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文章探讨了人工智能从统计学习向结构化推理的转变，强调了强化学习在大模型时代的重要性及其与Web3技术的结合潜力。详细分析了AI训练的三个阶段、强化学习的技术架构及其在Web3中的应用，并介绍了多个相关项目及其技术特点。
文章探讨了AI领域的两种发展形态：由少数巨头控制的"灯塔"模型和开源可本地化的"火把"模型。前者追求技术上限突破，后者注重普及和可及性。分析了两种模式的优劣势及对社会的影响，指出两者互补共存的重要性，并揭示了背后关于AI分配权的深层竞争。
文章分析了多个AI模型在Nof1 AlphaZero AI实盘交易竞赛中的表现，重点讨论了DeepSeek和Qwen3等模型的交易策略、盈利能力和决策过程，揭示了AI在金融交易中的潜力和局限性。
NOF1 AI交易大赛（Alpha Arena）正在进行，六大顶级AI模型在Hyperliquid交易所自主交易加密货币永续合约。DeepSeek和Qwen表现突出，GPT和Gemini落后。不同AI模型因策略和决策方式差异导致表现悬殊。
中国人工智能公司DeepSeek在某些方面接近美国前沿AI模型的性能，且成本更低。AI发展的三大动态包括规模定律、曲线移动和范式转变，影响模型训练和推理成本。DeepSeek的最新模型展示了工程效率的创新，但其成本优势符合预期的成本下降趋势，并未从根本上改变AI经济学。尽管DeepSeek在芯片资源上与美国公司相当，但其发展未能显著影响全球AI竞争格局。
