Paradigm 研究合伙人Dan Robinson：用三道新挑战把交易、性能工程和博弈思维拉到同一战场
Paradigm 研究合伙人Dan Robinson在社交平台宣布推出三项全新技术挑战，分别是围绕Prediction Market的交易挑战、在Nvidia H100上打分的Kernel Optimization性能工程挑战，以及结合提示工程与博弈论设计的Negotiation挑战。 他号召参与者“启动自己的harness”，暗示这三类题目都将通过可复现实验环境与排行榜进行评测。
这三项挑战背后延续了Paradigm在研究与基础设施上的一贯路线：一边通过Multiverse Finance等工作，把预测市场和衍生品当作信息聚合与机制设计试验场；一边用Attention Kernel Challenge之类赛事推动开发者在H100上挖掘更极致的算力利用率；再通过博弈与谈判场景检验大模型在战略推理与交互协议设计中的上限。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
表面看这是一次“开发者竞赛”，本质上却把现代加密金融的三个核心维度打包到一个实验框架里：用预测市场来定价未来、用GPU内核优化来压低计算边际成本、用谈判与博弈机制来设计参与者如何分配收益与风险。 Paradigm通过这种方式在训练一种新型“全栈金融工程师”——既懂市场结构，又能下到算力层，还能在协议层面处理策略互动。
从产业结构看，这类挑战是对未来金融基础设施形态的缩影。Prediction Market挑战对应的是价格发现与信息聚合，Kernel Optimization对应的是算力和执行效率，Negotiation挑战则对应制度与激励设计——三者叠加，决定了下一代DeFi和链上金融的“性能—定价—规则”三角结构。 也就是说，谁能在这三条线同时拉高上限，谁就有机会掌握未来数字金融系统的基础话语权。
从历史视角，它也标志着研究方式的迁移：过去机制设计和金融工程主要停留在论文与理论，如今则通过公开竞赛和代码仓库，以“跑分”和“跑通资金量”的形式快速迭代。 Paradigm选择把研究问题包装成挑战题，是在用市场化手段外包前沿探索，把原本封闭的研究议程转化为公开、可竞价的技术与策略生产线。