# 收益可预测性

在人为植入已知信号的模拟世界里，Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 与 Qwen3-32B 被要求判断一个预测模型能否跑赢静态基准。改用高斯冲击去掉重采样伪影后，三个商业模型在110个无信号世界里宣称可预测的比例分别为34%、16%和44%，均高于名义5%；把误报率对齐后，带多重检验校正的样本内检验识别弱信号的能力与最好的智能体相当。

在人为植入已知信号的模拟世界里，Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 与 Qwen3-32B 被要求判断一个预测模型能否跑赢静态基准。改用高斯冲击去掉重采样伪影后，三个商业模型在110个无信号世界里宣称可预测的比例分别为34%、16%和44%，均高于名义5%；把误报率对齐后，带多重检验校正的样本内检验识别弱信号的能力与最好的智能体相当。