Dự đoán khả năng: Cốt lõi của sự tiến hóa của con người và động lực của Tài chính phi tập trung 3.0
Dự đoán luôn là khả năng then chốt trong sự tiến hóa của con người. Từ thời kỳ cổ đại, con người đã dựa vào các giác quan và trực giác để dự đoán các mối đe dọa và cơ hội trong môi trường, bao gồm việc nhận diện các mẫu hành vi của kẻ săn mồi, thời điểm xuất hiện của con mồi và tình hình cung cấp thực phẩm theo mùa, tất cả đều rất quan trọng cho sự sống sót.
Theo thời gian, mô hình dự đoán này dần phát triển thành việc sử dụng và lập kế hoạch công cụ, chẳng hạn như ước lượng cây trồng, nhu cầu lưu trữ thực phẩm, v.v. Con người cũng phát triển khả năng dự đoán các dấu hiệu xã hội, bao gồm việc giải mã ý định, cảm xúc và hành vi của người khác. Sau đó, sự phát triển của các lĩnh vực như văn tự, khoa học, toán học, cũng như sự xuất hiện của các công cụ hiện đại như thống kê, máy tính, học máy và trí tuệ nhân tạo, đã tăng cường thêm khả năng dự đoán của con người.
Thị trường dự đoán đã phát triển thành một công cụ kinh tế quan trọng, nó sử dụng trí tuệ tập thể để dự đoán các kết quả trong các lĩnh vực kinh tế, chính trị và văn hóa. Khác với các cuộc khảo sát truyền thống, thị trường dự đoán thu được những dự đoán chính xác hơn thông qua các động lực kinh tế, vì người tham gia sẽ đặt cược bằng tiền thật.
Trong lĩnh vực giao dịch tiền điện tử, từ sự trỗi dậy của các sàn giao dịch tập trung để đáp ứng nhu cầu toàn cầu, đến sự phát triển gần đây của các nền tảng phi tập trung, cung cấp cho người dùng dịch vụ tự quản lý và không cần xác minh danh tính, trong khi vẫn giữ được trải nghiệm giống như các sàn giao dịch tập trung, sự tiến hóa này cũng phản ánh tầm quan trọng của khả năng dự đoán.
Với sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và các mô hình dự đoán máy học, khả năng dự đoán sự kiện, giá tài sản và biến động thị trường đang được nâng cao đáng kể, điều này sẽ dẫn dắt nhân loại bước vào một giai đoạn tiến hóa mới.
Tài chính phi tập trung 3.0：Kỷ nguyên mới của tài chính thông minh
Tài chính phi tập trung 1.0 đã giới thiệu hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung, cho phép người dùng thực hiện chuyển tiền, giao dịch, đặt cọc, cho vay và khai thác lợi nhuận mọi lúc mọi nơi, về bản chất là đưa tài sản tiền điện tử vào hoạt động trên chuỗi để tạo ra giá trị kinh tế.
Tài chính phi tập trung 2.0 đã mở rộng trên nền tảng này, giới thiệu kinh tế token và cơ chế phân bổ khuyến khích sáng tạo, nhằm điều chỉnh lợi ích giữa các bên liên quan khác nhau trong giao thức, và tạo ra thị trường mới nổi cung cấp nguồn lợi suất thay thế.
Tài chính phi tập trung 3.0 sẽ đưa trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực Tài chính phi tập trung. Điều này có nghĩa là tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình học máy (ML) vào các sản phẩm Tài chính phi tập trung. Từ việc tích hợp LLM đơn giản (như cung cấp hỗ trợ khách hàng), đến các hệ thống đa tác nhân phức tạp và các hệ thống học máy, những công nghệ này đang cải thiện từ căn bản các sản phẩm Tài chính phi tập trung, như tăng lợi nhuận giao dịch, giảm tổn thất không thường xuyên, tăng lợi nhuận cho nhà cung cấp thanh khoản, giảm rủi ro thanh lý giao dịch hợp đồng vĩnh viễn, v.v.
Sự tiến hóa của hệ thống dự đoán
Mạng nơ-ron và cây quyết định đã xuất hiện từ những năm 2000, từng được các quỹ đầu cơ sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu và hàng hóa. Các hệ thống dự đoán cổ phiếu ban đầu đạt độ chính xác dự đoán ngắn hạn từ 50% - 60%, nhưng bị hạn chế bởi việc khớp quá mức và dữ liệu hạn chế.
Sau đó, sự trỗi dậy của học sâu và dữ liệu lớn đã cho phép các mô hình xử lý các tập dữ liệu lớn hơn, bao gồm dữ liệu chuỗi thời gian, tin tức và dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội, từ đó đạt được dự đoán chính xác hơn và ứng dụng rộng rãi hơn.
Trong năm năm qua, sự phát triển đột phá của mô hình Transformer và AI đa phương thức đã tích hợp nhiều tập dữ liệu đa dạng hơn, chẳng hạn như cảm xúc trên mạng xã hội, giao dịch blockchain, dữ liệu oracle, tin tức thời gian thực, dự đoán crowdsourcing và nhiều nguồn khác. Điều này đã khiến một số mô hình AI đạt được độ chính xác từ 80% đến 90% trong việc dự đoán kết quả sự kiện và giá tài sản.
Khi các mô hình này ngày càng được cải tiến, nhu cầu tích hợp khả năng dự đoán vào các hệ thống Tài chính phi tập trung tăng lên đáng kể. Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn đầu của DeFi 3.0, một số người tham gia trên thị trường đang kết hợp hệ thống AI / học máy với các tình huống ứng dụng Web3.
Tài chính phi tập trung x AI / ML hệ thống thực hành
Một số mạng lưới mô hình dự đoán phi tập trung đã được tích hợp với nhiều giao thức Tài chính phi tập trung và các đội ngũ đại lý AI, chủ yếu tập trung vào dự đoán giá tiền điện tử. Độ chính xác của dự đoán giá tiền điện tử trong ngắn hạn của các hệ thống này được cho là có thể đạt khoảng 80%.
Các ứng dụng chính bao gồm:
Kho tiền được điều khiển bởi AI dựa trên stablecoin, sử dụng công nghệ suy luận để tối đa hóa lợi nhuận giao dịch
Kho tiền cung cấp thanh khoản được điều khiển bởi AI, sử dụng dữ liệu dự đoán giá để phân bổ thanh khoản tốt hơn, giảm thiểu tổn thất không thường xuyên
Cung cấp hỗ trợ cho chiến lược giao dịch và thực hiện của đại lý AI
Một số dự án tận dụng mạng phi tập trung để khởi động nghiên cứu phát triển sản phẩm của họ, phân công một lượng lớn công việc phát triển cho các thành viên trong mạng, thu hút những đóng góp chất lượng cao thông qua cơ chế khuyến khích.
Các hệ thống này không chỉ giới hạn ở dự đoán giá cả, mà còn liên quan đến dự đoán biến động, ước tính xác suất thanh lý, định giá quyền chọn và nhiều khía cạnh khác. Một số mô hình dự đoán được cho là có hiệu suất cao hơn từ 25% đến 30% so với các mô hình chuẩn truyền thống.
Triển vọng tương lai
Sự theo đuổi lợi nhuận cao hơn và rủi ro thấp hơn sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới, khiến nhiều tài sản thực được đưa vào blockchain. Các nguồn lợi nhuận DeFi hiện có sẽ tiếp tục được tối ưu hóa, trở nên dễ tiếp cận hơn.
Thị trường dự đoán có khả năng trở thành nguồn thông tin chính, AI sẽ đóng vai trò là nhà tạo lập thị trường trong đó, trong khi những người tham gia dày dạn kinh nghiệm sẽ thúc đẩy trí tuệ tập thể hơn nữa. Khi các công cụ ngày càng thông minh hơn, các mô hình ngày càng chính xác hơn, chúng ta đã bắt đầu thấy một số kết quả.
Các hệ thống học càng nhiều, giá trị của chúng càng lớn. Hơn nữa, sự kết hợp của chúng với các phần khác của Web3 càng mạnh mẽ, thì xu hướng tổng thể càng không thể bị ngăn cản.
Cuối cùng, mọi thứ trong lĩnh vực tiền mã hóa đều là một sự đặt cược vào tương lai. Do đó, khả năng dự đoán rõ ràng hơn về cơ sở hạ tầng và ứng dụng trong tương lai, cho dù thông qua trí tuệ tập thể, dữ liệu chất lượng cao hơn hay mô hình chính xác hơn, sẽ chiếm ưu thế đáng kể trong hệ sinh thái tài chính tương lai.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ZkSnarker
· 16giờ trước
không nói dối, dự đoán AI chỉ là chiêm tinh fancy cho các anh em crypto
Xem bản gốcTrả lời0
TradFiRefugee
· 16giờ trước
Dự đoán? Nhìn vào những gì đã thua lỗ năm ngoái là biết rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiLegend
· 16giờ trước
Lịch sử luôn lặp lại... Dự đoán thực ra là mã được viết trong DNA. Nhìn từ góc độ kỹ thuật, đây mới là đáp án đúng.
Xem bản gốcTrả lời0
DAOdreamer
· 16giờ trước
Tôi nói chỉ có người giàu mới quan tâm đến những điều này.
Tài chính phi tập trung 3.0：Kỷ nguyên tài chính thông minh do AI điều khiển
Dự đoán khả năng: Cốt lõi của sự tiến hóa của con người và động lực của Tài chính phi tập trung 3.0
Dự đoán luôn là khả năng then chốt trong sự tiến hóa của con người. Từ thời kỳ cổ đại, con người đã dựa vào các giác quan và trực giác để dự đoán các mối đe dọa và cơ hội trong môi trường, bao gồm việc nhận diện các mẫu hành vi của kẻ săn mồi, thời điểm xuất hiện của con mồi và tình hình cung cấp thực phẩm theo mùa, tất cả đều rất quan trọng cho sự sống sót.
Theo thời gian, mô hình dự đoán này dần phát triển thành việc sử dụng và lập kế hoạch công cụ, chẳng hạn như ước lượng cây trồng, nhu cầu lưu trữ thực phẩm, v.v. Con người cũng phát triển khả năng dự đoán các dấu hiệu xã hội, bao gồm việc giải mã ý định, cảm xúc và hành vi của người khác. Sau đó, sự phát triển của các lĩnh vực như văn tự, khoa học, toán học, cũng như sự xuất hiện của các công cụ hiện đại như thống kê, máy tính, học máy và trí tuệ nhân tạo, đã tăng cường thêm khả năng dự đoán của con người.
Thị trường dự đoán đã phát triển thành một công cụ kinh tế quan trọng, nó sử dụng trí tuệ tập thể để dự đoán các kết quả trong các lĩnh vực kinh tế, chính trị và văn hóa. Khác với các cuộc khảo sát truyền thống, thị trường dự đoán thu được những dự đoán chính xác hơn thông qua các động lực kinh tế, vì người tham gia sẽ đặt cược bằng tiền thật.
Trong lĩnh vực giao dịch tiền điện tử, từ sự trỗi dậy của các sàn giao dịch tập trung để đáp ứng nhu cầu toàn cầu, đến sự phát triển gần đây của các nền tảng phi tập trung, cung cấp cho người dùng dịch vụ tự quản lý và không cần xác minh danh tính, trong khi vẫn giữ được trải nghiệm giống như các sàn giao dịch tập trung, sự tiến hóa này cũng phản ánh tầm quan trọng của khả năng dự đoán.
Với sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo và các mô hình dự đoán máy học, khả năng dự đoán sự kiện, giá tài sản và biến động thị trường đang được nâng cao đáng kể, điều này sẽ dẫn dắt nhân loại bước vào một giai đoạn tiến hóa mới.
Tài chính phi tập trung 3.0：Kỷ nguyên mới của tài chính thông minh
Tài chính phi tập trung 1.0 đã giới thiệu hợp đồng thông minh và ứng dụng phi tập trung, cho phép người dùng thực hiện chuyển tiền, giao dịch, đặt cọc, cho vay và khai thác lợi nhuận mọi lúc mọi nơi, về bản chất là đưa tài sản tiền điện tử vào hoạt động trên chuỗi để tạo ra giá trị kinh tế.
Tài chính phi tập trung 2.0 đã mở rộng trên nền tảng này, giới thiệu kinh tế token và cơ chế phân bổ khuyến khích sáng tạo, nhằm điều chỉnh lợi ích giữa các bên liên quan khác nhau trong giao thức, và tạo ra thị trường mới nổi cung cấp nguồn lợi suất thay thế.
Tài chính phi tập trung 3.0 sẽ đưa trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực Tài chính phi tập trung. Điều này có nghĩa là tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình học máy (ML) vào các sản phẩm Tài chính phi tập trung. Từ việc tích hợp LLM đơn giản (như cung cấp hỗ trợ khách hàng), đến các hệ thống đa tác nhân phức tạp và các hệ thống học máy, những công nghệ này đang cải thiện từ căn bản các sản phẩm Tài chính phi tập trung, như tăng lợi nhuận giao dịch, giảm tổn thất không thường xuyên, tăng lợi nhuận cho nhà cung cấp thanh khoản, giảm rủi ro thanh lý giao dịch hợp đồng vĩnh viễn, v.v.
Sự tiến hóa của hệ thống dự đoán
Mạng nơ-ron và cây quyết định đã xuất hiện từ những năm 2000, từng được các quỹ đầu cơ sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu và hàng hóa. Các hệ thống dự đoán cổ phiếu ban đầu đạt độ chính xác dự đoán ngắn hạn từ 50% - 60%, nhưng bị hạn chế bởi việc khớp quá mức và dữ liệu hạn chế.
Sau đó, sự trỗi dậy của học sâu và dữ liệu lớn đã cho phép các mô hình xử lý các tập dữ liệu lớn hơn, bao gồm dữ liệu chuỗi thời gian, tin tức và dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội, từ đó đạt được dự đoán chính xác hơn và ứng dụng rộng rãi hơn.
Trong năm năm qua, sự phát triển đột phá của mô hình Transformer và AI đa phương thức đã tích hợp nhiều tập dữ liệu đa dạng hơn, chẳng hạn như cảm xúc trên mạng xã hội, giao dịch blockchain, dữ liệu oracle, tin tức thời gian thực, dự đoán crowdsourcing và nhiều nguồn khác. Điều này đã khiến một số mô hình AI đạt được độ chính xác từ 80% đến 90% trong việc dự đoán kết quả sự kiện và giá tài sản.
Khi các mô hình này ngày càng được cải tiến, nhu cầu tích hợp khả năng dự đoán vào các hệ thống Tài chính phi tập trung tăng lên đáng kể. Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn đầu của DeFi 3.0, một số người tham gia trên thị trường đang kết hợp hệ thống AI / học máy với các tình huống ứng dụng Web3.
Tài chính phi tập trung x AI / ML hệ thống thực hành
Một số mạng lưới mô hình dự đoán phi tập trung đã được tích hợp với nhiều giao thức Tài chính phi tập trung và các đội ngũ đại lý AI, chủ yếu tập trung vào dự đoán giá tiền điện tử. Độ chính xác của dự đoán giá tiền điện tử trong ngắn hạn của các hệ thống này được cho là có thể đạt khoảng 80%.
Các ứng dụng chính bao gồm:
Một số dự án tận dụng mạng phi tập trung để khởi động nghiên cứu phát triển sản phẩm của họ, phân công một lượng lớn công việc phát triển cho các thành viên trong mạng, thu hút những đóng góp chất lượng cao thông qua cơ chế khuyến khích.
Các hệ thống này không chỉ giới hạn ở dự đoán giá cả, mà còn liên quan đến dự đoán biến động, ước tính xác suất thanh lý, định giá quyền chọn và nhiều khía cạnh khác. Một số mô hình dự đoán được cho là có hiệu suất cao hơn từ 25% đến 30% so với các mô hình chuẩn truyền thống.
Triển vọng tương lai
Sự theo đuổi lợi nhuận cao hơn và rủi ro thấp hơn sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới, khiến nhiều tài sản thực được đưa vào blockchain. Các nguồn lợi nhuận DeFi hiện có sẽ tiếp tục được tối ưu hóa, trở nên dễ tiếp cận hơn.
Thị trường dự đoán có khả năng trở thành nguồn thông tin chính, AI sẽ đóng vai trò là nhà tạo lập thị trường trong đó, trong khi những người tham gia dày dạn kinh nghiệm sẽ thúc đẩy trí tuệ tập thể hơn nữa. Khi các công cụ ngày càng thông minh hơn, các mô hình ngày càng chính xác hơn, chúng ta đã bắt đầu thấy một số kết quả.
Các hệ thống học càng nhiều, giá trị của chúng càng lớn. Hơn nữa, sự kết hợp của chúng với các phần khác của Web3 càng mạnh mẽ, thì xu hướng tổng thể càng không thể bị ngăn cản.
Cuối cùng, mọi thứ trong lĩnh vực tiền mã hóa đều là một sự đặt cược vào tương lai. Do đó, khả năng dự đoán rõ ràng hơn về cơ sở hạ tầng và ứng dụng trong tương lai, cho dù thông qua trí tuệ tập thể, dữ liệu chất lượng cao hơn hay mô hình chính xác hơn, sẽ chiếm ưu thế đáng kể trong hệ sinh thái tài chính tương lai.