Прогностичні здібності: ядро та майбутнє еволюції людини
Прогнозування завжди було ключовим елементом у процесі еволюції людини. Починаючи з давніх часів, наші предки покладалися на свої відчуття та інтуїцію, щоб передбачити загрози та можливості в навколишньому середовищі, включаючи поведінку хижаків, шанси на появу здобичі та сезонну доступність їжі. Ці прогнози були життєво важливими для виживання.
З часом ця здатність до прогнозування поступово розвинулася в більш складні інструменти та методи планування. Ми навчилися прогнозувати потреби в посівах сільськогосподарських культур, планувати забій та зберігання м'яса. Здатність до соціального прогнозування також покращилася, ми можемо краще розуміти наміри, емоції та поведінку інших. Людство також розробило такі інструменти, як письмо, наука та математика, що призвело до створення сучасних технологій, таких як статистика, комп'ютерні науки, машинне навчання та штучний інтелект, які спрямовані на посилення нашої здатності до прогнозування.
Прогнозні ринки стали важливим економічним інструментом, який використовує колективний розум для прогнозування різних результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним стимулюючим механізмам, оскільки учасники роблять ставки реальними коштами.
У прогнозах виборів у США 2024 року одна з прогнозних платформ залучила майже 4 мільярди доларів ставок, а її точність прогнозування навіть перевищила традиційні опитування громадської думки, що повністю відображає економічну цінність прогнозування на основі колективного розуму.
Така ж еволюція відбулася в сфері спотової та безстрокової торгівлі. Від зростання централізованих бірж, які задовольняють глобальний попит на криптовалютну торгівлю, до нещодавніх інновацій у децентралізованих платформах, які пропонують самостійне зберігання та послуги без необхідності верифікації особи, при цьому зберігаючи досвід користувачів, подібний до централізованих бірж.
З підйомом штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання можливості людей передбачати події, ціни активів та коливання ринку значно зростають. Це знаменує собою те, що еволюція людства наближається до нового етапу.
DeFi 3.0: Злиття штучного інтелекту та децентралізованих фінансів
DeFi 1.0 впровадив смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток прибутку в будь-який час і в будь-якому місці. Суть цього етапу полягає в тому, щоб внести криптоактиви в блокчейн для створення економічної вартості.
DeFi 2.0 на цій основі було розширено, введено інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, що має на меті узгодження інтересів різних зацікавлених сторін у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
DeFi 3.0 приносить штучний інтелект у сферу децентралізованих фінансів. Основою цього етапу є інтеграція великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти DeFi. Їхнє застосування коливається від простих інтеграцій LLM (таких як інтелектуальна клієнтська підтримка) до складних багатагенерних систем та систем машинного навчання, що в корені покращує продуктивність продуктів (наприклад, збільшуючи прибуток від торгівлі, зменшуючи непостійні втрати, підвищуючи прибутковість LP, знижуючи ризики ліквідації в безстрокових торгах тощо).
Еволюція прогнозних систем
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися ще в 2000-х роках, спочатку їх використовували хедж-фонди для прогнозування цін на акції та товари. Ці ранні системи досягли точності в 50%-60% у короткострокових прогнозах, але через перенавчання та обмеженість даних їх застосування було обмеженим.
З появою технологій глибокого навчання та великих даних моделі можуть обробляти більші набори даних, включаючи дані часових рядів, новини та неструктуровані дані з соціальних медіа, що дозволяє досягати більш точних прогнозів і більш широкого застосування.
Протягом останніх п'яти років поява моделей Transformer та мультимодального ШІ стала знаковим розвитком в прогнозних системах. Ці передові моделі здатні інтегрувати більш різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, дані блокчейн-транзакцій, дані оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності у прогнозуванні результатів подій та цін на активи на рівні 80%-90%.
Зі збільшенням удосконалення цих моделей зріс попит на інтеграцію прогностичних можливостей у системи DeFi. Ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0 і стаємо свідками того, як учасники ринку поєднують системи AI/машинного навчання з сценаріями застосування Web3.
Поєднання DeFi та AI/ML систем
Одна децентралізована мережа прогнозних моделей вже реалізувала широке інтегрування з кількома DeFi протоколами та командами AI-агентів, надаючи їм можливості прогнозування, зосереджуючи увагу на прогнозуванні цін на криптовалюту. Згідно з повідомленнями, її точність короткострокового прогнозування цін на криптовалюту становить близько 80%.
Основні застосування цієї мережі включають:
AI-орієнтований трезор на основі USDC, що використовує технології виводу для максимізації прибутку від торгівлі SOL.
AI LP-скарбниця, що використовує дані прогнозування цін для кращого розподілу ліквідності, щоб уникнути непостійних збитків.
Співпраця з кількома командами для підтримки торгових стратегій і виконання для AI-агентів.
Іншим важливим розвитком є використання механізму розподілу децентралізованих стимулів для підтримки розробки продуктів стартапів. Цей механізм може допомогти командам делегувати велику частину розробницької роботи шахтарям: чим вищі стимули, тим якіснішими є шахтарі, що беруть участь.
Оскільки моделі машинного навчання та прогностичні системи є одними з найбільш кількісних завдань, багато підмереж зосереджуються на цій галузі. Деякі з цих підмереж розробляють інноваційні продукти DeFi, такі як сховище, яке автоматично розподіляє депозит користувачів для ставок на події/ринки з високою довірою; ранні тести показали, що річна доходність може досягати чотиризначних чисел.
Існують також деякі підмережі, які розробляють високоуніверсальні моделі прогнозування волатильності, які можуть бути використані для прогнозування ймовірності ліквідації, тривалості існування безстрокових позицій, встановлення діапазону надання ліквідності, прогнозування непостійних втрат, прогнозування цін виконання опціонів та терміну їх дії тощо. Ці моделі, як стверджується, перевершують традиційні базові моделі на 25%-30%.
Ці прогностичні системи вже почали інтегруватися з різними блокчейн-платформами та DeFi-протоколами, щоб підтримати змагання AI-трейдерів, допомагаючи протоколам краще справлятися з ринковими коливаннями та оптимізувати такі застосування, як ліквідне стейкінг.
Майбутнє
З прагненням до вищих доходів і нижчих ризиків, ми очікуємо, що на блокчейн буде введено більше фізичних активів. Існуючі джерела доходу DeFi постійно оптимізуватимуться і стануть більш доступними.
Ринки прогнозування можуть стати основним джерелом інформації, штучний інтелект буде виступати в ролі маркет-мейкера, а досвідчені учасники ще більше активізують колективний розум. З розумнішими інструментами прогностичні моделі стануть ще більш точними.
Чим більше ці системи навчаються, тим більша їхня цінність. І, оскільки їхня сумісність з іншими частинами Web3 зростає, ця тенденція стане незворотною.
Зрештою, все в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті, хто зможе хоч трохи ясніше передбачити майбутні інфраструктури та програми — чи то через колективний розум, якісніші дані, чи точніші моделі — матимуть значну перевагу в майбутній конкуренції.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
RektRecorder
· 22год тому
Прогнозування самотності
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropGrandpa
· 22год тому
Можу сказати, що це дуже смачно!
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoCross-TalkClub
· 22год тому
невдахи наступної системи розумного прогнозування врожаю
DeFi 3.0: Злиття ШІ та Децентралізованих фінансів сприяє еволюції людських прогнозувальних здібностей
Прогностичні здібності: ядро та майбутнє еволюції людини
Прогнозування завжди було ключовим елементом у процесі еволюції людини. Починаючи з давніх часів, наші предки покладалися на свої відчуття та інтуїцію, щоб передбачити загрози та можливості в навколишньому середовищі, включаючи поведінку хижаків, шанси на появу здобичі та сезонну доступність їжі. Ці прогнози були життєво важливими для виживання.
З часом ця здатність до прогнозування поступово розвинулася в більш складні інструменти та методи планування. Ми навчилися прогнозувати потреби в посівах сільськогосподарських культур, планувати забій та зберігання м'яса. Здатність до соціального прогнозування також покращилася, ми можемо краще розуміти наміри, емоції та поведінку інших. Людство також розробило такі інструменти, як письмо, наука та математика, що призвело до створення сучасних технологій, таких як статистика, комп'ютерні науки, машинне навчання та штучний інтелект, які спрямовані на посилення нашої здатності до прогнозування.
Прогнозні ринки стали важливим економічним інструментом, який використовує колективний розум для прогнозування різних результатів у економічній, політичній та культурній сферах. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним стимулюючим механізмам, оскільки учасники роблять ставки реальними коштами.
У прогнозах виборів у США 2024 року одна з прогнозних платформ залучила майже 4 мільярди доларів ставок, а її точність прогнозування навіть перевищила традиційні опитування громадської думки, що повністю відображає економічну цінність прогнозування на основі колективного розуму.
Така ж еволюція відбулася в сфері спотової та безстрокової торгівлі. Від зростання централізованих бірж, які задовольняють глобальний попит на криптовалютну торгівлю, до нещодавніх інновацій у децентралізованих платформах, які пропонують самостійне зберігання та послуги без необхідності верифікації особи, при цьому зберігаючи досвід користувачів, подібний до централізованих бірж.
З підйомом штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання можливості людей передбачати події, ціни активів та коливання ринку значно зростають. Це знаменує собою те, що еволюція людства наближається до нового етапу.
DeFi 3.0: Злиття штучного інтелекту та децентралізованих фінансів
DeFi 1.0 впровадив смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток прибутку в будь-який час і в будь-якому місці. Суть цього етапу полягає в тому, щоб внести криптоактиви в блокчейн для створення економічної вартості.
DeFi 2.0 на цій основі було розширено, введено інноваційну токеноміку та механізми розподілу винагород, що має на меті узгодження інтересів різних зацікавлених сторін у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, що пропонують альтернативні джерела доходу.
DeFi 3.0 приносить штучний інтелект у сферу децентралізованих фінансів. Основою цього етапу є інтеграція великих мовних моделей (LLM) та моделей машинного навчання (ML) у продукти DeFi. Їхнє застосування коливається від простих інтеграцій LLM (таких як інтелектуальна клієнтська підтримка) до складних багатагенерних систем та систем машинного навчання, що в корені покращує продуктивність продуктів (наприклад, збільшуючи прибуток від торгівлі, зменшуючи непостійні втрати, підвищуючи прибутковість LP, знижуючи ризики ліквідації в безстрокових торгах тощо).
Еволюція прогнозних систем
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися ще в 2000-х роках, спочатку їх використовували хедж-фонди для прогнозування цін на акції та товари. Ці ранні системи досягли точності в 50%-60% у короткострокових прогнозах, але через перенавчання та обмеженість даних їх застосування було обмеженим.
З появою технологій глибокого навчання та великих даних моделі можуть обробляти більші набори даних, включаючи дані часових рядів, новини та неструктуровані дані з соціальних медіа, що дозволяє досягати більш точних прогнозів і більш широкого застосування.
Протягом останніх п'яти років поява моделей Transformer та мультимодального ШІ стала знаковим розвитком в прогнозних системах. Ці передові моделі здатні інтегрувати більш різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, дані блокчейн-транзакцій, дані оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності у прогнозуванні результатів подій та цін на активи на рівні 80%-90%.
Зі збільшенням удосконалення цих моделей зріс попит на інтеграцію прогностичних можливостей у системи DeFi. Ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0 і стаємо свідками того, як учасники ринку поєднують системи AI/машинного навчання з сценаріями застосування Web3.
Поєднання DeFi та AI/ML систем
Одна децентралізована мережа прогнозних моделей вже реалізувала широке інтегрування з кількома DeFi протоколами та командами AI-агентів, надаючи їм можливості прогнозування, зосереджуючи увагу на прогнозуванні цін на криптовалюту. Згідно з повідомленнями, її точність короткострокового прогнозування цін на криптовалюту становить близько 80%.
Основні застосування цієї мережі включають:
Іншим важливим розвитком є використання механізму розподілу децентралізованих стимулів для підтримки розробки продуктів стартапів. Цей механізм може допомогти командам делегувати велику частину розробницької роботи шахтарям: чим вищі стимули, тим якіснішими є шахтарі, що беруть участь.
Оскільки моделі машинного навчання та прогностичні системи є одними з найбільш кількісних завдань, багато підмереж зосереджуються на цій галузі. Деякі з цих підмереж розробляють інноваційні продукти DeFi, такі як сховище, яке автоматично розподіляє депозит користувачів для ставок на події/ринки з високою довірою; ранні тести показали, що річна доходність може досягати чотиризначних чисел.
Існують також деякі підмережі, які розробляють високоуніверсальні моделі прогнозування волатильності, які можуть бути використані для прогнозування ймовірності ліквідації, тривалості існування безстрокових позицій, встановлення діапазону надання ліквідності, прогнозування непостійних втрат, прогнозування цін виконання опціонів та терміну їх дії тощо. Ці моделі, як стверджується, перевершують традиційні базові моделі на 25%-30%.
Ці прогностичні системи вже почали інтегруватися з різними блокчейн-платформами та DeFi-протоколами, щоб підтримати змагання AI-трейдерів, допомагаючи протоколам краще справлятися з ринковими коливаннями та оптимізувати такі застосування, як ліквідне стейкінг.
Майбутнє
З прагненням до вищих доходів і нижчих ризиків, ми очікуємо, що на блокчейн буде введено більше фізичних активів. Існуючі джерела доходу DeFi постійно оптимізуватимуться і стануть більш доступними.
Ринки прогнозування можуть стати основним джерелом інформації, штучний інтелект буде виступати в ролі маркет-мейкера, а досвідчені учасники ще більше активізують колективний розум. З розумнішими інструментами прогностичні моделі стануть ще більш точними.
Чим більше ці системи навчаються, тим більша їхня цінність. І, оскільки їхня сумісність з іншими частинами Web3 зростає, ця тенденція стане незворотною.
Зрештою, все в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті, хто зможе хоч трохи ясніше передбачити майбутні інфраструктури та програми — чи то через колективний розум, якісніші дані, чи точніші моделі — матимуть значну перевагу в майбутній конкуренції.