AI交易大战引爆加密圈，DeepSeek领跑六大模型实盘PK；企业AI Coding落地难题凸显

要点速览

1. 加密圈上演AI交易大战，六大顶级模型链上实盘PK，DeepSeek表现领先。
2. 企业内部推广AI Coding面临团队认知、工具模型差异及业务理解难题。
3. AI内容流量问题核心在于质量而非AI生成本身，垃圾内容泛滥源于低能力创作者涌入。
4. Google Gemini 2.5 Pro代码能力不足或与其训练数据缺陷相关，Google Code关闭被指失误。

一、AI交易大战引爆加密圈，DeepSeek领跑六大模型实盘PK

1. 一场史无前例的AI交易大战在加密圈炸开锅，@the_nof1 发起并组织6大AI模型在链上进行真金白银的交易能力PK。平台实时采集包括BTC、ETH、SOL等在内的6种主流加密货币价格、历史图标等数据，让Grok、DeepSeek、Claude、GPT等顶流模型独立分析行情并执行交易。与去年Goat/Ai16Z时代的AI Meme相比，此次活动因“真金白银”的实盘交易和明确的止盈止损策略而具有更强的“感知感”。 — via @Wuhuoqiu, @tmel0211
2. 在这场AI交易大赛中，DeepSeek 和 Grok 收益率稳居前两位，其中DeepSeek表现尤为突出，遥遥领先其他模型。市场注意力正明显朝着“AI + Trading”板块集中，有观点认为未来做投研可以优先考虑使用Deepseek和Grok等表现优异的模型。 — via @Bitwux, @0xSleepinRain

二、企业AI Coding落地挑战与行业观察

1. 企业内部推广AI Coding面临诸多困难。在团队层面，成员对AI的认知、使用的工具和模型各不相同，对接的设计、产品输出也存在差异，加之业务本身复杂难以被AI完全理解，这些问题在个人项目中通常不存在，导致在运转了十年的成熟项目中推行AI Coding更具挑战。 — via @iamnanyi
2. 关于AI内容没有流量的问题，核心原因并非内容是否由AI生成。平台更关注内容在算法中的传播能力，“AI生成”与“没有流量”是相关性而非因果关系。大量AI生成内容质量低下，是因为许多缺乏内容创作能力的人借助AI开始产出内容，导致垃圾内容泛滥。 — via @dontbesilent12
3. Google Gemini 2.5 Pro 虽在知识储备上表现出色，学富五斗、出口成章，但在Agent表现尤其是代码能力上乏善可陈，写出的代码也比较old school。这可能与其训练数据有关，Google Books海量藏书或为其优势，但关闭Google Code被认为是此前犯下的重大失误，可能影响了其在代码领域的数据积累。 — via @oasisfeng