Сила предсказаний: от древности до искусственного интеллекта
Человеческая способность к прогнозированию всегда была ключевой в нашем процессе эволюции. С древних времен мы полагались на наши чувства и интуицию, чтобы предсказать опасности и возможности в окружающей среде, такие как распознавание паттернов активности хищников, обнаружение момента появления добычи и прогнозирование сезонного снабжения пищей. Эти способности к прогнозированию имеют решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в более сложные инструменты и возможности планирования. Мы научились предсказывать спрос на выращивание сельскохозяйственных культур, овладели технологиями убоя и хранения мяса. В то же время мы также развили способность прогнозировать социальные подсказки, включая понимание намерений, эмоций и поведения других.
Способности человека к предсказанию способствовали развитию письменности, науки и математики. В современном мире мы создали такие передовые инструменты, как статистика, информатика, машинное обучение и искусственный интеллект, которые значительно усилили наши предсказательные способности.
Прогнозные рынки стали важным экономическим инструментом. Они используют коллективный разум для предсказания различных результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки поощряют участников делать точные прогнозы с помощью экономических стимулов.
В области криптовалюты, от восходящих централизованных бирж до развивающихся децентрализованных платформ, проявляется постоянное совершенствование прогнозирования и торговых возможностей. Эти платформы предоставляют пользователям по всему миру удобные услуги по торговле криптовалютами, одновременно постоянно внедряя инновации, предлагая само-хранение и услуги без необходимости KYC.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения наши возможности предсказывать события, цены на активы и колебания рынка значительно увеличиваются. Это обозначает, что эволюция человечества движется к новому этапу.
Эволюция DeFi: от 1.0 до 3.0
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, что позволяет любому в любое время и в любом месте осуществлять переводы, сделки, стейкинг, кредитование и доходный майнинг. В этом этапе ключевым моментом является внедрение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяется на основе предыдущего этапа, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов. Этот этап направлен на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождает новые рынки, предлагающие альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi, его называют DeFAI или AiFi. Эта стадия характеризуется интеграцией больших языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты. От простых интеграций LLM (таких как поддержка клиентов) до сложных многопользовательских систем, ИИ кардинально улучшает производительность DeFi-продуктов.
Развитие прогнозирующих систем
История развития прогнозирующих систем восходит к началу 2000-х годов, когда появились нейронные сети и деревья решений. Хотя эти ранние системы добились определенных успехов в краткосрочном прогнозировании акций, их применение было ограничено из-за переобучения и ограничений данных.
С ростом технологий глубокого обучения и больших данных возможности прогнозных моделей значительно увеличились. Эти новые технологии позволяют моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что позволяет достигать более точных прогнозов и более широкого применения.
За последние пять лет появление моделей Transformer и мультимодального ИИ стало очередным прорывом в области прогнозных систем. Эти современные модели могут интегрировать более разнообразные источники данных, такие как эмоции в социальных сетях, данные о транзакциях в блокчейне, новости в реальном времени и краудсорсинговые прогнозы. Таким образом, некоторые модели ИИ достигли точности 80%-90% в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С ростом этих моделей растет и потребность в интеграции предсказательной способности в системы DeFi. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, наблюдая за тем, как участники рынка объединяют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем ИИ/МЛ
В области интеграции DeFi и систем ИИ/МЛ некоторые проекты уже добились значительного прогресса:
Некоторый децентрализованный предсказательный модельный сетевой проект уже провел обширную интеграцию с несколькими DeFi-протоколами и командами AI-агентов, предоставляя им предсказательные возможности, в основном сосредоточенные на прогнозировании цен на криптовалюту. Сообщается, что точность его краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторый протокол на основе USDC использует технологии искусственного интеллекта для максимизации доходности от торговли SOL. С 23 апреля его накопленная доходность составила 2,4%, а годовая доходность составляет примерно 10%.
Другой проект AI LP-казначейства использует прогнозные данные о ценах, чтобы лучше разместить ликвидность перед колебаниями цен, тем самым уменьшая непостоянные потери.
Несколько команд разрабатывают торговые стратегии и системы исполнения для AI-агентов.
Подсеть одной сети разрабатывает различные системы прогнозирования, включая:
AI-агент/прогнозирующий хедж-фонд, планирует запустить DeFi-казначейство, которое автоматически распределяет пользовательские депозиты на высоконадежные события/рынки для ставок.
Система прогнозирования сигналов для футбола/английского футбола показала отличные результаты на недавнем клубном чемпионате мира, обеспечив 232% доходности инвестиций.
Высоко универсальная модель прогнозирования волатильности, которая может использоваться для прогнозирования вероятности ликвидации, времени выживания perpetual позиций, установки диапазона LP и прогнозирования непостоянных потерь и т. д.
Эти подсети привлекают майнеров, предлагая множество стимулов для постоянного улучшения их предсказательных моделей. Их цель - как можно быстрее достичь коммерциализации, чтобы получить реальную прибыль и компенсировать давление продажи токенов.
Будущее
С продолжающимся стремлением к более высокой прибыли и более низкому риску мы можем увидеть, что больше физических активов будет внедрено в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогностические рынки могут стать основным источником информации, AI может выступать в роли маркет-мейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективный интеллект. С тем, как инструменты становятся все более умными, а модели — все более точными, мы уже начали видеть некоторые захватывающие результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И с увеличением их совместимости с другими частями Web3 эта тенденция станет все более необратимой.
В конечном итоге всё в области криптовалюты является ставкой на будущее. Следовательно, инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут более чётко предсказать будущее благодаря коллективному разуму, более качественным данным или более точным моделям, будут иметь значительное преимущество.
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» .
9 Лайков
Награда
9
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
EthMaximalist
· 08-11 07:44
Прогноз следующего Бычьего рынка
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Arbitrageur
· 08-11 07:44
ngmi без ML
Посмотреть ОригиналОтветить0
InscriptionGriller
· 08-11 07:34
Прогнозирование эволюции действительно удивительно
Децентрализованные финансы 3.0: ИИ и предсказательные системы ведут шифрование финансов в новую эпоху
Сила предсказаний: от древности до искусственного интеллекта
Человеческая способность к прогнозированию всегда была ключевой в нашем процессе эволюции. С древних времен мы полагались на наши чувства и интуицию, чтобы предсказать опасности и возможности в окружающей среде, такие как распознавание паттернов активности хищников, обнаружение момента появления добычи и прогнозирование сезонного снабжения пищей. Эти способности к прогнозированию имеют решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель прогнозирования постепенно развилась в более сложные инструменты и возможности планирования. Мы научились предсказывать спрос на выращивание сельскохозяйственных культур, овладели технологиями убоя и хранения мяса. В то же время мы также развили способность прогнозировать социальные подсказки, включая понимание намерений, эмоций и поведения других.
Способности человека к предсказанию способствовали развитию письменности, науки и математики. В современном мире мы создали такие передовые инструменты, как статистика, информатика, машинное обучение и искусственный интеллект, которые значительно усилили наши предсказательные способности.
Прогнозные рынки стали важным экономическим инструментом. Они используют коллективный разум для предсказания различных результатов в экономической, политической и культурной сферах. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки поощряют участников делать точные прогнозы с помощью экономических стимулов.
В области криптовалюты, от восходящих централизованных бирж до развивающихся децентрализованных платформ, проявляется постоянное совершенствование прогнозирования и торговых возможностей. Эти платформы предоставляют пользователям по всему миру удобные услуги по торговле криптовалютами, одновременно постоянно внедряя инновации, предлагая само-хранение и услуги без необходимости KYC.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения наши возможности предсказывать события, цены на активы и колебания рынка значительно увеличиваются. Это обозначает, что эволюция человечества движется к новому этапу.
Эволюция DeFi: от 1.0 до 3.0
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, что позволяет любому в любое время и в любом месте осуществлять переводы, сделки, стейкинг, кредитование и доходный майнинг. В этом этапе ключевым моментом является внедрение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяется на основе предыдущего этапа, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов. Этот этап направлен на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождает новые рынки, предлагающие альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi, его называют DeFAI или AiFi. Эта стадия характеризуется интеграцией больших языковых моделей (LLM) и моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты. От простых интеграций LLM (таких как поддержка клиентов) до сложных многопользовательских систем, ИИ кардинально улучшает производительность DeFi-продуктов.
Развитие прогнозирующих систем
История развития прогнозирующих систем восходит к началу 2000-х годов, когда появились нейронные сети и деревья решений. Хотя эти ранние системы добились определенных успехов в краткосрочном прогнозировании акций, их применение было ограничено из-за переобучения и ограничений данных.
С ростом технологий глубокого обучения и больших данных возможности прогнозных моделей значительно увеличились. Эти новые технологии позволяют моделям обрабатывать более крупные наборы данных, включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных сетей, что позволяет достигать более точных прогнозов и более широкого применения.
За последние пять лет появление моделей Transformer и мультимодального ИИ стало очередным прорывом в области прогнозных систем. Эти современные модели могут интегрировать более разнообразные источники данных, такие как эмоции в социальных сетях, данные о транзакциях в блокчейне, новости в реальном времени и краудсорсинговые прогнозы. Таким образом, некоторые модели ИИ достигли точности 80%-90% в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С ростом этих моделей растет и потребность в интеграции предсказательной способности в системы DeFi. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, наблюдая за тем, как участники рынка объединяют системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем ИИ/МЛ
В области интеграции DeFi и систем ИИ/МЛ некоторые проекты уже добились значительного прогресса:
Некоторый децентрализованный предсказательный модельный сетевой проект уже провел обширную интеграцию с несколькими DeFi-протоколами и командами AI-агентов, предоставляя им предсказательные возможности, в основном сосредоточенные на прогнозировании цен на криптовалюту. Сообщается, что точность его краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторый протокол на основе USDC использует технологии искусственного интеллекта для максимизации доходности от торговли SOL. С 23 апреля его накопленная доходность составила 2,4%, а годовая доходность составляет примерно 10%.
Другой проект AI LP-казначейства использует прогнозные данные о ценах, чтобы лучше разместить ликвидность перед колебаниями цен, тем самым уменьшая непостоянные потери.
Несколько команд разрабатывают торговые стратегии и системы исполнения для AI-агентов.
Подсеть одной сети разрабатывает различные системы прогнозирования, включая:
Эти подсети привлекают майнеров, предлагая множество стимулов для постоянного улучшения их предсказательных моделей. Их цель - как можно быстрее достичь коммерциализации, чтобы получить реальную прибыль и компенсировать давление продажи токенов.
Будущее
С продолжающимся стремлением к более высокой прибыли и более низкому риску мы можем увидеть, что больше физических активов будет внедрено в блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Прогностические рынки могут стать основным источником информации, AI может выступать в роли маркет-мейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективный интеллект. С тем, как инструменты становятся все более умными, а модели — все более точными, мы уже начали видеть некоторые захватывающие результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И с увеличением их совместимости с другими частями Web3 эта тенденция станет все более необратимой.
В конечном итоге всё в области криптовалюты является ставкой на будущее. Следовательно, инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут более чётко предсказать будущее благодаря коллективному разуму, более качественным данным или более точным моделям, будут иметь значительное преимущество.