Le pouvoir de la prévision : des temps anciens à l'intelligence artificielle
La capacité de prédiction des humains a toujours été essentielle dans notre processus d'évolution. Depuis les temps anciens, nous avons compté sur nos sens et notre intuition pour anticiper les dangers et les opportunités dans notre environnement, comme reconnaître les schémas d'activité des prédateurs, découvrir le moment où la proie apparaît et prévoir la disponibilité saisonnière des aliments. Ces capacités de prédiction sont cruciales pour la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prédiction a progressivement évolué en outils et capacités de planification plus complexes. Nous avons appris à prévoir la demande de culture des récoltes et maîtrisé les techniques d'abattage et de conservation de la viande. En même temps, nous avons également développé la capacité de prédire des indices sociaux, y compris la compréhension des intentions, des émotions et des comportements des autres.
La capacité prédictive de l'humanité a davantage favorisé le développement de l'écriture, des sciences et des mathématiques. À l'ère moderne, nous avons créé des outils avancés tels que les statistiques, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui ont considérablement renforcé notre capacité à prédire.
Les marchés de prévision sont devenus un outil économique important. Ils utilisent l'intelligence collective pour prédire divers résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prévision encouragent les participants à fournir des prévisions précises grâce à des mécanismes d'incitation économique.
Dans le domaine des cryptomonnaies, l'essor des échanges centralisés et le développement des plateformes décentralisées émergentes reflètent une amélioration continue des capacités de prévision et de trading. Ces plateformes offrent aux utilisateurs du monde entier des services de trading de cryptomonnaies pratiques, tout en innovant constamment en proposant des services de garde autonome et sans KYC.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, notre capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des fluctuations du marché s'améliore considérablement. Cela marque une évolution humaine vers une nouvelle étape.
L'évolution de la DeFi : de 1.0 à 3.0
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, échanger, miser, emprunter et miner des rendements à tout moment et en tout lieu. Le cœur de cette phase est de mettre des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de la phase précédente, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations. Cette phase vise à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et a donné naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la DeFi, certains l'appellent DeFAI ou AiFi. Cette phase se caractérise par l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. De l'intégration simple de LLM (comme le support client) à des systèmes multi-agents complexes, l'IA améliore fondamentalement les performances des produits DeFi.
Développement des systèmes de prévision
L'évolution des systèmes de prévision remonte au début des années 2000 avec les réseaux de neurones et les arbres de décision. Bien que ces premiers systèmes aient obtenu des résultats satisfaisants en matière de prévision boursière à court terme, leur champ d'application a été limité en raison du surajustement et des restrictions de données.
Avec l'émergence des technologies d'apprentissage profond et de big data, la capacité des modèles de prévision a été considérablement améliorée. Ces nouvelles technologies permettent aux modèles de traiter des ensembles de données de plus grande envergure, y compris des données de séries temporelles, des actualités et des données non structurées provenant des réseaux sociaux, ce qui permet des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué une nouvelle percée dans les systèmes de prévision. Ces modèles avancés peuvent intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les sentiments des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les actualités en temps réel et les prévisions participatives. Par conséquent, certains modèles d'IA ont atteint un taux de précision de 80 % à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration de la capacité de prédiction dans les systèmes DeFi augmente rapidement. Nous sommes à un stade précoce de DeFi 3.0, témoignant du processus par lequel les acteurs du marché combinent les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des cas d'application Web3.
La fusion des systèmes DeFi avec l'IA/ML
Dans le domaine de la fusion entre DeFi et les systèmes IA/ML, certains projets ont déjà réalisé des progrès significatifs :
Un réseau de modèle de prédiction décentralisé a été largement intégré à plusieurs protocoles DeFi et équipes d'agents d'IA, leur fournissant des capacités de prédiction, se concentrant principalement sur la prédiction des prix des cryptomonnaies. Selon les rapports, son taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Un coffre-fort alimenté par l'IA basé sur USDC utilise des techniques de raisonnement pour maximiser les profits des transactions SOL. Depuis le 23 avril, son rendement total atteint 2,4 %, avec un rendement annualisé d'environ 10 %.
Un autre projet de coffre-fort AI LP utilise des données de prix prévisionnels pour mieux placer la liquidité avant les fluctuations de prix, réduisant ainsi les pertes impermanentes.
Plusieurs équipes travaillent sur des stratégies de trading et des systèmes d'exécution pour des agents IA.
Un sous-réseau d'un réseau est en train de développer divers systèmes de prévision, y compris :
Couche d'AI agents/fonds de couverture prédictifs, projet de lancement d'un coffre-fort DeFi, qui répartira automatiquement les dépôts des utilisateurs sur des événements/marchés de haute crédibilité pour parier.
Système de signaux de prédiction de football / football anglais, qui a bien performé lors de la récente Coupe du Monde des Clubs, apportant un retour sur investissement de 232 %.
Modèle de prévision de la volatilité hautement polyvalent, pouvant être utilisé pour prévoir la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions perpétuelles, définir la plage LP et prévoir les pertes impermanentes, etc.
Ces sous-réseaux attirent les mineurs en leur offrant de nombreuses incitations pour améliorer continuellement leurs modèles de prévision. Leur objectif est de se commercialiser le plus rapidement possible afin de générer des bénéfices réels et de compenser la pression de vente des jetons.
Perspectives d'avenir
Avec la recherche continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous pourrions voir davantage d'actifs réels introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs devraient devenir une source d'information majeure, l'IA pourrait jouer le rôle de teneur de marché, et les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents et que les modèles deviennent de plus en plus précis, nous commençons déjà à voir des résultats passionnants.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties du Web3 s'améliore, cette tendance deviendra de plus en plus irrésistible.
Au fond, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis, les infrastructures et les applications/agents capables de mieux anticiper l'avenir auront un avantage significatif.
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EthMaximalist
· Il y a 6h
Prévoir le prochain bull run
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Layer2Arbitrageur
· Il y a 6h
ngmi sans ML
Voir l'originalRépondre0
InscriptionGriller
· Il y a 6h
La prévision de l'évolution est vraiment merveilleuse
Finance décentralisée 3.0 : l'IA et les systèmes de prévision ouvrent une nouvelle ère du chiffrement financier
Le pouvoir de la prévision : des temps anciens à l'intelligence artificielle
La capacité de prédiction des humains a toujours été essentielle dans notre processus d'évolution. Depuis les temps anciens, nous avons compté sur nos sens et notre intuition pour anticiper les dangers et les opportunités dans notre environnement, comme reconnaître les schémas d'activité des prédateurs, découvrir le moment où la proie apparaît et prévoir la disponibilité saisonnière des aliments. Ces capacités de prédiction sont cruciales pour la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prédiction a progressivement évolué en outils et capacités de planification plus complexes. Nous avons appris à prévoir la demande de culture des récoltes et maîtrisé les techniques d'abattage et de conservation de la viande. En même temps, nous avons également développé la capacité de prédire des indices sociaux, y compris la compréhension des intentions, des émotions et des comportements des autres.
La capacité prédictive de l'humanité a davantage favorisé le développement de l'écriture, des sciences et des mathématiques. À l'ère moderne, nous avons créé des outils avancés tels que les statistiques, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui ont considérablement renforcé notre capacité à prédire.
Les marchés de prévision sont devenus un outil économique important. Ils utilisent l'intelligence collective pour prédire divers résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prévision encouragent les participants à fournir des prévisions précises grâce à des mécanismes d'incitation économique.
Dans le domaine des cryptomonnaies, l'essor des échanges centralisés et le développement des plateformes décentralisées émergentes reflètent une amélioration continue des capacités de prévision et de trading. Ces plateformes offrent aux utilisateurs du monde entier des services de trading de cryptomonnaies pratiques, tout en innovant constamment en proposant des services de garde autonome et sans KYC.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, notre capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des fluctuations du marché s'améliore considérablement. Cela marque une évolution humaine vers une nouvelle étape.
L'évolution de la DeFi : de 1.0 à 3.0
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant à quiconque de transférer, échanger, miser, emprunter et miner des rendements à tout moment et en tout lieu. Le cœur de cette phase est de mettre des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de la phase précédente, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations. Cette phase vise à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et a donné naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la DeFi, certains l'appellent DeFAI ou AiFi. Cette phase se caractérise par l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. De l'intégration simple de LLM (comme le support client) à des systèmes multi-agents complexes, l'IA améliore fondamentalement les performances des produits DeFi.
Développement des systèmes de prévision
L'évolution des systèmes de prévision remonte au début des années 2000 avec les réseaux de neurones et les arbres de décision. Bien que ces premiers systèmes aient obtenu des résultats satisfaisants en matière de prévision boursière à court terme, leur champ d'application a été limité en raison du surajustement et des restrictions de données.
Avec l'émergence des technologies d'apprentissage profond et de big data, la capacité des modèles de prévision a été considérablement améliorée. Ces nouvelles technologies permettent aux modèles de traiter des ensembles de données de plus grande envergure, y compris des données de séries temporelles, des actualités et des données non structurées provenant des réseaux sociaux, ce qui permet des prévisions plus précises et des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué une nouvelle percée dans les systèmes de prévision. Ces modèles avancés peuvent intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les sentiments des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les actualités en temps réel et les prévisions participatives. Par conséquent, certains modèles d'IA ont atteint un taux de précision de 80 % à 90 % dans la prévision des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration de la capacité de prédiction dans les systèmes DeFi augmente rapidement. Nous sommes à un stade précoce de DeFi 3.0, témoignant du processus par lequel les acteurs du marché combinent les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des cas d'application Web3.
La fusion des systèmes DeFi avec l'IA/ML
Dans le domaine de la fusion entre DeFi et les systèmes IA/ML, certains projets ont déjà réalisé des progrès significatifs :
Un réseau de modèle de prédiction décentralisé a été largement intégré à plusieurs protocoles DeFi et équipes d'agents d'IA, leur fournissant des capacités de prédiction, se concentrant principalement sur la prédiction des prix des cryptomonnaies. Selon les rapports, son taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Un coffre-fort alimenté par l'IA basé sur USDC utilise des techniques de raisonnement pour maximiser les profits des transactions SOL. Depuis le 23 avril, son rendement total atteint 2,4 %, avec un rendement annualisé d'environ 10 %.
Un autre projet de coffre-fort AI LP utilise des données de prix prévisionnels pour mieux placer la liquidité avant les fluctuations de prix, réduisant ainsi les pertes impermanentes.
Plusieurs équipes travaillent sur des stratégies de trading et des systèmes d'exécution pour des agents IA.
Un sous-réseau d'un réseau est en train de développer divers systèmes de prévision, y compris :
Ces sous-réseaux attirent les mineurs en leur offrant de nombreuses incitations pour améliorer continuellement leurs modèles de prévision. Leur objectif est de se commercialiser le plus rapidement possible afin de générer des bénéfices réels et de compenser la pression de vente des jetons.
Perspectives d'avenir
Avec la recherche continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous pourrions voir davantage d'actifs réels introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs devraient devenir une source d'information majeure, l'IA pourrait jouer le rôle de teneur de marché, et les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents et que les modèles deviennent de plus en plus précis, nous commençons déjà à voir des résultats passionnants.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties du Web3 s'améliore, cette tendance deviendra de plus en plus irrésistible.
Au fond, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis, les infrastructures et les applications/agents capables de mieux anticiper l'avenir auront un avantage significatif.