Grok 4 賭波
明明三
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使唔使月費？
返來做商業野係抵，抵到爛
兩舊水
好勁
已跟
btw 可唔可以做埋其他外圍盤口對比馬會（低水/高水）分析
以前要用錢買啲software 先睇到即盤
btw 可唔可以做埋其他外圍盤口對比馬會（低水/高水）分析
以前要用錢買啲software 先睇到即盤
原理上係得
爬晒外圍個賠率，同馬會個賠率
叫佢推邊個抵買，同值博率幾多
要整都好簡單
爬晒外圍個賠率，同馬會個賠率
叫佢推邊個抵買，同值博率幾多
要整都好簡單
10萬張 H100 train 出來
只係卡成本係 都30億美金
而家兩舊水比你用
其實抵到爛
只係卡成本係 都30億美金
而家兩舊水比你用
其實抵到爛
Grok 4 （non heavy?)
留名學野。我專門喜好研究讓球盤，想請教Grok 4 vs 3 有無特別優勢？ GROK 4 係未自動 deep search mode？
其實我想研究一個策略贏到馬會d精算師，不只是爲錢，但求證明AI可以戰勝馬會的頂級人類大腦。
有最新結果quote我
想笑
想笑
歡迎笑
只是理解下AI點同狗會鬥
只是理解下AI點同狗會鬥
同賭場比路紙你 比個idea你落注冇分別
如果市面上有model可以預測球賽有+ev，咁啲庄會即刻反應係個賠率度，唔會有水位比你抽
如果市面上有model可以預測球賽有+ev，咁啲庄會即刻反應係個賠率度，唔會有水位比你抽
如果馬會操盤手反應唔切呢？
純討論
賭波預測，你可以叫佢做唔同模型去預測 ，例如XG
好似咁
如果input 係 叫AI 做 XG 預測，比埋賠率佢
佢會做RAG 網上總結，同XG ，同賠率
例如咁
呢場山形山神對千葉市原嘅比賽，根據xG（預期入球）模型分析，總xG大約2.52-2.8球（山形主場xG 1.34，千葉客場xG 1.18），超過2.5球門檻，預測總入球平均2.79-3.54球，over 2.5概率51-52%。footystats.org+2 更多 所以，買大 (over 2.5) 比較好，博率高啲，因為數據顯示入球機會多，頭對頭平均近3球，BTTS率65%。fctables.comfootystats.org 但odds 1.84，value唔錯，如果想穩陣，可以考慮BTTS yes。但記住，xG唔係100%準，需睇最新陣容。
免責聲明：Grok 不是財務顧問；請諮詢專業人士。不要分享可以識別您身份的資訊。
賭波預測，你可以叫佢做唔同模型去預測 ，例如XG
好似咁
如果input 係 叫AI 做 XG 預測，比埋賠率佢
佢會做RAG 網上總結，同XG ，同賠率
例如咁
呢場山形山神對千葉市原嘅比賽，根據xG（預期入球）模型分析，總xG大約2.52-2.8球（山形主場xG 1.34，千葉客場xG 1.18），超過2.5球門檻，預測總入球平均2.79-3.54球，over 2.5概率51-52%。footystats.org+2 更多 所以，買大 (over 2.5) 比較好，博率高啲，因為數據顯示入球機會多，頭對頭平均近3球，BTTS率65%。fctables.comfootystats.org 但odds 1.84，value唔錯，如果想穩陣，可以考慮BTTS yes。但記住，xG唔係100%準，需睇最新陣容。
免責聲明：Grok 不是財務顧問；請諮詢專業人士。不要分享可以識別您身份的資訊。
馬會點都贏
食你水位 再係出面博彩公司食差價
就算你贏1億 馬會都係賺緊幾百萬
食你水位 再係出面博彩公司食差價就算你贏1億 馬會都係賺緊幾百萬
4代 做deepseach 同 thinking 快好多
同佢自己個 indexing db ,
再即時做到python run 大數據比你
heavy mode , 係幾十個agent 做結果出來互相比較
我有興趣試下
同佢自己個 indexing db ,
再即時做到python run 大數據比你
heavy mode , 係幾十個agent 做結果出來互相比較
我有興趣試下
笑死賭30場EV仲係正數再講
賭30場EV仲係正數再講我覺得讓球盤，係可以試下AI 鬥唔鬥得贏狗會精算
呢個可能性係零
gchi
咁你同馬會一齊贏得唔得？
原理上如果真係成日賭波
搵佢總結下，仲詳盡個真人分析
呢D數據總結係AI先做到
呢場山形山神（Montedio Yamagata）對千葉市原（JEF United Chiba）嘅日本J2 League比賽（2025年7月12日18:00），大細賠率係over 2.5 @1.84，under 2.5 @1.86。我用咗你指定嘅模型（Poisson Goal Model、Random Forest、Support Vector Machines、Player Rating Based Model、Complex Networks 同 xG模型）嚟預測總入球大細。呢啲模型基於歷史數據、頭對頭統計、最近形式同球員數據嚟分析，數據主要嚟自FootyStats、Forebet、Transfermarkt 等網站。總結嚟講，多數模型傾向大 (over 2.5 goals)，因為兩隊頭對頭平均近3球，Chiba客場進攻強，Yamagata主場防守弱，預測總入球概率超過2.5球嘅機會高達55-60%。以下係每個模型嘅分析：
1. Poisson Goal Model
呢個模型用Poisson分佈模擬入球數，假設入球係隨機事件。基於數據，Yamagata主場平均入球1.42球（攻擊強度1.3），失1.45球（防守強度1.2）；Chiba客場平均入1.38球（攻擊強度1.4），失1.0球（防守強度1.1）。總預期入球（lambda）約2.7球。模擬1000次比賽，over 2.5概率約58%，最常見比分1-2或2-1。傾向買大，因為概率高過50%。bettingtips.today+2 更多
2. Random Forest
呢個機器學習模型用決策樹集合預測，輸入特徵包括頭對頭（Yamagata贏13/29場）、最近5場形式（Yamagata W L W L L，進8失10；Chiba L L L D D，進6失8）、控球率同射門數。訓練後，模型預測總入球平均2.85球，over 2.5概率60%。呢個模型考慮多變數，顯示Chiba客場BTTS率高（65%），令到大分機會大。傾向買大。footystats.org+2 更多
3. Support Vector Machines (SVM)
SVM係分類模型，用嚟預測over/under，基於特徵如平均入球、xG同頭對頭。數據顯示兩隊對賽over率60%，SVM分類後，over類別概率55%。呢個模型對邊界敏感，考慮Yamagata主場over 64%（11場7場over），Chiba客場46%，總傾向over。買大勝率高啲。m.aiscore.comsofascore.com
4. Player Rating Based Model
呢個模型用球員評分估計實力，從Transfermarkt數據，Yamagata平均市場價值€200k（主力如Shuto Minami 評分約7.0），Chiba平均€300k（主力如Hiiro Komori 評分7.5）。計算球隊總評分，Yamagata 68/100，Chiba 72/100。考慮進攻評分，預測總入球2.6球，over概率52%。Chiba球員進攻質素高，令到大分傾向。買大。transfermarkt.us+2 更多
5. Complex Networks
呢個模型分析傳球網絡同球隊互動，基於數據，Yamagata控球53%但防守網絡弱（失球多），Chiba客場傳球效率高（進攻鏈強）。網絡密度計算顯示總機會率高，預測入球事件多，over 2.5概率57%。呢個模型注重戰術，顯示對賽時開放，傾向大分。買大。
6. xG模型 (Expected Goals)
如之前分析，總xG約2.52-2.8球（Yamagata主場xG 1.34，Chiba客場xG 1.18），超過2.5門檻。基於FootyStats數據，over概率51-52%，頭對頭平均2.97球，BTTS 65%。傾向買大。footystats.org+2 更多
總結嚟講，所有模型都傾向買大 (over 2.5)，平均概率57%，因為數據顯示入球機會多，odds 1.84 value唔錯。但記住，模型唔係100%準，足球有變數如傷停或天氣，建議睇最新新聞再決定。
搵佢總結下，仲詳盡個真人分析
呢D數據總結係AI先做到
呢場山形山神（Montedio Yamagata）對千葉市原（JEF United Chiba）嘅日本J2 League比賽（2025年7月12日18:00），大細賠率係over 2.5 @1.84，under 2.5 @1.86。我用咗你指定嘅模型（Poisson Goal Model、Random Forest、Support Vector Machines、Player Rating Based Model、Complex Networks 同 xG模型）嚟預測總入球大細。呢啲模型基於歷史數據、頭對頭統計、最近形式同球員數據嚟分析，數據主要嚟自FootyStats、Forebet、Transfermarkt 等網站。總結嚟講，多數模型傾向大 (over 2.5 goals)，因為兩隊頭對頭平均近3球，Chiba客場進攻強，Yamagata主場防守弱，預測總入球概率超過2.5球嘅機會高達55-60%。以下係每個模型嘅分析：
1. Poisson Goal Model
呢個模型用Poisson分佈模擬入球數，假設入球係隨機事件。基於數據，Yamagata主場平均入球1.42球（攻擊強度1.3），失1.45球（防守強度1.2）；Chiba客場平均入1.38球（攻擊強度1.4），失1.0球（防守強度1.1）。總預期入球（lambda）約2.7球。模擬1000次比賽，over 2.5概率約58%，最常見比分1-2或2-1。傾向買大，因為概率高過50%。bettingtips.today+2 更多
2. Random Forest
呢個機器學習模型用決策樹集合預測，輸入特徵包括頭對頭（Yamagata贏13/29場）、最近5場形式（Yamagata W L W L L，進8失10；Chiba L L L D D，進6失8）、控球率同射門數。訓練後，模型預測總入球平均2.85球，over 2.5概率60%。呢個模型考慮多變數，顯示Chiba客場BTTS率高（65%），令到大分機會大。傾向買大。footystats.org+2 更多
3. Support Vector Machines (SVM)
SVM係分類模型，用嚟預測over/under，基於特徵如平均入球、xG同頭對頭。數據顯示兩隊對賽over率60%，SVM分類後，over類別概率55%。呢個模型對邊界敏感，考慮Yamagata主場over 64%（11場7場over），Chiba客場46%，總傾向over。買大勝率高啲。m.aiscore.comsofascore.com
4. Player Rating Based Model
呢個模型用球員評分估計實力，從Transfermarkt數據，Yamagata平均市場價值€200k（主力如Shuto Minami 評分約7.0），Chiba平均€300k（主力如Hiiro Komori 評分7.5）。計算球隊總評分，Yamagata 68/100，Chiba 72/100。考慮進攻評分，預測總入球2.6球，over概率52%。Chiba球員進攻質素高，令到大分傾向。買大。transfermarkt.us+2 更多
5. Complex Networks
呢個模型分析傳球網絡同球隊互動，基於數據，Yamagata控球53%但防守網絡弱（失球多），Chiba客場傳球效率高（進攻鏈強）。網絡密度計算顯示總機會率高，預測入球事件多，over 2.5概率57%。呢個模型注重戰術，顯示對賽時開放，傾向大分。買大。
6. xG模型 (Expected Goals)
如之前分析，總xG約2.52-2.8球（Yamagata主場xG 1.34，Chiba客場xG 1.18），超過2.5門檻。基於FootyStats數據，over概率51-52%，頭對頭平均2.97球，BTTS 65%。傾向買大。footystats.org+2 更多
總結嚟講，所有模型都傾向買大 (over 2.5)，平均概率57%，因為數據顯示入球機會多，odds 1.84 value唔錯。但記住，模型唔係100%準，足球有變數如傷停或天氣，建議睇最新新聞再決定。
有假波
假波黑哨都係不可抗力因素