Прогнозирующие способности и применение ИИ в Децентрализованных финансах
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человечества в эволюции. С древних времен люди полагались на чувства и инстинкты, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как выявление моделей активности хищников, возможности появления добычи и сезонные условия поставки пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в инструменты использования и планирования (, такие как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое и хранении мяса ), прогнозирование социальных подсказок (, намерений, эмоций, поведения ), а также развитие письма, науки, математики, а также современных инструментов, таких как статистика, вычислительная техника, машинное обучение и искусственный интеллект, которые используются для повышения предсказательной способности человека.
Прогнозные рынки стали экономическим инструментом, который использует человеческие способности предсказания для оценки экономических, политических и культурных результатов. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, некоторые прогнозные рынки используют экономические стимулы для получения точных прогнозов, поскольку участники ставят реальные деньги.
На рынке выборов в США в 2024 году одна предсказательная платформа привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, а в прогнозах победы Трампа она даже превзошла опросы общественного мнения, что отражает экономическую ценность краудсорсинговых прогнозов.
Такая же эволюция применима к спотовой и бессрочной торговле, от роста централизованных бирж, удовлетворяющих растущий мировой спрос на криптовалюту, до недавнего разрушительного развития некоторых децентрализованных платформ, предлагающих услуги самохранения и без KYC, при этом обладая торговым опытом, подобным централизованным биржам.
Прогнозирование является核心能力 человеческой эволюции, с ростом моделей прогнозирования на основе искусственного интеллекта/машинного обучения, способность прогнозировать события, цены активов и волатильность значительно увеличивается. Это переносит человечество на следующий этап эволюции.
Децентрализованные финансы 3.0
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя любому в любое время и в любом месте переводить, покупать, продавать, ставить, занимать, получать прибыль от майнинга, по сути, это вложение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности, например, некоторые известные децентрализованные биржи, платформы для кредитования и т.д.
DeFi 2.0 расширяет 1.0, вводя новаторскую токеномику и механизмы распределения стимулов, нацеленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождение новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в Децентрализованные финансы. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Это означает интеграцию больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов.
От простых интеграций LLM ( в качестве поддержки клиентов/помощника, помогающего пользователям ориентироваться в протоколах ), до многопользовательских/кластерных и машинных систем обучения, которые в корне улучшают продукт (, увеличивая торговую прибыль, уменьшая неустойчивые потери, повышая доходность LP и снижая риск ликвидации бессрочных торгов и т.д. ).
Кроме слоя DeFAI и полностью автономных финансовых агентов, далее будет обсуждаться роль систем искусственного интеллекта/машинного обучения и предсказательных моделей в трансформации Децентрализованных финансов и других вертикальных областей.
Прогнозная система
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов, эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно показательными, точность краткосрочного прогнозирования достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченных данных это ограничивало их применение.
Затем возникли глубокое обучение и большие данные, которые позволили моделям обрабатывать более крупные наборы данных (, такие как временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей ), что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
Революционные изменения произошли за последние пять лет, когда модели Transformer и мультимодальный ИИ интегрировали более разнообразные наборы данных, такие как эмоции социальных сетей, блокчейн-транзакции, оракулы, новости в реальном времени, краудсорсинг прогнозов и многие другие источники. Это позволило некоторым ИИ моделям достигнуть 80%-90% точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С увеличением усовершенствования этих моделей резко возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0 и в реальном времени наблюдаем, как некоторые участники рынка объединяют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы x AI/ML系统
Ну тогда
Allora может быть самой широко используемой децентрализованной сетью прогнозных моделей на данный момент. Allora уже реализовала множество интеграций с Децентрализованными финансами и командами ИИ-агентов, что предоставляет ей прогнозные возможности (, сосредоточенные на прогнозировании цен криптовалют, таких как BTC, ETH, SOL ).
Согласно сообщениям, точность краткосрочного прогноза цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
Некоторый AI-управляемый трезор на основе USDC, использующий технологии вывода Allora для максимизации доходности от торговли SOL. С 23 апреля его накопленная доходность составила 2,4%, годовая процентная ставка около 10%.
Некоторый AI LP-кошелек, использующий прогнозные данные цен от Allora, лучше размещает ликвидность перед колебаниями цен, тем самым избегая непостоянных потерь.
Allora сотрудничает с несколькими командами, чтобы поддерживать торговые стратегии и исполнение для AI-агентов.
Bittensor подсеть
Благодаря механизму распределения стимулов dTAO от Bittensor, стартапы ( в подсети ) могут компенсировать затраты на разработку. Команда использует Bittensor для запуска разработки своего продукта, передавая значительную часть разработческих работ майнерам; чем выше стимулы, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и предсказательные системы являются одними из самых легко количественно оцениваемых задач (, создание моделей, которые могут точно предсказывать определенные вещи ), является одной из вертикальных областей, на которых под сети сосредоточены.
Сети, сосредоточенные на прогнозировании, включают SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 и SN50.
Стоит упомянуть:
AI-агент/хедж-фонд уровня SN6 вскоре запустит DeFi-казначейство, которое автоматически распределит депозиты пользователей на события/рынки с высокой степенью доверия для ставок. Казначейство скоро будет запущено, и предполагаемая APY ранних тестов превышает четыре цифры.
SN44 продолжает улучшать свои сигналы в футболе/регби. Недавние результаты на клубном чемпионате мира показали, что агрессивный объем ставок принес 232% доходности инвестиций. Команда также работает над разработкой продукта DeFi, который будет использовать более ориентированный на риск подход.
SN50 Synth особенно интересен. Эта подсеть построена вокруг высоко универсальной модели прогнозирования волатильности. Она может быть использована для охвата различных вероятностей, с которыми могут произойти изменения цен (, а не просто для прогнозирования будущих цен ), например, для прогнозирования вероятности ликвидации, времени выживания/ликвидации бессрочных позиций, установки диапазона для LP децентрализованной биржи и прогнозирования непостоянных убытков, прогнозирования страйков опционов и сроков их истечения в рамках окна и т. д.
Согласно сообщениям, Synth показывает на 25%-30% лучшие результаты по сравнению с традиционной базовой моделью ( геометрического броуновского движения ).
Для экосистем L1/L2, желающих интегрировать такие движки в свою Децентрализованные финансы экосистему, спрос огромен.
На данный момент Synth интегрирован с несколькими платформами, включая:
Arbitrum поддерживает соревнования для AI трейдеров
Chainrisk, понимание волатильности, чтобы партнерские соглашения могли лучше справляться с резкими изменениями волатильности.
Основной ликвидный стейкинг-протокол на Solana, предназначенный для неизвестного случая (, по словам команды, официальное объявление будет опубликовано в течение 1-2 дней )
Команда определила Mode L2( как уровень приложений, сочетая Synth-выводы с продуктами Mode AI Terminal + Mode Perp, позволяя трейдерам использовать прогнозы Synth для определения цен на активы и более эффективной торговли.
SN6, SN44, SN50 и многие другие подсети привлекают внимание благодаря тому, что они ежегодно выделяют от 2 до более чем 10 миллионов долларов в виде токенов dTAO в качестве стимула, привлекая майнеров к постоянному совершенствованию своих прогнозных моделей.
Цель состоит в том, чтобы использовать стимулы dTAO в качестве капитальных затрат для направления разработки продукта и как можно быстрее достичь коммерциализации/продуктовой реализации, чтобы получить реальную прибыль и компенсировать давление на продажу dTAO. Некоторые из подсетей уже начали переходить к этапу коммерциализации.
Будущие тенденции развития
Стремление к более высоким доходам и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше RWAs на блокчейн. Существующие источники дохода в области Децентрализованные финансы продолжат оптимизироваться и станут все более доступными.
Предсказательные рынки станут основным источником информации, искусственный интеллект будет выполнять роль маркет-мейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективное сознание. Инструменты становятся все более интеллектуальными, модели становятся все более точными, и уже наблюдаются некоторые результаты.
Чем больше эти системы обучаются, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более неотвратимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в области криптовалют — это ставка на будущее.
Таким образом, инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут хоть немного яснее предсказать будущее — будь то за счет коллективного разума, более качественных данных или более точных моделей — получат значительное преимущество.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
5
Поделиться
комментарий
0/400
ResearchChadButBroke
· 07-24 22:04
Эм-хм, что за фигня с предсказанием AI?
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_APY_2000
· 07-24 16:10
Эволюция — истинный бог в блокчейне мудрости
Посмотреть ОригиналОтветить0
GmGnSleeper
· 07-22 00:26
Когда я смогу предсказать, когда я стану богатым и успешным?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LightningClicker
· 07-22 00:16
Всё предсказано, только токен цену не предсказали?
Модель предсказания ИИ ведет к новой эре Децентрализованных финансов 3.0
Прогнозирующие способности и применение ИИ в Децентрализованных финансах
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человечества в эволюции. С древних времен люди полагались на чувства и инстинкты, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, такие как выявление моделей активности хищников, возможности появления добычи и сезонные условия поставки пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в инструменты использования и планирования (, такие как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое и хранении мяса ), прогнозирование социальных подсказок (, намерений, эмоций, поведения ), а также развитие письма, науки, математики, а также современных инструментов, таких как статистика, вычислительная техника, машинное обучение и искусственный интеллект, которые используются для повышения предсказательной способности человека.
Прогнозные рынки стали экономическим инструментом, который использует человеческие способности предсказания для оценки экономических, политических и культурных результатов. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, некоторые прогнозные рынки используют экономические стимулы для получения точных прогнозов, поскольку участники ставят реальные деньги.
На рынке выборов в США в 2024 году одна предсказательная платформа привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, а в прогнозах победы Трампа она даже превзошла опросы общественного мнения, что отражает экономическую ценность краудсорсинговых прогнозов.
Такая же эволюция применима к спотовой и бессрочной торговле, от роста централизованных бирж, удовлетворяющих растущий мировой спрос на криптовалюту, до недавнего разрушительного развития некоторых децентрализованных платформ, предлагающих услуги самохранения и без KYC, при этом обладая торговым опытом, подобным централизованным биржам.
Прогнозирование является核心能力 человеческой эволюции, с ростом моделей прогнозирования на основе искусственного интеллекта/машинного обучения, способность прогнозировать события, цены активов и волатильность значительно увеличивается. Это переносит человечество на следующий этап эволюции.
Децентрализованные финансы 3.0
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя любому в любое время и в любом месте переводить, покупать, продавать, ставить, занимать, получать прибыль от майнинга, по сути, это вложение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности, например, некоторые известные децентрализованные биржи, платформы для кредитования и т.д.
DeFi 2.0 расширяет 1.0, вводя новаторскую токеномику и механизмы распределения стимулов, нацеленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождение новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в Децентрализованные финансы. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Это означает интеграцию больших языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов.
От простых интеграций LLM ( в качестве поддержки клиентов/помощника, помогающего пользователям ориентироваться в протоколах ), до многопользовательских/кластерных и машинных систем обучения, которые в корне улучшают продукт (, увеличивая торговую прибыль, уменьшая неустойчивые потери, повышая доходность LP и снижая риск ликвидации бессрочных торгов и т.д. ).
Кроме слоя DeFAI и полностью автономных финансовых агентов, далее будет обсуждаться роль систем искусственного интеллекта/машинного обучения и предсказательных моделей в трансформации Децентрализованных финансов и других вертикальных областей.
Прогнозная система
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов, эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно показательными, точность краткосрочного прогнозирования достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченных данных это ограничивало их применение.
Затем возникли глубокое обучение и большие данные, которые позволили моделям обрабатывать более крупные наборы данных (, такие как временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей ), что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
Революционные изменения произошли за последние пять лет, когда модели Transformer и мультимодальный ИИ интегрировали более разнообразные наборы данных, такие как эмоции социальных сетей, блокчейн-транзакции, оракулы, новости в реальном времени, краудсорсинг прогнозов и многие другие источники. Это позволило некоторым ИИ моделям достигнуть 80%-90% точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С увеличением усовершенствования этих моделей резко возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0 и в реальном времени наблюдаем, как некоторые участники рынка объединяют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы x AI/ML系统
Ну тогда
Allora может быть самой широко используемой децентрализованной сетью прогнозных моделей на данный момент. Allora уже реализовала множество интеграций с Децентрализованными финансами и командами ИИ-агентов, что предоставляет ей прогнозные возможности (, сосредоточенные на прогнозировании цен криптовалют, таких как BTC, ETH, SOL ).
Согласно сообщениям, точность краткосрочного прогноза цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
Bittensor подсеть
Благодаря механизму распределения стимулов dTAO от Bittensor, стартапы ( в подсети ) могут компенсировать затраты на разработку. Команда использует Bittensor для запуска разработки своего продукта, передавая значительную часть разработческих работ майнерам; чем выше стимулы, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и предсказательные системы являются одними из самых легко количественно оцениваемых задач (, создание моделей, которые могут точно предсказывать определенные вещи ), является одной из вертикальных областей, на которых под сети сосредоточены.
Сети, сосредоточенные на прогнозировании, включают SN6, SN8, SN18, SN41, SN44 и SN50.
Стоит упомянуть:
AI-агент/хедж-фонд уровня SN6 вскоре запустит DeFi-казначейство, которое автоматически распределит депозиты пользователей на события/рынки с высокой степенью доверия для ставок. Казначейство скоро будет запущено, и предполагаемая APY ранних тестов превышает четыре цифры.
SN44 продолжает улучшать свои сигналы в футболе/регби. Недавние результаты на клубном чемпионате мира показали, что агрессивный объем ставок принес 232% доходности инвестиций. Команда также работает над разработкой продукта DeFi, который будет использовать более ориентированный на риск подход.
SN50 Synth особенно интересен. Эта подсеть построена вокруг высоко универсальной модели прогнозирования волатильности. Она может быть использована для охвата различных вероятностей, с которыми могут произойти изменения цен (, а не просто для прогнозирования будущих цен ), например, для прогнозирования вероятности ликвидации, времени выживания/ликвидации бессрочных позиций, установки диапазона для LP децентрализованной биржи и прогнозирования непостоянных убытков, прогнозирования страйков опционов и сроков их истечения в рамках окна и т. д.
Согласно сообщениям, Synth показывает на 25%-30% лучшие результаты по сравнению с традиционной базовой моделью ( геометрического броуновского движения ).
Для экосистем L1/L2, желающих интегрировать такие движки в свою Децентрализованные финансы экосистему, спрос огромен.
На данный момент Synth интегрирован с несколькими платформами, включая:
Команда определила Mode L2( как уровень приложений, сочетая Synth-выводы с продуктами Mode AI Terminal + Mode Perp, позволяя трейдерам использовать прогнозы Synth для определения цен на активы и более эффективной торговли.
SN6, SN44, SN50 и многие другие подсети привлекают внимание благодаря тому, что они ежегодно выделяют от 2 до более чем 10 миллионов долларов в виде токенов dTAO в качестве стимула, привлекая майнеров к постоянному совершенствованию своих прогнозных моделей.
Цель состоит в том, чтобы использовать стимулы dTAO в качестве капитальных затрат для направления разработки продукта и как можно быстрее достичь коммерциализации/продуктовой реализации, чтобы получить реальную прибыль и компенсировать давление на продажу dTAO. Некоторые из подсетей уже начали переходить к этапу коммерциализации.
Будущие тенденции развития
Стремление к более высоким доходам и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше RWAs на блокчейн. Существующие источники дохода в области Децентрализованные финансы продолжат оптимизироваться и станут все более доступными.
Предсказательные рынки станут основным источником информации, искусственный интеллект будет выполнять роль маркет-мейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективное сознание. Инструменты становятся все более интеллектуальными, модели становятся все более точными, и уже наблюдаются некоторые результаты.
Чем больше эти системы обучаются, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более неотвратимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в области криптовалют — это ставка на будущее.
Таким образом, инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут хоть немного яснее предсказать будущее — будь то за счет коллективного разума, более качественных данных или более точных моделей — получат значительное преимущество.