Прогнозування: основа еволюції людства та рушійна сила DeFi 3.0
Прогнозування завжди було ключовою здатністю еволюції людини. З давніх часів люди покладалися на свої органи чуття та інтуїцію, щоб передбачити загрози та можливості в навколишньому середовищі, включаючи розпізнавання моделей поведінки хижаків, час появи здобичі та сезонні поставки їжі, що є критично важливими для виживання.
З часом ця модель прогнозування поступово розвинулася у використання інструментів та планування, таких як оцінка посіву культур, потреба в зберіганні їжі тощо. Люди також розвинули здатність прогнозувати соціальні сигнали, включаючи інтерпретацію намірів, емоцій та поведінки інших. Наступний розвиток таких галузей, як писемність, наука, математика, а також поява сучасних інструментів, таких як статистика, комп'ютери, машинне навчання та штучний інтелект, ще більше посилили здатність людини до прогнозування.
Прогнозні ринки вже перетворилися на важливий економічний інструмент, що використовує колективну мудрість для прогнозування різних результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним стимулам, оскільки учасники роблять ставки реальними коштами.
У сфері криптовалютних торгів, від зростання централізованих бірж до задоволення глобального попиту, а також до розвитку децентралізованих платформ, які надають користувачам послуги самостійного зберігання та без ідентифікації, зберігаючи при цьому досвід, подібний до централізованих бірж, ця еволюція також відображає важливість прогностичних здібностей.
З появою моделей прогнозування на основі штучного інтелекту та машинного навчання, здатність прогнозувати події, ціни активів та коливання ринку значно покращується, що приведе людство до нової стадії еволюції.
Децентралізовані фінанси 3.0：智能金融的新纪元
Децентралізовані фінанси 1.0 впроваджують смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам у будь-який час і в будь-якому місці здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток прибутку, по суті, вкладати криптоактиви в ланцюг для створення економічної вартості.
Децентралізовані фінанси 2.0 на цій основі було розширено, введено інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, спрямовані на узгодження інтересів різних учасників у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
Децентралізовані фінанси 3.0 вводять штучний інтелект у сферу Децентралізованих фінансів. Це означає інтеграцію великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти Децентралізованих фінансів. Від простих інтеграцій LLM (таких як надання клієнтської підтримки) до складних систем багатьох агентів і систем машинного навчання, ці технології кардинально покращують продукти Децентралізованих фінансів, такі як збільшення прибутку від торгівлі, зменшення невипадкових втрат, підвищення доходу для постачальників ліквідності, зниження ризику ліквідації при торгівлі безстроковими контрактами тощо.
Еволюція системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися ще в 2000-х роках і використовувалися хедж-фондами для прогнозування цін на акції та товари. Ранні системи прогнозування акцій досягли точності короткострокового прогнозування 50% - 60%, але були обмежені надмірною підгонкою та обмеженими даними.
Потім зростання глибокого навчання та великих даних дозволило моделям обробляти більші набори даних, включаючи неструктуровані дані, такі як часові ряди, новини та соціальні медіа, що забезпечує більш точні прогнози та ширше застосування.
Протягом останніх п'яти років, проривні розробки моделей Transformer та мультимодального ШІ інтегрували більш різноманітні набори даних, такі як емоції в соціальних мережах, блокчейн-транзакції, дані орacles, новини в реальному часі, краудсорсингові прогнози та інші джерела. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності 80% - 90% у прогнозуванні результатів подій та цін на активи.
З ростом удосконалення цих моделей значно зросла потреба в інтеграції прогнозуючих можливостей у системи Децентралізовані фінанси. Наразі ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, де деякі учасники ринку поєднують системи штучного інтелекту / машинного навчання з додатками Web3.
Децентралізовані фінанси x AI / ML системи практики
Деякі децентралізовані моделі прогнозування вже інтегровані з кількома Децентралізованими фінансами протоколами та командами AI агентів, зосереджуючи увагу на прогнозуванні цін на криптовалюту. Тверджують, що точність короткострокових прогнозів цін на криптовалюту цих систем може досягати близько 80%.
Основні застосування включають:
AI-керований трежер на основі стейблкоїнів, який використовує технології міркування для максимізації прибутку від торгівлі
AI-інтегрована ліквідність-постачальник, що використовує прогнозні цінові дані для кращого розподілу ліквідності, зменшуючи непостійні втрати
Підтримка торгових стратегій та виконання для AI-агентів
Деякі проекти використовують децентралізовані мережі для запуску розробки своїх продуктів, передаючи велику частину розробницької роботи учасникам мережі та залучаючи якісні внески через механізм стимулювання.
Ці системи не обмежуються лише прогнозуванням цін, але також охоплюють прогнозування волатильності, оцінку ймовірності ліквідації, ціноутворення опціонів та інші аспекти. Деякі прогностичні моделі нібито перевищують традиційні бенчмарки на 25% - 30%.
Перспективи майбутнього
Пошук вищих доходів та нижчих ризиків продовжуватиме стимулювати інновації, спонукаючи до впровадження більшої кількості реальних активів у блокчейн. Існуючі джерела доходу в Децентралізованих фінансах продовжать оптимізуватися, ставати більш доступними.
Прогнозні ринки мають потенціал стати основним джерелом інформації, штучний інтелект буде виконувати роль маркет-мейкера, а досвідчені учасники далі активізують колективний розум. З розвитком інструментів та вдосконаленням моделей ми вже почали бачити певні результати.
Ці системи, чим більше вони навчаються, тим більшу цінність вони набувають. А також, чим сильніша їх комбінованість з іншими частинами Web3, тим більш незворотним стає весь тренд.
Врешті-решт, усе в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому можливість хоч трохи ясніше передбачити майбутню інфраструктуру та програми — чи то через колективний розум, чи через якісніші дані, чи через точніші моделі — матиме значну перевагу в майбутній фінансовій екосистемі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ZkSnarker
· 07-27 21:43
чесно кажучи, прогнози штучного інтелекту — це просто вишукана астрологія для крипто-братів
Переглянути оригіналвідповісти на0
TradFiRefugee
· 07-27 21:42
Прогноз? Подивіться на те, що було в минулому році, і все стане зрозуміло.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SatoshiLegend
· 07-27 21:42
Історія завжди повторюється... Прогнозування насправді - це код, записаний у ДНК. З технічної точки зору, саме це є правильним розумінням.
Децентралізовані фінанси 3.0：AI-керовані розумні фінанси нової ери
Прогнозування: основа еволюції людства та рушійна сила DeFi 3.0
Прогнозування завжди було ключовою здатністю еволюції людини. З давніх часів люди покладалися на свої органи чуття та інтуїцію, щоб передбачити загрози та можливості в навколишньому середовищі, включаючи розпізнавання моделей поведінки хижаків, час появи здобичі та сезонні поставки їжі, що є критично важливими для виживання.
З часом ця модель прогнозування поступово розвинулася у використання інструментів та планування, таких як оцінка посіву культур, потреба в зберіганні їжі тощо. Люди також розвинули здатність прогнозувати соціальні сигнали, включаючи інтерпретацію намірів, емоцій та поведінки інших. Наступний розвиток таких галузей, як писемність, наука, математика, а також поява сучасних інструментів, таких як статистика, комп'ютери, машинне навчання та штучний інтелект, ще більше посилили здатність людини до прогнозування.
Прогнозні ринки вже перетворилися на важливий економічний інструмент, що використовує колективну мудрість для прогнозування різних результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним стимулам, оскільки учасники роблять ставки реальними коштами.
У сфері криптовалютних торгів, від зростання централізованих бірж до задоволення глобального попиту, а також до розвитку децентралізованих платформ, які надають користувачам послуги самостійного зберігання та без ідентифікації, зберігаючи при цьому досвід, подібний до централізованих бірж, ця еволюція також відображає важливість прогностичних здібностей.
З появою моделей прогнозування на основі штучного інтелекту та машинного навчання, здатність прогнозувати події, ціни активів та коливання ринку значно покращується, що приведе людство до нової стадії еволюції.
Децентралізовані фінанси 3.0：智能金融的新纪元
Децентралізовані фінанси 1.0 впроваджують смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам у будь-який час і в будь-якому місці здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток прибутку, по суті, вкладати криптоактиви в ланцюг для створення економічної вартості.
Децентралізовані фінанси 2.0 на цій основі було розширено, введено інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, спрямовані на узгодження інтересів різних учасників у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
Децентралізовані фінанси 3.0 вводять штучний інтелект у сферу Децентралізованих фінансів. Це означає інтеграцію великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти Децентралізованих фінансів. Від простих інтеграцій LLM (таких як надання клієнтської підтримки) до складних систем багатьох агентів і систем машинного навчання, ці технології кардинально покращують продукти Децентралізованих фінансів, такі як збільшення прибутку від торгівлі, зменшення невипадкових втрат, підвищення доходу для постачальників ліквідності, зниження ризику ліквідації при торгівлі безстроковими контрактами тощо.
Еволюція системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися ще в 2000-х роках і використовувалися хедж-фондами для прогнозування цін на акції та товари. Ранні системи прогнозування акцій досягли точності короткострокового прогнозування 50% - 60%, але були обмежені надмірною підгонкою та обмеженими даними.
Потім зростання глибокого навчання та великих даних дозволило моделям обробляти більші набори даних, включаючи неструктуровані дані, такі як часові ряди, новини та соціальні медіа, що забезпечує більш точні прогнози та ширше застосування.
Протягом останніх п'яти років, проривні розробки моделей Transformer та мультимодального ШІ інтегрували більш різноманітні набори даних, такі як емоції в соціальних мережах, блокчейн-транзакції, дані орacles, новини в реальному часі, краудсорсингові прогнози та інші джерела. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності 80% - 90% у прогнозуванні результатів подій та цін на активи.
З ростом удосконалення цих моделей значно зросла потреба в інтеграції прогнозуючих можливостей у системи Децентралізовані фінанси. Наразі ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, де деякі учасники ринку поєднують системи штучного інтелекту / машинного навчання з додатками Web3.
Децентралізовані фінанси x AI / ML системи практики
Деякі децентралізовані моделі прогнозування вже інтегровані з кількома Децентралізованими фінансами протоколами та командами AI агентів, зосереджуючи увагу на прогнозуванні цін на криптовалюту. Тверджують, що точність короткострокових прогнозів цін на криптовалюту цих систем може досягати близько 80%.
Основні застосування включають:
Деякі проекти використовують децентралізовані мережі для запуску розробки своїх продуктів, передаючи велику частину розробницької роботи учасникам мережі та залучаючи якісні внески через механізм стимулювання.
Ці системи не обмежуються лише прогнозуванням цін, але також охоплюють прогнозування волатильності, оцінку ймовірності ліквідації, ціноутворення опціонів та інші аспекти. Деякі прогностичні моделі нібито перевищують традиційні бенчмарки на 25% - 30%.
Перспективи майбутнього
Пошук вищих доходів та нижчих ризиків продовжуватиме стимулювати інновації, спонукаючи до впровадження більшої кількості реальних активів у блокчейн. Існуючі джерела доходу в Децентралізованих фінансах продовжать оптимізуватися, ставати більш доступними.
Прогнозні ринки мають потенціал стати основним джерелом інформації, штучний інтелект буде виконувати роль маркет-мейкера, а досвідчені учасники далі активізують колективний розум. З розвитком інструментів та вдосконаленням моделей ми вже почали бачити певні результати.
Ці системи, чим більше вони навчаються, тим більшу цінність вони набувають. А також, чим сильніша їх комбінованість з іншими частинами Web3, тим більш незворотним стає весь тренд.
Врешті-решт, усе в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому можливість хоч трохи ясніше передбачити майбутню інфраструктуру та програми — чи то через колективний розум, чи через якісніші дані, чи через точніші моделі — матиме значну перевагу в майбутній фінансовій екосистемі.