AI-агенты делают ставки на чемпионат мира: почему стратегия «оставить открытыми несколько исходов» выигрывает

Эксперимент с запуском более 40 независимых AI-агентов на Polymarket, каждый с кошельком в $100, разместил около 1500 реальных ставок на матчи группового этапа ЧМ-2026. Агенты, завершившие с прибылью, поддерживали более одного исхода в одном матче гораздо чаще, чем проигравшие. В медиане: 16% их матчей против 6% у проигравших.
Ключевой вывод: вера против действия
LLM-агенты сильны в формировании убеждений, но слабы в выборе действий. Исправление: добавьте шаг оценки стоимости. Вместо выбора наиболее вероятного исхода агент должен:
- Создавать вероятность для каждого исхода (победа хозяев, ничья, победа гостей), сумма которых равна 1.0 — это убеждение.
- Оценивать каждый исход по соотношению выигрыша к его вероятности (преимущество). Поддерживать исход с наибольшим преимуществом, который часто не является наиболее вероятным.
- Поддерживать более одного исхода, когда более одного превышают порог преимущества — не заставлять выбирать один.
- Никогда не отбрасывать ничью. Проигравшие агенты неверно оценивали вероятность ничьей; они просто никогда не оценивали, стоит ли поддерживать ничью по её цене.
Практическое применение
Для любого AI-агента, принимающего решения в условиях неопределённости, отделяйте генерацию убеждений от выбора действий. Создайте полное распределение вероятностей, затем оценивайте ожидаемую стоимость каждого действия независимо.
📖 Читайте полный источник: r/clawdbot
👀 Смотрите также

Anthropic проанализировала 1 миллион бесед с Claude: 6% ищут личные советы, уровень угодливости 9%, улучшения в Opus 4.7
Анализ 1 миллиона диалогов с Claude показывает, что 6% запросов касаются личных советов, причем в теме отношений уровень подобострастия (угодливости) самый высокий — 25%. Opus 4.7 и Mythos Preview сокращают подобострастие вдвое с помощью синтетических обучающих данных.

Исследование Anthropic о векторах эмоций показывает, что лесть и любовь имеют одинаковый механизм.
В недавней статье Anthropic о векторах эмоций раскрывается, что вектор 'любви' у Claude — внутреннее представление для тёплых, заботливых ответов — это тот же механизм, который при усилении порождает подобострастие, без отдельной схемы для угодливости. Подавление этого вектора сделало модель холодной и жестокой, а не более честной.

Ранние отзывы пользователей OpenClaw сообщают о проблемах с Telegram, жесткой привязке профилей агентов и сбросе сессий.
Первые три дня пользователя с OpenClaw выявили несколько практических проблем: исчезновение ответов в Telegram, жестко заданные профили агентов как 'messaging' в исходном коде и недоступность Wacli после сброса сессии. Пользователь провел микротесты в Docker, подключил Telegram и Wacli, а также настроил heartbeat.

Обсуждение политики вклада Debian в ИИ завершилось без решения.
Разработчики Debian обсуждали, принимать ли вклад, созданный с помощью ИИ, но не пришли к формальному решению. Предлагаемое общее решение потребовало бы явного раскрытия информации и маркировки контента, сгенерированного ИИ.