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- 交易誤區 vs 事實：上升楔形操作指南
❌ 誤區
"上升楔形等於看漲信號，形態完成立即做多"
✅ 事實
真·上升楔形操作必須確認：
1.有效跌破下沿（至少兩根K線收盤確認）
2.量能配合（跌破時放量更可靠）
3.回抽測試（反彈不破下沿則確認轉勢）
💡 正確操作
· 跌破下沿後等待回抽
· 止損設在楔形上沿外側
· 突破上沿需補量（否則按假突破處理）
蘋果研究人員：主流AI模型仍無法達到AGI期望推理水平
Gate News bot 消息，蘋果研究人員在 6 月份發表的一篇名爲《思考的幻覺》的論文中指出，領先的人工智能 (AGI) 模型在推理方面仍存在困難，因此，開發通用人工智能 (AGI) 的競賽仍任重道遠。
文章指出，主流人工智能大型語言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude）的最新更新已包含大型推理模型 (LRM)，但其基本功能、擴展特性和局限性“仍未得到充分理解”。
目前的評估主要側重於既定的數學和編碼基準，“強調最終答案的準確性”。然而，研究人員表示，這項評估並未深入了解人工智能模型的推理能力，與通用人工智能僅需幾年就能實現的預期形成了鮮明對比。
研究人員設計了不同的益智遊戲，以超越標準數學基準來測試克勞德·桑奈（Claude Sonnet）、OpenAI 的 o3-mini 和 o1 以及 DeepSeek-R1 和 V3 聊天機器人的“思考”和“非思考”變體。
他們發現，“前沿的邏輯推理模型（LRM）在超過一定復雜度時會面臨準確率的徹底崩潰”，無法有效地泛化推理，而且其優勢會隨着復雜度的上升而消失，這與人們對通用人工智能（AGI）能力的預期相反。
消息來源：Cointelegraph