Прогнозные способности: ядро человеческой эволюции и движущая сила DeFi 3.0
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человека в эволюции. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, включая распознавание моделей поведения хищников, время появления добычи и сезонные условия поставки пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта предсказательная модель постепенно развивалась в использование инструментов и планирование, такие как оценка потребностей в посевных культурах, хранении продуктов и т.д. Человек также развил способность предсказывать социальные подсказки, включая интерпретацию намерений, эмоций и поведения других. Затем развитие таких областей, как письменность, наука, математика, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютер, машинное обучение и искусственный интеллект, еще больше укрепило предсказательные способности человека.
Прогностические рынки стали важным экономическим инструментом, использующим коллективную мудрость для прогнозирования различных результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогностические рынки обеспечивают более точные прогнозы благодаря экономическим стимулам, поскольку участники делают ставки реальными деньгами.
В области криптовалютной торговли эволюция от появления централизованных бирж для удовлетворения мирового спроса до недавнего развития децентрализованных платформ, предоставляющих пользователям услуги самохранения и отсутствие проверки личности, при этом сохраняя опыт, аналогичный централизованным биржам, также отражает важность предсказательной способности.
С появлением моделей прогнозирования на основе искусственного интеллекта и машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и колебания рынка значительно возрастает, что приведет человечество в новую эволюционную стадию.
Децентрализованные финансы 3.0：智能金融的新纪元
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, стейкинг, заимствование и доходный майнинг, по сути, заключая криптоактивы в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
Децентрализованные финансы 2.0 на этой основе были расширены, введя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на координацию интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в сферу Децентрализованных финансов. Это означает интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов. От простой интеграции LLM (например, предоставление клиентской поддержки) до сложных многопользовательских систем и систем машинного обучения, эти технологии коренным образом улучшают продукты Децентрализованных финансов, такие как увеличение прибыли от торговли, уменьшение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации при торговле бессрочными контрактами и т.д.
Эволюция предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние системы прогнозирования акций достигали точности краткосрочного прогнозирования 50% - 60%, но страдали от переобучения и ограниченности данных.
Затем рост глубокого обучения и больших данных позволил моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что обеспечило более точные прогнозы и более широкий спектр применения.
За последние пять лет прорывное развитие моделей Transformer и многофункционального ИИ интегрировало более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности прогнозирования результатов событий и цен активов на уровне 80% - 90%.
С ростом усовершенствования этих моделей значительно увеличилась потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, и некоторые участники рынка объединяют системы ИИ / машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы x AI / ML системы практики
Некоторые децентрализованные прогнозные модели сети уже интегрированы с несколькими Децентрализованными финансами и командами AI-агентов, сосредоточившись в основном на прогнозировании цен на криптовалюту. Утверждается, что точность краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту в этих системах достигает около 80%.
Основные приложения включают:
AI-управляемый хранилище на основе стейблкоинов, использующее методы вывода для максимизации доходности от торговли
ИИ-управляемый пул ликвидности, использующий прогнозные данные о ценах для более эффективного распределения ликвидности и снижения непостоянных убытков
Поддержка торговых стратегий и исполнения для AI-агентов
Некоторые проекты используют децентрализованные сети для запуска разработки своих продуктов, передавая значительную часть работы по разработке участникам сети и привлекая качественные вклады с помощью механизмов стимулирования.
Эти системы не ограничиваются только прогнозированием цен, но также включают прогнозирование волатильности, оценку вероятности ликвидации, ценообразование опционов и многие другие аспекты. Некоторые прогнозные модели, как утверждается, показывают результаты на 25% - 30% лучше, чем традиционные эталонные модели.
Перспективы будущего
Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжать стимулировать инновации, приводя к тому, что все больше физических активов будет вводиться в блокчейн. Существующие источники дохода в Децентрализованных финансах будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогнозные рынки могут стать основным источником информации, где ИИ будет выполнять роль маркет-мейкера, а опытные участники будут дальше стимулировать коллективное мышление. Поскольку инструменты становятся все более умными, а модели - все более точными, мы уже начали видеть некоторые результаты.
Чем больше эти системы обучаются, тем больше их ценность. Более того, чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более неотвратимым становится весь тренд.
В конечном счете, все в криптоиндустрии — это ставка на будущее. Следовательно, способность хоть немного яснее предсказать инфраструктуру и приложения будущего, будь то через коллективное сознание, более качественные данные или более точные модели, будет иметь значительное преимущество в будущем финансовом экосистеме.
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» .
16 Лайков
Награда
16
4
Поделиться
комментарий
0/400
ZkSnarker
· 07-27 21:43
честно говоря, предсказания ИИ - это просто модная астрология для крипто-братков
Посмотреть ОригиналОтветить0
TradFiRefugee
· 07-27 21:42
Прогноз? Посмотрите на то, что потеряли в прошлом году, и всё станет ясно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiLegend
· 07-27 21:42
История всегда повторяется... Прогнозы на самом деле записаны в коде ДНК. С чисто технической точки зрения это и есть правильный ответ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DAOdreamer
· 07-27 21:32
Я сказал, что только богатые люди беспокоятся об этом.
Децентрализованные финансы 3.0：AI驱动的智能金融新纪元
Прогнозные способности: ядро человеческой эволюции и движущая сила DeFi 3.0
Прогнозирование всегда было ключевой способностью человека в эволюции. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию, чтобы предсказать угрозы и возможности в окружающей среде, включая распознавание моделей поведения хищников, время появления добычи и сезонные условия поставки пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта предсказательная модель постепенно развивалась в использование инструментов и планирование, такие как оценка потребностей в посевных культурах, хранении продуктов и т.д. Человек также развил способность предсказывать социальные подсказки, включая интерпретацию намерений, эмоций и поведения других. Затем развитие таких областей, как письменность, наука, математика, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютер, машинное обучение и искусственный интеллект, еще больше укрепило предсказательные способности человека.
Прогностические рынки стали важным экономическим инструментом, использующим коллективную мудрость для прогнозирования различных результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогностические рынки обеспечивают более точные прогнозы благодаря экономическим стимулам, поскольку участники делают ставки реальными деньгами.
В области криптовалютной торговли эволюция от появления централизованных бирж для удовлетворения мирового спроса до недавнего развития децентрализованных платформ, предоставляющих пользователям услуги самохранения и отсутствие проверки личности, при этом сохраняя опыт, аналогичный централизованным биржам, также отражает важность предсказательной способности.
С появлением моделей прогнозирования на основе искусственного интеллекта и машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и колебания рынка значительно возрастает, что приведет человечество в новую эволюционную стадию.
Децентрализованные финансы 3.0：智能金融的新纪元
Децентрализованные финансы 1.0 ввели смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, торги, стейкинг, заимствование и доходный майнинг, по сути, заключая криптоактивы в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
Децентрализованные финансы 2.0 на этой основе были расширены, введя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на координацию интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
Децентрализованные финансы 3.0 вводят искусственный интеллект в сферу Децентрализованных финансов. Это означает интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в продукты Децентрализованных финансов. От простой интеграции LLM (например, предоставление клиентской поддержки) до сложных многопользовательских систем и систем машинного обучения, эти технологии коренным образом улучшают продукты Децентрализованных финансов, такие как увеличение прибыли от торговли, уменьшение неустойчивых потерь, повышение доходности поставщиков ликвидности, снижение рисков ликвидации при торговле бессрочными контрактами и т.д.
Эволюция предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов и использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние системы прогнозирования акций достигали точности краткосрочного прогнозирования 50% - 60%, но страдали от переобучения и ограниченности данных.
Затем рост глубокого обучения и больших данных позволил моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что обеспечило более точные прогнозы и более широкий спектр применения.
За последние пять лет прорывное развитие моделей Transformer и многофункционального ИИ интегрировало более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности прогнозирования результатов событий и цен активов на уровне 80% - 90%.
С ростом усовершенствования этих моделей значительно увеличилась потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы Децентрализованные финансы. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, и некоторые участники рынка объединяют системы ИИ / машинного обучения с приложениями Web3.
Децентрализованные финансы x AI / ML системы практики
Некоторые децентрализованные прогнозные модели сети уже интегрированы с несколькими Децентрализованными финансами и командами AI-агентов, сосредоточившись в основном на прогнозировании цен на криптовалюту. Утверждается, что точность краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту в этих системах достигает около 80%.
Основные приложения включают:
Некоторые проекты используют децентрализованные сети для запуска разработки своих продуктов, передавая значительную часть работы по разработке участникам сети и привлекая качественные вклады с помощью механизмов стимулирования.
Эти системы не ограничиваются только прогнозированием цен, но также включают прогнозирование волатильности, оценку вероятности ликвидации, ценообразование опционов и многие другие аспекты. Некоторые прогнозные модели, как утверждается, показывают результаты на 25% - 30% лучше, чем традиционные эталонные модели.
Перспективы будущего
Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжать стимулировать инновации, приводя к тому, что все больше физических активов будет вводиться в блокчейн. Существующие источники дохода в Децентрализованных финансах будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогнозные рынки могут стать основным источником информации, где ИИ будет выполнять роль маркет-мейкера, а опытные участники будут дальше стимулировать коллективное мышление. Поскольку инструменты становятся все более умными, а модели - все более точными, мы уже начали видеть некоторые результаты.
Чем больше эти системы обучаются, тем больше их ценность. Более того, чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более неотвратимым становится весь тренд.
В конечном счете, все в криптоиндустрии — это ставка на будущее. Следовательно, способность хоть немного яснее предсказать инфраструктуру и приложения будущего, будь то через коллективное сознание, более качественные данные или более точные модели, будет иметь значительное преимущество в будущем финансовом экосистеме.