Capacité de prévision : le cœur et l'avenir de l'évolution humaine
La capacité de prédiction a toujours été un élément clé du processus d'évolution humaine. Depuis l'ère préhistorique, nos ancêtres se sont fiés à leurs sens et à leur intuition pour anticiper les menaces et les opportunités dans leur environnement, y compris les modèles de comportement des prédateurs, les occasions de chasser des proies et la disponibilité saisonnière des aliments. Ces prévisions étaient essentielles à la survie.
Au fil du temps, cette capacité de prévision s'est progressivement développée en outils et méthodes de planification plus complexes. Nous avons appris à prévoir la demande de culture, à planifier l'abattage et le stockage des viandes. La capacité de prévision sociale s'est également améliorée, nous permettant de mieux comprendre les intentions, les émotions et les comportements des autres. L'humanité a également développé des outils tels que l'écriture, la science et les mathématiques, créant ainsi des technologies modernes comme la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, toutes destinées à renforcer notre capacité de prévision.
Les marchés de prévision sont devenus un outil économique important, utilisant l'intelligence collective pour prévoir divers résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux enquêtes d'opinion traditionnelles, les marchés de prévision obtiennent des prévisions plus précises grâce à un mécanisme d'incitation économique, car les participants parient avec de l'argent réel.
Dans les prévisions des élections américaines de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, et sa précision de prédiction dépasse même celle des sondages d'opinion traditionnels, illustrant pleinement la valeur économique des prévisions basées sur la sagesse collective.
Une évolution similaire s'est également produite dans le domaine du trading au comptant et des contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés pour répondre à la demande mondiale de trading de cryptomonnaies, au développement récent des plateformes décentralisées, offrant des services de garde autonome et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience utilisateur similaire à celle des échanges centralisés.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité humaine à prédire des événements, des prix d'actifs et des fluctuations de marché est en forte augmentation. Cela marque le début d'une nouvelle étape dans l'évolution humaine.
DeFi 3.0 : fusion de l'intelligence artificielle et de la finance décentralisée
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs de transférer, trader, miser, prêter et miner des rendements à tout moment et en tout lieu. L'essence 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 cette base, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution d'incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la finance décentralisée. Le cœur de cette phase est l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. Son champ d'application va de l'intégration simple de LLM (comme le support client intelligent) à des systèmes multi-agents complexes et des systèmes d'apprentissage automatique, améliorant fondamentalement les performances des produits (telles que l'augmentation des profits de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'augmentation des rendements des fournisseurs de liquidités, la diminution des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus dans les années 2000, utilisés à l'origine par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers systèmes ont atteint un taux de précision de 50 à 60 % dans les prévisions à court terme, mais leur application a été limitée en raison du surajustement et de la quantité limitée de données.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des technologies de Big Data, les modèles peuvent traiter des ensembles de données à une plus grande échelle, y compris des données de séries chronologiques, des nouvelles et des données non structurées 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 un développement révolutionnaire des systèmes de prévision. Ces modèles avancés sont capables d'intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les émotions des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les données d'oracle, les actualités en temps réel et les prévisions en crowdsourcing. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une 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 des capacités de prévision dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes au début de DeFi 3.0 et nous assistons à la combinaison des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 par les acteurs du marché.
La combinaison des systèmes DeFi et AI/ML
Un certain réseau de modèles de prévision décentralisé a déjà réalisé une large intégration avec plusieurs protocoles DeFi et équipes d'agents IA, leur conférant des capacités de prévision, se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies. On dit que son taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Les principales applications de ce réseau comprennent :
Un coffre-fort alimenté par l'IA basé sur l'USDC, utilisant des techniques de raisonnement pour maximiser les profits des transactions SOL.
Trésorerie AI LP, utilisant des données de prix prévisionnels pour mieux allouer la liquidité afin d'éviter les pertes impermanentes.
Collaborer avec plusieurs équipes pour soutenir les stratégies de trading et l'exécution des agents IA.
Un autre développement important est l'utilisation de mécanismes de distribution d'incitations décentralisées pour soutenir la recherche et le développement de produits des startups. Ce mécanisme permet aux équipes de sous-traiter une grande partie du travail de développement aux mineurs, plus les incitations sont élevées, meilleure est la qualité des mineurs participants.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prévision sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier, de nombreux sous-réseaux se concentrent sur ce domaine. Certains de ces sous-réseaux développent des produits DeFi innovants, tels que des coffres qui allouent automatiquement les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés à haute crédibilité pour parier, les tests préliminaires montrant que le rendement annuel pourrait atteindre quatre chiffres.
Il existe également des sous-réseaux en cours de développement de modèles de prévision de volatilité hautement généralisés, qui peuvent être utilisés pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions perpétuelles, définir des plages de fourniture de liquidité et prédire les pertes impermanentes, ainsi que prédire les prix d'exercice des options et les dates d'expiration, etc. Ces modèles seraient censés surpasser les modèles de référence traditionnels de 25 % à 30 %.
Ces systèmes de prévision ont commencé à s'intégrer à diverses plateformes blockchain et protocoles DeFi, soutenant les compétitions de traders IA, aidant les protocoles à mieux faire face aux fluctuations du marché et à optimiser des applications telles que le staking de liquidités.
Perspectives d'avenir
Avec la recherche continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous prévoyons que davantage d'actifs physiques seront introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes seront continuellement optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs pourraient devenir une source d'information majeure, l'IA agira en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles prédictifs deviendront également plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 s'améliore, cette tendance deviendra irréversible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, ceux qui peuvent prévoir l'avenir des infrastructures et des applications, même légèrement plus clairement - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif dans la compétition future.
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RektRecorder
· Il y a 11h
Prédire la solitude
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AirdropGrandpa
· Il y a 11h
Puis-je dire que c'est vraiment délicieux !
Voir l'originalRépondre0
CryptoCross-TalkClub
· Il y a 11h
Le système de prévision intelligente de récolte de pigeons.
Finance décentralisée 3.0 : La fusion de l'IA et de la Finance Décentralisée propulse l'évolution de la capacité prédictive humaine
Capacité de prévision : le cœur et l'avenir de l'évolution humaine
La capacité de prédiction a toujours été un élément clé du processus d'évolution humaine. Depuis l'ère préhistorique, nos ancêtres se sont fiés à leurs sens et à leur intuition pour anticiper les menaces et les opportunités dans leur environnement, y compris les modèles de comportement des prédateurs, les occasions de chasser des proies et la disponibilité saisonnière des aliments. Ces prévisions étaient essentielles à la survie.
Au fil du temps, cette capacité de prévision s'est progressivement développée en outils et méthodes de planification plus complexes. Nous avons appris à prévoir la demande de culture, à planifier l'abattage et le stockage des viandes. La capacité de prévision sociale s'est également améliorée, nous permettant de mieux comprendre les intentions, les émotions et les comportements des autres. L'humanité a également développé des outils tels que l'écriture, la science et les mathématiques, créant ainsi des technologies modernes comme la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, toutes destinées à renforcer notre capacité de prévision.
Les marchés de prévision sont devenus un outil économique important, utilisant l'intelligence collective pour prévoir divers résultats dans les domaines économique, politique et culturel. Contrairement aux enquêtes d'opinion traditionnelles, les marchés de prévision obtiennent des prévisions plus précises grâce à un mécanisme d'incitation économique, car les participants parient avec de l'argent réel.
Dans les prévisions des élections américaines de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, et sa précision de prédiction dépasse même celle des sondages d'opinion traditionnels, illustrant pleinement la valeur économique des prévisions basées sur la sagesse collective.
Une évolution similaire s'est également produite dans le domaine du trading au comptant et des contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés pour répondre à la demande mondiale de trading de cryptomonnaies, au développement récent des plateformes décentralisées, offrant des services de garde autonome et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience utilisateur similaire à celle des échanges centralisés.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité humaine à prédire des événements, des prix d'actifs et des fluctuations de marché est en forte augmentation. Cela marque le début d'une nouvelle étape dans l'évolution humaine.
DeFi 3.0 : fusion de l'intelligence artificielle et de la finance décentralisée
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs de transférer, trader, miser, prêter et miner des rendements à tout moment et en tout lieu. L'essence 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 cette base, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution d'incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes du protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents offrant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la finance décentralisée. Le cœur de cette phase est l'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) et de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. Son champ d'application va de l'intégration simple de LLM (comme le support client intelligent) à des systèmes multi-agents complexes et des systèmes d'apprentissage automatique, améliorant fondamentalement les performances des produits (telles que l'augmentation des profits de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'augmentation des rendements des fournisseurs de liquidités, la diminution des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus dans les années 2000, utilisés à l'origine par les fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers systèmes ont atteint un taux de précision de 50 à 60 % dans les prévisions à court terme, mais leur application a été limitée en raison du surajustement et de la quantité limitée de données.
Avec l'essor de l'apprentissage profond et des technologies de Big Data, les modèles peuvent traiter des ensembles de données à une plus grande échelle, y compris des données de séries chronologiques, des nouvelles et des données non structurées 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 un développement révolutionnaire des systèmes de prévision. Ces modèles avancés sont capables d'intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que les émotions des médias sociaux, les données de transactions blockchain, les données d'oracle, les actualités en temps réel et les prévisions en crowdsourcing. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une 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 des capacités de prévision dans les systèmes DeFi a considérablement augmenté. Nous sommes au début de DeFi 3.0 et nous assistons à la combinaison des systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 par les acteurs du marché.
La combinaison des systèmes DeFi et AI/ML
Un certain réseau de modèles de prévision décentralisé a déjà réalisé une large intégration avec plusieurs protocoles DeFi et équipes d'agents IA, leur conférant des capacités de prévision, se concentrant principalement sur la prévision des prix des cryptomonnaies. On dit que son taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme est d'environ 80 %.
Les principales applications de ce réseau comprennent :
Un autre développement important est l'utilisation de mécanismes de distribution d'incitations décentralisées pour soutenir la recherche et le développement de produits des startups. Ce mécanisme permet aux équipes de sous-traiter une grande partie du travail de développement aux mineurs, plus les incitations sont élevées, meilleure est la qualité des mineurs participants.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prévision sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier, de nombreux sous-réseaux se concentrent sur ce domaine. Certains de ces sous-réseaux développent des produits DeFi innovants, tels que des coffres qui allouent automatiquement les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés à haute crédibilité pour parier, les tests préliminaires montrant que le rendement annuel pourrait atteindre quatre chiffres.
Il existe également des sous-réseaux en cours de développement de modèles de prévision de volatilité hautement généralisés, qui peuvent être utilisés pour prédire la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions perpétuelles, définir des plages de fourniture de liquidité et prédire les pertes impermanentes, ainsi que prédire les prix d'exercice des options et les dates d'expiration, etc. Ces modèles seraient censés surpasser les modèles de référence traditionnels de 25 % à 30 %.
Ces systèmes de prévision ont commencé à s'intégrer à diverses plateformes blockchain et protocoles DeFi, soutenant les compétitions de traders IA, aidant les protocoles à mieux faire face aux fluctuations du marché et à optimiser des applications telles que le staking de liquidités.
Perspectives d'avenir
Avec la recherche continue de rendements plus élevés et de risques plus faibles, nous prévoyons que davantage d'actifs physiques seront introduits sur la blockchain. Les sources de rendement DeFi existantes seront continuellement optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs pourraient devenir une source d'information majeure, l'IA agira en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective. À mesure que les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles prédictifs deviendront également plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, à mesure que leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 s'améliore, cette tendance deviendra irréversible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, ceux qui peuvent prévoir l'avenir des infrastructures et des applications, même légèrement plus clairement - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif dans la compétition future.