El poder de la predicción: desde la antigüedad hasta la inteligencia artificial
La capacidad de predicción del ser humano ha sido clave en nuestro proceso de evolución. Desde tiempos antiguos, hemos dependido de los sentidos y la intuición para prever los peligros y oportunidades en nuestro entorno, como identificar los patrones de actividad de los depredadores, descubrir el momento en que aparece la presa y predecir la disponibilidad estacional de alimentos. Estas habilidades de predicción son fundamentales para la supervivencia.
Con el tiempo, este modelo de predicción ha evolucionado hacia herramientas y capacidades de planificación más complejas. Hemos aprendido a prever la demanda de cultivos, dominamos las técnicas de sacrificio y conservación de carne. Al mismo tiempo, también hemos desarrollado la capacidad de predecir pistas sociales, incluyendo la comprensión de las intenciones, emociones y comportamientos de los demás.
La capacidad de predicción de los humanos ha fomentado aún más el desarrollo de la escritura, la ciencia y las matemáticas. En la actualidad, hemos creado herramientas avanzadas como la estadística, la informática, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las cuales han mejorado enormemente nuestra capacidad de predicción.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante. Utilizan la sabiduría colectiva para prever diversos resultados en los ámbitos económico, político y cultural. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción fomentan la participación de los participantes mediante mecanismos de incentivos económicos para proporcionar predicciones precisas.
En el ámbito de las criptomonedas, desde el auge de los intercambios centralizados hasta el desarrollo de nuevas plataformas descentralizadas, se refleja el progreso continuo en las capacidades de predicción y comercio. Estas plataformas ofrecen servicios de intercambio de criptomonedas convenientes a usuarios de todo el mundo, al mismo tiempo que innovan constantemente, proporcionando servicios de autogestión y sin necesidad de KYC.
Con el auge de los modelos de predicción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, nuestra capacidad para predecir eventos, precios de activos y la volatilidad del mercado está mejorando drásticamente. Esto marca que la evolución humana está avanzando hacia una nueva etapa.
La evolución de DeFi: de 1.0 a 3.0
DeFi 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a cualquier persona realizar transferencias, transacciones, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. El núcleo de esta etapa es poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
DeFi 2.0 se ha expandido sobre la base de la etapa anterior, introduciendo una economía de tokens innovadora y mecanismos de distribución de incentivos. Esta etapa tiene como objetivo coordinar los intereses entre los diferentes interesados en el protocolo y ha dado lugar a la aparición de nuevos mercados que ofrecen fuentes de ingresos alternativas.
DeFi 3.0 introduce inteligencia artificial en el ámbito DeFi, siendo algunos lo llaman DeFAI o AiFi. Esta etapa se caracteriza por la integración de modelos de lenguaje grande (LLM) y modelos de aprendizaje automático (ML) en productos DeFi. Desde integraciones simples de LLM (como soporte al cliente) hasta sistemas multi-agente complejos, la IA está mejorando fundamentalmente el rendimiento de los productos DeFi.
Desarrollo del sistema de predicción
La evolución de los sistemas de predicción se remonta a principios de la década de 2000 con las redes neuronales y los árboles de decisión. Aunque estos primeros sistemas lograron ciertos resultados en la predicción de acciones a corto plazo, su rango de aplicación se vio limitado debido al sobreajuste y a las restricciones de datos.
Con el auge del aprendizaje profundo y las tecnologías de grandes datos, la capacidad de los modelos de predicción ha mejorado significativamente. Estas nuevas tecnologías permiten a los modelos manejar conjuntos de datos de mayor escala, incluyendo datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales, logrando así predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un nuevo avance en los sistemas de predicción. Estos modelos avanzados pueden integrar una variedad más diversa de fuentes de datos, como emociones en redes sociales, datos de transacciones en blockchain, noticias en tiempo real y predicciones de crowdsourcing. Por lo tanto, algunos modelos de IA han alcanzado una precisión del 80% al 90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
Con la constante mejora de estos modelos, la demanda de integrar capacidades predictivas en los sistemas DeFi está creciendo rápidamente. Estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0, siendo testigos del proceso en el que los participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
La fusión de DeFi y sistemas de AI/ML
En la fusión de sistemas DeFi con IA/ML, algunos proyectos ya han logrado avances significativos:
Una red de modelo de predicción descentralizado ha integrado ampliamente con múltiples protocolos DeFi y equipos de agentes de IA, proporcionándoles capacidades de predicción, centrándose principalmente en la predicción de precios de criptomonedas. Se informa que su tasa de precisión para la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Un protocolo basado en USDC utiliza tecnología de inferencia en una tesorería impulsada por IA para maximizar los rendimientos de las transacciones de SOL. Desde el 23 de abril, su tasa de retorno acumulada ha alcanzado el 2.4%, con un rendimiento anualizado de aproximadamente el 10%.
El fondo de liquidez AI LP de otro proyecto utiliza datos de precios predictivos para colocar mejor la liquidez por delante de la volatilidad de precios, reduciendo así las pérdidas impermanentes.
Varios equipos están desarrollando estrategias de negociación y sistemas de ejecución para agentes de IA.
Una subred de cierta red está desarrollando diversos sistemas de predicción, incluyendo:
Capa de fondos de cobertura de predicción/agentes de IA, planea lanzar un tesoro DeFi que asignará automáticamente los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta credibilidad para realizar apuestas.
Sistema de señales de predicción de fútbol/fútbol inglés, que tuvo un excelente desempeño en la reciente Copa del Mundo de Clubes, con un retorno de inversión del 232%.
Modelo de predicción de volatilidad altamente versátil, que se puede utilizar para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia de las posiciones perpetuas, establecer el rango de LP y predecir pérdidas impermanentes, entre otros.
Estas subredes atraen a los mineros a mejorar continuamente sus modelos de predicción al ofrecer una gran cantidad de incentivos. Su objetivo es comercializar lo antes posible para generar ingresos reales y compensar la presión de venta de tokens.
Perspectivas futuras
Con la búsqueda continua de mayores rendimientos y menores riesgos, es posible que veamos más activos físicos introducidos en blockchain. Las fuentes de rendimiento de DeFi existentes continuarán siendo optimizadas y se volverán más accesibles.
Los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en una fuente principal de información, la IA podría actuar como un creador de mercado, y los participantes experimentados estimularán aún más la sabiduría colectiva. A medida que las herramientas se vuelven cada vez más inteligentes y los modelos se vuelven más precisos, ya hemos comenzado a ver algunos resultados emocionantes.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, a medida que su capacidad de combinación con otras partes de Web3 se fortalezca, esta tendencia se volverá cada vez más imparable.
En última instancia, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro. Por lo tanto, ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos, la infraestructura y las aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro con mayor claridad tendrán una ventaja significativa.
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EthMaximalist
· hace21h
Predecir el próximo bull run
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Layer2Arbitrageur
· hace21h
ngmi sin ML
Ver originalesResponder0
InscriptionGriller
· hace21h
La evolución de las predicciones es realmente maravillosa
Finanzas descentralizadas 3.0：AI y sistemas de predicción lideran la encriptación financiera de la nueva era
El poder de la predicción: desde la antigüedad hasta la inteligencia artificial
La capacidad de predicción del ser humano ha sido clave en nuestro proceso de evolución. Desde tiempos antiguos, hemos dependido de los sentidos y la intuición para prever los peligros y oportunidades en nuestro entorno, como identificar los patrones de actividad de los depredadores, descubrir el momento en que aparece la presa y predecir la disponibilidad estacional de alimentos. Estas habilidades de predicción son fundamentales para la supervivencia.
Con el tiempo, este modelo de predicción ha evolucionado hacia herramientas y capacidades de planificación más complejas. Hemos aprendido a prever la demanda de cultivos, dominamos las técnicas de sacrificio y conservación de carne. Al mismo tiempo, también hemos desarrollado la capacidad de predecir pistas sociales, incluyendo la comprensión de las intenciones, emociones y comportamientos de los demás.
La capacidad de predicción de los humanos ha fomentado aún más el desarrollo de la escritura, la ciencia y las matemáticas. En la actualidad, hemos creado herramientas avanzadas como la estadística, la informática, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las cuales han mejorado enormemente nuestra capacidad de predicción.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante. Utilizan la sabiduría colectiva para prever diversos resultados en los ámbitos económico, político y cultural. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción fomentan la participación de los participantes mediante mecanismos de incentivos económicos para proporcionar predicciones precisas.
En el ámbito de las criptomonedas, desde el auge de los intercambios centralizados hasta el desarrollo de nuevas plataformas descentralizadas, se refleja el progreso continuo en las capacidades de predicción y comercio. Estas plataformas ofrecen servicios de intercambio de criptomonedas convenientes a usuarios de todo el mundo, al mismo tiempo que innovan constantemente, proporcionando servicios de autogestión y sin necesidad de KYC.
Con el auge de los modelos de predicción de inteligencia artificial y aprendizaje automático, nuestra capacidad para predecir eventos, precios de activos y la volatilidad del mercado está mejorando drásticamente. Esto marca que la evolución humana está avanzando hacia una nueva etapa.
La evolución de DeFi: de 1.0 a 3.0
DeFi 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a cualquier persona realizar transferencias, transacciones, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. El núcleo de esta etapa es poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
DeFi 2.0 se ha expandido sobre la base de la etapa anterior, introduciendo una economía de tokens innovadora y mecanismos de distribución de incentivos. Esta etapa tiene como objetivo coordinar los intereses entre los diferentes interesados en el protocolo y ha dado lugar a la aparición de nuevos mercados que ofrecen fuentes de ingresos alternativas.
DeFi 3.0 introduce inteligencia artificial en el ámbito DeFi, siendo algunos lo llaman DeFAI o AiFi. Esta etapa se caracteriza por la integración de modelos de lenguaje grande (LLM) y modelos de aprendizaje automático (ML) en productos DeFi. Desde integraciones simples de LLM (como soporte al cliente) hasta sistemas multi-agente complejos, la IA está mejorando fundamentalmente el rendimiento de los productos DeFi.
Desarrollo del sistema de predicción
La evolución de los sistemas de predicción se remonta a principios de la década de 2000 con las redes neuronales y los árboles de decisión. Aunque estos primeros sistemas lograron ciertos resultados en la predicción de acciones a corto plazo, su rango de aplicación se vio limitado debido al sobreajuste y a las restricciones de datos.
Con el auge del aprendizaje profundo y las tecnologías de grandes datos, la capacidad de los modelos de predicción ha mejorado significativamente. Estas nuevas tecnologías permiten a los modelos manejar conjuntos de datos de mayor escala, incluyendo datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales, logrando así predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un nuevo avance en los sistemas de predicción. Estos modelos avanzados pueden integrar una variedad más diversa de fuentes de datos, como emociones en redes sociales, datos de transacciones en blockchain, noticias en tiempo real y predicciones de crowdsourcing. Por lo tanto, algunos modelos de IA han alcanzado una precisión del 80% al 90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
Con la constante mejora de estos modelos, la demanda de integrar capacidades predictivas en los sistemas DeFi está creciendo rápidamente. Estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0, siendo testigos del proceso en el que los participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
La fusión de DeFi y sistemas de AI/ML
En la fusión de sistemas DeFi con IA/ML, algunos proyectos ya han logrado avances significativos:
Una red de modelo de predicción descentralizado ha integrado ampliamente con múltiples protocolos DeFi y equipos de agentes de IA, proporcionándoles capacidades de predicción, centrándose principalmente en la predicción de precios de criptomonedas. Se informa que su tasa de precisión para la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Un protocolo basado en USDC utiliza tecnología de inferencia en una tesorería impulsada por IA para maximizar los rendimientos de las transacciones de SOL. Desde el 23 de abril, su tasa de retorno acumulada ha alcanzado el 2.4%, con un rendimiento anualizado de aproximadamente el 10%.
El fondo de liquidez AI LP de otro proyecto utiliza datos de precios predictivos para colocar mejor la liquidez por delante de la volatilidad de precios, reduciendo así las pérdidas impermanentes.
Varios equipos están desarrollando estrategias de negociación y sistemas de ejecución para agentes de IA.
Una subred de cierta red está desarrollando diversos sistemas de predicción, incluyendo:
Estas subredes atraen a los mineros a mejorar continuamente sus modelos de predicción al ofrecer una gran cantidad de incentivos. Su objetivo es comercializar lo antes posible para generar ingresos reales y compensar la presión de venta de tokens.
Perspectivas futuras
Con la búsqueda continua de mayores rendimientos y menores riesgos, es posible que veamos más activos físicos introducidos en blockchain. Las fuentes de rendimiento de DeFi existentes continuarán siendo optimizadas y se volverán más accesibles.
Los mercados de predicción tienen el potencial de convertirse en una fuente principal de información, la IA podría actuar como un creador de mercado, y los participantes experimentados estimularán aún más la sabiduría colectiva. A medida que las herramientas se vuelven cada vez más inteligentes y los modelos se vuelven más precisos, ya hemos comenzado a ver algunos resultados emocionantes.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, a medida que su capacidad de combinación con otras partes de Web3 se fortalezca, esta tendencia se volverá cada vez más imparable.
En última instancia, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro. Por lo tanto, ya sea a través de la sabiduría colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos, la infraestructura y las aplicaciones/agentes que puedan prever el futuro con mayor claridad tendrán una ventaja significativa.