Capacidad de predicción: el núcleo y el futuro de la evolución humana
La capacidad de prever siempre ha sido un elemento clave en el proceso de evolución humana. Desde la antigüedad, nuestros antepasados dependían de los sentidos y la intuición para prever las amenazas y oportunidades en su entorno, incluyendo los patrones de comportamiento de los depredadores, las oportunidades de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos. Estas predicciones eran fundamentales para la supervivencia.
Con el paso del tiempo, esta capacidad de predicción ha evolucionado hacia herramientas y métodos de planificación más complejos. Hemos aprendido a prever la demanda de cultivos, planificar el sacrificio y almacenamiento de carne. La capacidad de predicción social también ha mejorado, permitiéndonos entender mejor las intenciones, emociones y comportamientos de los demás. La humanidad también ha desarrollado herramientas como la escritura, la ciencia y las matemáticas, creando así tecnologías modernas como la estadística, la informática, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, todo con el fin de mejorar nuestra capacidad de predicción.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante, utilizando la sabiduría colectiva para predecir diversos resultados en los ámbitos económico, político y cultural. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción obtienen pronósticos más precisos a través de mecanismos de incentivos económicos, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En las predicciones de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y su precisión de predicción incluso superó a la de las encuestas tradicionales, lo que refleja plenamente el valor económico de la predicción basada en la sabiduría de las multitudes.
La misma evolución también ha ocurrido en el ámbito del comercio de activos al contado y contratos perpetuos. Desde el surgimiento de los intercambios centralizados que satisfacen la demanda global de comercio de criptomonedas, hasta el reciente desarrollo innovador de plataformas descentralizadas que ofrecen servicios de autocustodia y sin necesidad de verificación de identidad, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de usuario similar a la de los intercambios centralizados.
Con el auge de los modelos de predicción basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, la capacidad humana para predecir eventos, precios de activos y fluctuaciones del mercado está mejorando drásticamente. Esto marca el inicio de una nueva etapa en la evolución humana.
DeFi 3.0: La fusión de la inteligencia artificial y las finanzas descentralizadas
DeFi 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar transferencias, intercambios, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. La esencia de esta etapa es poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
DeFi 2.0 se ha expandido sobre esta base, introduciendo economías de tokens innovadoras y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de alinear los intereses de los diferentes interesados en el protocolo y dar lugar a nuevos mercados emergentes que ofrecen fuentes alternativas de ingresos.
DeFi 3.0 introduce inteligencia artificial en el ámbito de las finanzas descentralizadas. El núcleo de esta etapa es la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y modelos de aprendizaje automático (ML) en productos DeFi. Su rango de aplicación va desde la integración simple de LLM (como soporte al cliente inteligente), hasta sistemas complejos de múltiples agentes y sistemas de aprendizaje automático, mejorando fundamentalmente el rendimiento del producto (como aumentar las ganancias de transacción, reducir la pérdida impermanente, aumentar los rendimientos de LP, disminuir el riesgo de liquidación en el comercio perpetuo, etc.).
Evolución del sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han estado presentes desde la década de 2000, y fueron utilizados en sus inicios por fondos de cobertura para predecir los precios de acciones y materias primas. Estos sistemas tempranos alcanzaron una precisión del 50%-60% en las predicciones a corto plazo, pero su aplicación se vio limitada debido al sobreajuste y a la escasez de datos.
Con el auge del aprendizaje profundo y la tecnología de grandes datos, los modelos pueden manejar conjuntos de datos de mayor escala, incluidos datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales, lo que permite realizar predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un desarrollo revolucionario en los sistemas de predicción. Estos modelos avanzados pueden integrar fuentes de datos más diversas, como el sentimiento en redes sociales, datos de transacciones en blockchain, datos de oráculos, noticias en tiempo real y predicciones de crowdsourcing. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80%-90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
A medida que estos modelos continúan mejorando, la demanda de integrar capacidades de predicción en los sistemas DeFi ha aumentado drásticamente. Estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0 y estamos presenciando cómo los participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
La combinación de DeFi y sistemas de IA/ML
Una red de modelo de predicción descentralizada ha logrado una amplia integración con múltiples protocolos DeFi y equipos de agentes de IA, dotándolos de capacidades de predicción, con un enfoque principal en la predicción de precios de criptomonedas. Se dice que su tasa de precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Las principales aplicaciones de esta red incluyen:
Bóveda impulsada por IA basada en USDC, utilizando tecnología de inferencia para maximizar los rendimientos de las transacciones de SOL.
AI LP Tesorería, utiliza datos de precios predictivos para asignar mejor la liquidez y evitar pérdidas impermanentes.
Colaborar con varios equipos para apoyar las estrategias de negociación y ejecución de agentes de IA.
Otro desarrollo importante es el uso de un mecanismo de distribución de incentivos descentralizados para apoyar la investigación y desarrollo de productos de startups. Este mecanismo puede ayudar a los equipos a externalizar una gran cantidad de trabajo de desarrollo a los mineros; cuanto mayor sea el incentivo, mejor será la calidad de los mineros participantes.
Dado que los modelos de aprendizaje automático y los sistemas de predicción son una de las tareas más fáciles de cuantificar, muchas subredes se enfocan en este campo. Algunas de estas subredes están desarrollando productos DeFi innovadores, como tesorerías que automáticamente distribuyen los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta credibilidad para realizar apuestas, y las pruebas iniciales muestran que la tasa de rendimiento anual podría alcanzar cuatro cifras.
También hay algunas subredes en desarrollo de modelos de predicción de volatilidad altamente generales, que se pueden utilizar para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia de las posiciones perpetuas, establecer rangos de provisión de liquidez y predecir la pérdida impermanente, así como predecir el precio de ejercicio y el tiempo de vencimiento de las opciones. Se dice que estos modelos superan en un 25%-30% el rendimiento de los modelos de referencia tradicionales.
Estos sistemas de predicción ya han comenzado a integrarse con varias plataformas de blockchain y protocolos DeFi, apoyando las competiciones de traders de IA, ayudando a los protocolos a enfrentar mejor la volatilidad del mercado y optimizando aplicaciones como el staking líquido.
Perspectivas Futuras
Con la continua búsqueda de mayores rendimientos y menores riesgos, esperamos que se introduzcan más activos físicos en la blockchain. Las fuentes de rendimiento DeFi existentes se optimizarán constantemente, volviéndose más accesibles.
Los mercados de predicción podrían convertirse en una fuente importante de información, la IA actuará como creador de mercado, y los participantes experimentados estimularán aún más la sabiduría colectiva. A medida que las herramientas se vuelven más inteligentes, los modelos de predicción también se volverán más precisos.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, a medida que su interoperabilidad con otras partes de Web3 aumenta, esta tendencia se volverá imparable.
En última instancia, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro. Por lo tanto, aquellos que puedan prever el futuro de manera un poco más clara en términos de infraestructura y aplicaciones—ya sea a través de la inteligencia colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos—tendrán una ventaja significativa en la competencia futura.
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RektRecorder
· hace22h
Predecir la soledad
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AirdropGrandpa
· hace22h
¿Puedo decir que huele delicioso!
Ver originalesResponder0
CryptoCross-TalkClub
· hace22h
El próximo sistema de predicción inteligente de recolección de tontos
DeFi 3.0: La fusión de la IA y las Finanzas descentralizadas impulsa la evolución de la capacidad predictiva humana
Capacidad de predicción: el núcleo y el futuro de la evolución humana
La capacidad de prever siempre ha sido un elemento clave en el proceso de evolución humana. Desde la antigüedad, nuestros antepasados dependían de los sentidos y la intuición para prever las amenazas y oportunidades en su entorno, incluyendo los patrones de comportamiento de los depredadores, las oportunidades de aparición de presas y la disponibilidad estacional de alimentos. Estas predicciones eran fundamentales para la supervivencia.
Con el paso del tiempo, esta capacidad de predicción ha evolucionado hacia herramientas y métodos de planificación más complejos. Hemos aprendido a prever la demanda de cultivos, planificar el sacrificio y almacenamiento de carne. La capacidad de predicción social también ha mejorado, permitiéndonos entender mejor las intenciones, emociones y comportamientos de los demás. La humanidad también ha desarrollado herramientas como la escritura, la ciencia y las matemáticas, creando así tecnologías modernas como la estadística, la informática, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, todo con el fin de mejorar nuestra capacidad de predicción.
Los mercados de predicción se han convertido en una herramienta económica importante, utilizando la sabiduría colectiva para predecir diversos resultados en los ámbitos económico, político y cultural. A diferencia de las encuestas de opinión tradicionales, los mercados de predicción obtienen pronósticos más precisos a través de mecanismos de incentivos económicos, ya que los participantes apuestan con dinero real.
En las predicciones de las elecciones estadounidenses de 2024, una plataforma de predicción atrajo casi 4 mil millones de dólares en apuestas, y su precisión de predicción incluso superó a la de las encuestas tradicionales, lo que refleja plenamente el valor económico de la predicción basada en la sabiduría de las multitudes.
La misma evolución también ha ocurrido en el ámbito del comercio de activos al contado y contratos perpetuos. Desde el surgimiento de los intercambios centralizados que satisfacen la demanda global de comercio de criptomonedas, hasta el reciente desarrollo innovador de plataformas descentralizadas que ofrecen servicios de autocustodia y sin necesidad de verificación de identidad, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de usuario similar a la de los intercambios centralizados.
Con el auge de los modelos de predicción basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, la capacidad humana para predecir eventos, precios de activos y fluctuaciones del mercado está mejorando drásticamente. Esto marca el inicio de una nueva etapa en la evolución humana.
DeFi 3.0: La fusión de la inteligencia artificial y las finanzas descentralizadas
DeFi 1.0 introdujo contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar transferencias, intercambios, staking, préstamos y minería de rendimiento en cualquier momento y lugar. La esencia de esta etapa es poner activos criptográficos en funcionamiento en la cadena para crear valor económico.
DeFi 2.0 se ha expandido sobre esta base, introduciendo economías de tokens innovadoras y mecanismos de distribución de incentivos, con el objetivo de alinear los intereses de los diferentes interesados en el protocolo y dar lugar a nuevos mercados emergentes que ofrecen fuentes alternativas de ingresos.
DeFi 3.0 introduce inteligencia artificial en el ámbito de las finanzas descentralizadas. El núcleo de esta etapa es la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y modelos de aprendizaje automático (ML) en productos DeFi. Su rango de aplicación va desde la integración simple de LLM (como soporte al cliente inteligente), hasta sistemas complejos de múltiples agentes y sistemas de aprendizaje automático, mejorando fundamentalmente el rendimiento del producto (como aumentar las ganancias de transacción, reducir la pérdida impermanente, aumentar los rendimientos de LP, disminuir el riesgo de liquidación en el comercio perpetuo, etc.).
Evolución del sistema de predicción
Las redes neuronales y los árboles de decisión han estado presentes desde la década de 2000, y fueron utilizados en sus inicios por fondos de cobertura para predecir los precios de acciones y materias primas. Estos sistemas tempranos alcanzaron una precisión del 50%-60% en las predicciones a corto plazo, pero su aplicación se vio limitada debido al sobreajuste y a la escasez de datos.
Con el auge del aprendizaje profundo y la tecnología de grandes datos, los modelos pueden manejar conjuntos de datos de mayor escala, incluidos datos de series temporales, noticias y datos no estructurados de redes sociales, lo que permite realizar predicciones más precisas y aplicaciones más amplias.
En los últimos cinco años, la aparición de modelos Transformer y de IA multimodal ha marcado un desarrollo revolucionario en los sistemas de predicción. Estos modelos avanzados pueden integrar fuentes de datos más diversas, como el sentimiento en redes sociales, datos de transacciones en blockchain, datos de oráculos, noticias en tiempo real y predicciones de crowdsourcing. Esto ha permitido que algunos modelos de IA alcancen una precisión del 80%-90% en la predicción de resultados de eventos y precios de activos.
A medida que estos modelos continúan mejorando, la demanda de integrar capacidades de predicción en los sistemas DeFi ha aumentado drásticamente. Estamos en las primeras etapas de DeFi 3.0 y estamos presenciando cómo los participantes del mercado combinan sistemas de IA/aprendizaje automático con escenarios de aplicaciones Web3.
La combinación de DeFi y sistemas de IA/ML
Una red de modelo de predicción descentralizada ha logrado una amplia integración con múltiples protocolos DeFi y equipos de agentes de IA, dotándolos de capacidades de predicción, con un enfoque principal en la predicción de precios de criptomonedas. Se dice que su tasa de precisión en la predicción de precios de criptomonedas a corto plazo es de aproximadamente el 80%.
Las principales aplicaciones de esta red incluyen:
Otro desarrollo importante es el uso de un mecanismo de distribución de incentivos descentralizados para apoyar la investigación y desarrollo de productos de startups. Este mecanismo puede ayudar a los equipos a externalizar una gran cantidad de trabajo de desarrollo a los mineros; cuanto mayor sea el incentivo, mejor será la calidad de los mineros participantes.
Dado que los modelos de aprendizaje automático y los sistemas de predicción son una de las tareas más fáciles de cuantificar, muchas subredes se enfocan en este campo. Algunas de estas subredes están desarrollando productos DeFi innovadores, como tesorerías que automáticamente distribuyen los depósitos de los usuarios a eventos/mercados de alta credibilidad para realizar apuestas, y las pruebas iniciales muestran que la tasa de rendimiento anual podría alcanzar cuatro cifras.
También hay algunas subredes en desarrollo de modelos de predicción de volatilidad altamente generales, que se pueden utilizar para predecir la probabilidad de liquidación, el tiempo de supervivencia de las posiciones perpetuas, establecer rangos de provisión de liquidez y predecir la pérdida impermanente, así como predecir el precio de ejercicio y el tiempo de vencimiento de las opciones. Se dice que estos modelos superan en un 25%-30% el rendimiento de los modelos de referencia tradicionales.
Estos sistemas de predicción ya han comenzado a integrarse con varias plataformas de blockchain y protocolos DeFi, apoyando las competiciones de traders de IA, ayudando a los protocolos a enfrentar mejor la volatilidad del mercado y optimizando aplicaciones como el staking líquido.
Perspectivas Futuras
Con la continua búsqueda de mayores rendimientos y menores riesgos, esperamos que se introduzcan más activos físicos en la blockchain. Las fuentes de rendimiento DeFi existentes se optimizarán constantemente, volviéndose más accesibles.
Los mercados de predicción podrían convertirse en una fuente importante de información, la IA actuará como creador de mercado, y los participantes experimentados estimularán aún más la sabiduría colectiva. A medida que las herramientas se vuelven más inteligentes, los modelos de predicción también se volverán más precisos.
Cuanto más aprenden estos sistemas, mayor es su valor. Además, a medida que su interoperabilidad con otras partes de Web3 aumenta, esta tendencia se volverá imparable.
En última instancia, todo en el ámbito de las criptomonedas es una apuesta por el futuro. Por lo tanto, aquellos que puedan prever el futuro de manera un poco más clara en términos de infraestructura y aplicaciones—ya sea a través de la inteligencia colectiva, datos de mejor calidad o modelos más precisos—tendrán una ventaja significativa en la competencia futura.