Capacidade de Previsão: O Núcleo da Evolução Humana e o Futuro
A capacidade de prever sempre foi um elemento chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, nossos ancestrais dependiam dos sentidos e da intuição para prever ameaças e oportunidades no ambiente ao seu redor, incluindo os padrões de comportamento dos predadores, as chances de aparecimento de presas e a disponibilidade sazonal de alimentos. Essas previsões eram vitais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, essa capacidade de previsão desenvolveu-se gradualmente em ferramentas e métodos de planejamento mais complexos. Aprendemos a prever a demanda pelo cultivo de culturas, a planejar o abate e o armazenamento de carne. A capacidade de previsão social também melhorou, permitindo-nos entender melhor as intenções, emoções e comportamentos dos outros. A humanidade também desenvolveu ferramentas como a escrita, a ciência e a matemática, criando assim tecnologias modernas como a estatística, a ciência da computação, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial, todas com o objetivo de melhorar nossa capacidade de previsão.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta económica importante, utilizando a sabedoria coletiva para prever uma variedade de resultados nas áreas económica, política e cultural. Ao contrário das sondagens tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões mais precisas através de mecanismos de incentivo económico, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real.
Nas previsões para as eleições presidenciais dos EUA de 2024, uma plataforma de previsões atraiu quase 4 mil milhões de dólares em apostas, com uma precisão de previsão que até supera os tradicionais inquéritos de opinião, refletindo plenamente o valor econômico da sabedoria das multidões.
A mesma evolução ocorreu no campo do trading de spot e de contratos perpétuos. Desde o surgimento das exchanges centralizadas que atendem à demanda global por trading de criptomoedas, até o recente desenvolvimento inovador de plataformas descentralizadas que oferecem serviços de auto-custódia e sem necessidade de verificação de identidade, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de usuário semelhante à das exchanges centralizadas.
Com o surgimento de modelos de previsão de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade da humanidade de prever eventos, preços de ativos e flutuações de mercado está a aumentar significativamente. Isso marca a entrada da evolução humana em uma nova fase.
DeFi 3.0: A fusão da inteligência artificial com finanças descentralizadas
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os utilizadores realizem transferências, negociações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. A essência desta fase é colocar ativos criptográficos em operação na cadeia para criar valor econômico.
O DeFi 2.0 foi expandido a partir desta base, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre as diferentes partes interessadas no protocolo e dar origem a novos mercados emergentes que oferecem fontes alternativas de rendimento.
DeFi 3.0 traz a inteligência artificial para o campo das finanças descentralizadas. O foco desta fase é integrar modelos de linguagem de grande escala (LLM) e modelos de aprendizado de máquina (ML) nos produtos DeFi. Seu escopo de aplicação varia desde a simples integração de LLM (como suporte ao cliente inteligente) até sistemas complexos de múltiplos agentes e sistemas de aprendizado de máquina, melhorando fundamentalmente o desempenho do produto (como aumentar os lucros de negociação, reduzir perdas impermanentes, aumentar os rendimentos dos LPs, diminuir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc.).
A Evolução do Sistema de Previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram na década de 2000, sendo inicialmente utilizadas por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Esses sistemas iniciais alcançaram uma taxa de precisão de 50%-60% em previsões de curto prazo, mas sua aplicação foi limitada devido ao sobreajuste e à escassez de dados.
Com o surgimento de tecnologias de aprendizado profundo e big data, os modelos são capazes de lidar com conjuntos de dados em maior escala, incluindo dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais, permitindo previsões mais precisas e uma aplicação mais ampla.
Nos últimos cinco anos, o surgimento de modelos Transformer e de IA multimodal marcou um desenvolvimento revolucionário nos sistemas de previsão. Estes modelos avançados conseguem integrar fontes de dados mais diversificadas, como emoções de redes sociais, dados de transações de blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real e previsões de crowdsourcing. Isso permite que alguns modelos de IA atinjam uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a contínua melhoria desses modelos, a demanda por integrar capacidades preditivas nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Estamos na fase inicial do DeFi 3.0 e estamos a testemunhar participantes do mercado a combinar sistemas de IA/aprendizagem automática com cenários de aplicações Web3.
A combinação de DeFi com sistemas de AI/ML
Uma rede de modelo de previsão descentralizada já implementou uma ampla integração com vários protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhes capacidade de previsão, com foco principal na previsão de preços de criptomoedas. Aparentemente, sua taxa de precisão na previsão de preços de criptomoedas a curto prazo é de cerca de 80%.
As principais aplicações desta rede incluem:
Cofrinho impulsionado por IA baseado em USDC, utilizando tecnologia de raciocínio para maximizar os lucros das transações SOL.
AI LP Tesouro, utilizando dados de preços previstos para melhor alocar liquidez e evitar perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipes para apoiar estratégias de negociação e execução para agentes de IA.
Outro desenvolvimento importante é a utilização de mecanismos de distribuição de incentivos descentralizados para apoiar a pesquisa e desenvolvimento de produtos de startups. Este mecanismo pode ajudar as equipes a terceirizar uma grande quantidade de trabalho de desenvolvimento para mineradores; quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores participantes.
Como os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar, muitas sub-rede se concentram nesta área. Algumas dessas sub-rede estão desenvolvendo produtos DeFi inovadores, como um cofre que automaticamente aloca os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas, com testes iniciais mostrando que a taxa de retorno anual pode atingir quatro dígitos.
Ainda existem algumas sub-redes a desenvolver modelos de previsão de volatilidade altamente gerais, que podem ser usados para prever a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência de posições perpétuas, definir faixas de fornecimento de liquidez e prever perdas impermanentes, prever preços de exercício de opções e prazos de vencimento, entre outros. Diz-se que estes modelos apresentam um desempenho 25%-30% superior aos modelos de referência tradicionais.
Estes sistemas de previsão começaram a integrar-se com várias plataformas de blockchain e protocolos DeFi, apoiando competições de traders de IA, ajudando os protocolos a lidarem melhor com a volatilidade do mercado e a otimizar aplicações como o staking de liquidez.
Perspectivas Futuras
Com a busca contínua por maiores rendimentos e menores riscos, esperamos que mais ativos físicos sejam introduzidos na blockchain. As fontes de rendimento DeFi existentes serão constantemente otimizadas e se tornarão mais acessíveis.
Os mercados de previsão podem tornar-se uma fonte importante de informação, com a IA a atuar como market maker, enquanto participantes experientes irão estimular ainda mais a sabedoria coletiva. À medida que as ferramentas se tornam cada vez mais inteligentes, os modelos de previsão também se tornarão mais precisos.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o seu valor. Além disso, à medida que a sua interoperabilidade com outras partes do Web3 aumenta, essa tendência se tornará imparável.
No final das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Assim, aqueles que conseguem prever o futuro das infraestruturas e aplicações de forma um pouco mais clara - seja através da sabedoria coletiva, de dados de melhor qualidade ou de modelos mais precisos - terão uma vantagem significativa na competição futura.
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RektRecorder
· 22h atrás
Prever a solidão
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AirdropGrandpa
· 22h atrás
Posso dizer que cheira bem!
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CryptoCross-TalkClub
· 22h atrás
idiotas do próximo sistema de previsão inteligente de colheita
Finanças Descentralizadas 3.0：A fusão da IA com as Finanças Descentralizadas impulsiona a evolução da capacidade preditiva humana
Capacidade de Previsão: O Núcleo da Evolução Humana e o Futuro
A capacidade de prever sempre foi um elemento chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, nossos ancestrais dependiam dos sentidos e da intuição para prever ameaças e oportunidades no ambiente ao seu redor, incluindo os padrões de comportamento dos predadores, as chances de aparecimento de presas e a disponibilidade sazonal de alimentos. Essas previsões eram vitais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, essa capacidade de previsão desenvolveu-se gradualmente em ferramentas e métodos de planejamento mais complexos. Aprendemos a prever a demanda pelo cultivo de culturas, a planejar o abate e o armazenamento de carne. A capacidade de previsão social também melhorou, permitindo-nos entender melhor as intenções, emoções e comportamentos dos outros. A humanidade também desenvolveu ferramentas como a escrita, a ciência e a matemática, criando assim tecnologias modernas como a estatística, a ciência da computação, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial, todas com o objetivo de melhorar nossa capacidade de previsão.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta económica importante, utilizando a sabedoria coletiva para prever uma variedade de resultados nas áreas económica, política e cultural. Ao contrário das sondagens tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões mais precisas através de mecanismos de incentivo económico, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real.
Nas previsões para as eleições presidenciais dos EUA de 2024, uma plataforma de previsões atraiu quase 4 mil milhões de dólares em apostas, com uma precisão de previsão que até supera os tradicionais inquéritos de opinião, refletindo plenamente o valor econômico da sabedoria das multidões.
A mesma evolução ocorreu no campo do trading de spot e de contratos perpétuos. Desde o surgimento das exchanges centralizadas que atendem à demanda global por trading de criptomoedas, até o recente desenvolvimento inovador de plataformas descentralizadas que oferecem serviços de auto-custódia e sem necessidade de verificação de identidade, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de usuário semelhante à das exchanges centralizadas.
Com o surgimento de modelos de previsão de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade da humanidade de prever eventos, preços de ativos e flutuações de mercado está a aumentar significativamente. Isso marca a entrada da evolução humana em uma nova fase.
DeFi 3.0: A fusão da inteligência artificial com finanças descentralizadas
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os utilizadores realizem transferências, negociações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. A essência desta fase é colocar ativos criptográficos em operação na cadeia para criar valor econômico.
O DeFi 2.0 foi expandido a partir desta base, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre as diferentes partes interessadas no protocolo e dar origem a novos mercados emergentes que oferecem fontes alternativas de rendimento.
DeFi 3.0 traz a inteligência artificial para o campo das finanças descentralizadas. O foco desta fase é integrar modelos de linguagem de grande escala (LLM) e modelos de aprendizado de máquina (ML) nos produtos DeFi. Seu escopo de aplicação varia desde a simples integração de LLM (como suporte ao cliente inteligente) até sistemas complexos de múltiplos agentes e sistemas de aprendizado de máquina, melhorando fundamentalmente o desempenho do produto (como aumentar os lucros de negociação, reduzir perdas impermanentes, aumentar os rendimentos dos LPs, diminuir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc.).
A Evolução do Sistema de Previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram na década de 2000, sendo inicialmente utilizadas por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Esses sistemas iniciais alcançaram uma taxa de precisão de 50%-60% em previsões de curto prazo, mas sua aplicação foi limitada devido ao sobreajuste e à escassez de dados.
Com o surgimento de tecnologias de aprendizado profundo e big data, os modelos são capazes de lidar com conjuntos de dados em maior escala, incluindo dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais, permitindo previsões mais precisas e uma aplicação mais ampla.
Nos últimos cinco anos, o surgimento de modelos Transformer e de IA multimodal marcou um desenvolvimento revolucionário nos sistemas de previsão. Estes modelos avançados conseguem integrar fontes de dados mais diversificadas, como emoções de redes sociais, dados de transações de blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real e previsões de crowdsourcing. Isso permite que alguns modelos de IA atinjam uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a contínua melhoria desses modelos, a demanda por integrar capacidades preditivas nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Estamos na fase inicial do DeFi 3.0 e estamos a testemunhar participantes do mercado a combinar sistemas de IA/aprendizagem automática com cenários de aplicações Web3.
A combinação de DeFi com sistemas de AI/ML
Uma rede de modelo de previsão descentralizada já implementou uma ampla integração com vários protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhes capacidade de previsão, com foco principal na previsão de preços de criptomoedas. Aparentemente, sua taxa de precisão na previsão de preços de criptomoedas a curto prazo é de cerca de 80%.
As principais aplicações desta rede incluem:
Outro desenvolvimento importante é a utilização de mecanismos de distribuição de incentivos descentralizados para apoiar a pesquisa e desenvolvimento de produtos de startups. Este mecanismo pode ajudar as equipes a terceirizar uma grande quantidade de trabalho de desenvolvimento para mineradores; quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores participantes.
Como os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar, muitas sub-rede se concentram nesta área. Algumas dessas sub-rede estão desenvolvendo produtos DeFi inovadores, como um cofre que automaticamente aloca os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas, com testes iniciais mostrando que a taxa de retorno anual pode atingir quatro dígitos.
Ainda existem algumas sub-redes a desenvolver modelos de previsão de volatilidade altamente gerais, que podem ser usados para prever a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência de posições perpétuas, definir faixas de fornecimento de liquidez e prever perdas impermanentes, prever preços de exercício de opções e prazos de vencimento, entre outros. Diz-se que estes modelos apresentam um desempenho 25%-30% superior aos modelos de referência tradicionais.
Estes sistemas de previsão começaram a integrar-se com várias plataformas de blockchain e protocolos DeFi, apoiando competições de traders de IA, ajudando os protocolos a lidarem melhor com a volatilidade do mercado e a otimizar aplicações como o staking de liquidez.
Perspectivas Futuras
Com a busca contínua por maiores rendimentos e menores riscos, esperamos que mais ativos físicos sejam introduzidos na blockchain. As fontes de rendimento DeFi existentes serão constantemente otimizadas e se tornarão mais acessíveis.
Os mercados de previsão podem tornar-se uma fonte importante de informação, com a IA a atuar como market maker, enquanto participantes experientes irão estimular ainda mais a sabedoria coletiva. À medida que as ferramentas se tornam cada vez mais inteligentes, os modelos de previsão também se tornarão mais precisos.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o seu valor. Além disso, à medida que a sua interoperabilidade com outras partes do Web3 aumenta, essa tendência se tornará imparável.
No final das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Assim, aqueles que conseguem prever o futuro das infraestruturas e aplicações de forma um pouco mais clara - seja através da sabedoria coletiva, de dados de melhor qualidade ou de modelos mais precisos - terão uma vantagem significativa na competição futura.