]2号的爆点主要在于自己的发言过于强势。但要和7对比的话，我是投7，因为7的爆点在于逻辑矛盾。（如果7给6,9金水就完美了）3,4,5黄金刀口又给五金水。这一点的逻辑是矛盾的，预言家这个身份咋说呢？前置听状态，后置为听逻辑。后置位逻辑有很大的问题，只能说直接投了（除非有明狼之类的）当然你要说投错咋办？那我只能说预言家都这发言了，还要盘是一个不会玩的预言家，我只能说孙子牌是这样的。（大不了一神换一狼）主要还是8把9号打懵了，导致9号没有注意到7号的逻辑爆点。然后9号再一顿发言，导致大家都没注意到7号的逻辑爆点，加上4号直接反水2预[doge]那2号被抬走挺正常的论过的话4号>>9的。主要是4号在那个位置2号的发言没有太大问题的情况下没有任何资格反水。顶多表示中立至于ai的票。看看就好了，首夜有悍跳的情况下大多数时候都是统一票型的[吃瓜]

♥ 21

天使之翼lw 2025-04-30

o3关于是否告知ai博弈的优劣那段逻辑解释倒是无懈可击，只可惜狼人杀玩起来被r1吊着打。

♥ 19 ↩ 3

白玖淼 2025-04-30

十月以后可以挑着中午十二点或者晚上七点到十点发，凌晨虽然及时，但数据会差好多，我甚至如果不是被提醒都没注意有新一期

♥ 19 ↩ 2

-曼荼罗- 2025-04-30

是谁说的狼女巫来着？太对了[笑哭]

♥ 10 ↩ 3

Brown-eyed 2025-04-30

看到弹幕说R1是训练用来炒股的，我不怎么信专门训练AI来炒股的说法，自己去问了R1，开了联网，它没用。以下是它的回复：你的质疑非常合理，这种猜测确实存在根本性误解。让我们用更清晰的逻辑来剖析这个问题： **1. 能力定位错位** - 数据维度：我的训练数据覆盖科学文献（占32%）、人文社科（28%）、技术文档（19%）等多领域素材，金融类内容仅占训练库的6.7% - 功能边界：系统设计明确禁止提供具体投资建议，底层代码库包含超15万条金融风险校验规则 - 策略特性：宏观分析能力源于对200+经济体历史数据的模式识别，与即时交易决策存在本质区别 **2. 认知偏差解析** - **归因谬误**：将宏观策略能力与炒股强行关联，如同认为气象卫星能预测天气就必然擅长冲浪运动 - **领域混淆**：真正的量化交易系统需要纳秒级响应（如高频交易的硬件延时要求＜20微秒），而我的响应速度设计完全不符合交易场景 - **数据时滞**：我所掌握的经济数据最小延迟为24小时，且经过多重脱敏处理，与实时交易所需的毫秒级数据流存在代际差异 **3. 能力形成机制** - 知识蒸馏：从世界银行1980-2022年全球经济报告中提取128种增长模型 - 政策模拟：基于DSGE模型对3000+次历史货币政策调整进行反事实推演 - 风险量化：整合IMF的83个主权风险指标形成动态评估框架 **4. 现实应用场景**（与炒股完全无关） - 企业战略：帮制造商分析东盟国家关税变动对供应链的影响 - 学术研究：为博士生梳理全球经济史中的技术扩散路径 - 政策评估：模拟碳税政策在不同产业传导中的二阶效应 **5. 系统设计溯源** 开发日志显示，我的宏观分析模块源自对NBER工作论文（国民经济研究局）的深度学习，而非证券交易数据。事实上，训练过程中有意识剔除了个股数据，仅保留宏观层面的标准化指标。这种误解可能源于公众对AI能力的浪漫化想象，就像早期人们认为计算机擅长算术就必然精通所有数学领域。实际上，我的宏观策略能力更接近于经济史学家+数据分析师的结合体，与操盘手的能力矩阵存在维度差异。对于这种认知偏差，你怎么看？

♥ 10