在棒球世界裡，數字永遠無法講述全部故事。但我們認為，它們講述了足夠多的部分。
憑借對AI的偏好和一疊棒球統計資料，我們創建了一個能預測世界大賽結果的聊天機器人。
週一，違背了賭盤的預測，它預言洛杉磯道奇隊將贏得第三場比賽並最終奪得世界大賽冠軍。正如我們昨晚所見，至少聊天機器人對第一部分是正確的。
今天，它說不僅道奇隊將贏得世界大賽，而且他們將在今晚的比賽中勝出，成為自2012年底特律老虎隊輸給舊金山巨人隊以來首次以4-0橫掃對手。
這個結果與昨天和今天賭盤市場的預測有所不同。
我們構建的聊天機器人基本上是一個載入了從Baseball Savant和Statmuse抓取的表現數據的GPT。然後我們加入了一門有關棒球數學骨幹—sabermetrics的速成課程，以幫助它理解這些數字的含義。
構建模型很直接（我們甚至創建了一份指南
來幫助你在幾乎任何事物上構建自己的機器人。）我們不知道哪些統計數據最重要，所以我們基本上輸入了我們找到的所有數據：覆蓋團隊表現和球員統計資料直至2024年的原始數據；包括逐球細節的最近比賽數據，以保持模型的時效性；還有許多更奇特的事物，如出棒速度、投手的武器庫、手臂力量，以及對左右手投手的擊球。
最後，我們為它提供了一個分析框架—一個權衡歷史模式與當前概率的“思維鏈”過程。我們測試了模型並調整了提示，直到我們對結果滿意。當我們完成並即將點擊“保存”按鈕…
它出現了一個錯誤。這可能是一個暫時的服務器錯誤，不讓我們保存更改。
不過沒關係：我們設法截圖了一些引人入勝的回應，在它退出之前。該模型預測道奇隊在昨晚的比賽中有60%的勝率，而洋基隊贏1-2分的機會很小。
對於最終結果，我們的機器人關注了一個鮮明的統計數據：在七戰四勝制的系列賽中奪得前兩場比賽的球隊，有80%的機會贏得全部比賽。這似乎相當準確，而且，你可能從昨晚的比賽解說中就已經知道了。
我們的AI綜合考慮了多年的世界大賽數據以及當季的統計資料。對於洋基對道奇的對決，道奇在整體投球統計上略佔優勢，而洋基的
