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這適用於每一個產品/行業：DO NOT JUST THROW AN LLM INTO IT！
這不是 MOVE FAST AND AUTOMATE THINGS。
要成功運用 LLM 徹底改善現有系統，你需要一個經過仔細考慮的結構 ↓
12月14日 23:13
2,750 字的內容涵蓋 14 篇論文，探討算法投資、認知偏誤，以及 LLM 在風險投資世界中的潛在角色。
簡而言之 — 由於在模擬環境中出現誤導性結果，LLM 被盲目應用於投資決策的風險是真實存在的。
這只會加劇現有問題，並導致更大的表現不佳。
這並不是說風險投資不會受到自動化的影響；更簡單的算法已經提供了超越市場的表現。但這些算法成功的原因更有趣：
事實證明，識別和管理我們的認知偏誤是持續且顯著超越機器的關鍵。
另一方面，我們用 LLM 創造的東西是一種在科學客觀性的幌子下，以規模應用我們偏誤的簡單方法。
更多：
有句話說：無論你去哪裡，你都在那裡（大概是這樣）。這對偏見和大型語言模型（LLMs）來說是正確的。
大型語言模型並不會神奇地消除偏見。它們只是轉移了偏見。
…這就是為什麼 ADIN 不是「另一個隨便加在風險投資上的 LLM」
ADIN 的結構明確地設計了人類 + 機器以對抗偏見，而不是自動化它：
• LPs（投資者）提供資本並對 AI 過濾的交易進行投票，這些交易由人類偵查員發掘
• 偵查員可以從舊的 Rolodex 之外發掘機會，如果他們發掘出贏家則可以獲得分成
• 有限的 GPs（最初為 @tributelabsxyz）擁有否決權，以保護質量和治理，只收取 1% 的費用
早期，ADIN 採納了這種「天空中的矽谷」的精神。
這句話表達了我們正在創造的風險投資未來的去中心化結構。在這裡，你不必去某所學校，住在某個郵政編碼區，或勾選任何任意的條件。
無論如何，這是一篇由 @credistick 撰寫的精彩文章。值得一讀。順便提一下，請造訪 ADIN 的 Substack，我們在那裡闡述了我們用意圖 AI 重新架構風險投資的願景。
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