Прогностические способности имеют решающее значение для развития человечества
Прогнозирование является ключевой способностью в процессе эволюции человека. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию, чтобы воспринимать угрозы и возможности в окружающей среде, например, распознавать модели поведения хищников, искать возможности для охоты и предугадывать сезонное снабжение продовольствием. Эти прогнозы крайне важны для выживания.
С течением времени предсказательные способности человека постоянно развиваются. Мы начали использовать инструменты и планировать, например, прогнозировать потребности в посадке и хранении еды. Мы также научились интерпретировать социальные подсказки, предугадывать намерения и эмоции других. Прогресс в таких областях, как письмо, наука, математика, а также современные статистика, информатика, машинное обучение и технологии искусственного интеллекта, постоянно усиливает предсказательные способности человека.
Прогнозные рынки стали важным экономическим инструментом, который использует коллективный разум для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов, прогнозные рынки повышают точность прогнозов с помощью экономических стимулов, поскольку участники ставят реальные деньги. Некоторые прогнозные платформы привлекли ставки почти на 4 миллиарда долларов на рынке выборов в США в 2024 году, и точность их прогнозов о победе Трампа даже превышает традиционные опросы, подчеркивая экономическую ценность краудсорсинга прогнозов.
Подобная эволюция также произошла в области спотовой и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих глобальный спрос на криптовалюту, до недавнего времени некоторые платформы предлагают услуги самохранения и без KYC, при этом сохраняя опыт торговли, аналогичный централизованным биржам, эта область быстро развивается.
С развитием искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения, наши способности прогнозировать события, цены на активы и волатильность значительно улучшаются. Это приведет человечество в новую стадию эволюции.
Восход DeFi 3.0
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя любому в любое время и в любом месте проводить операции по переводам, торговле, ставкам, кредитованию и добыче доходов. По сути, это означает вложение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности, к代表项目包括一些知名的去中心化交易所、借贷平台和收益聚合器等.
DeFi 2.0 расширяет эту основу, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие появлению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в область DeFi. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Его суть заключается в интеграции крупных языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты.
От простых интеграций LLM (, таких как обслуживание клиентов/ассистенты, помогающие пользователям использовать протокол ), до сложных многоагентных/кластерных и систем машинного обучения, ИИ кардинально улучшает DeFi продукты (, такие как увеличение прибыли от торговли, снижение непостоянных потерь, повышение доходности LP, снижение рисков ликвидации бессрочной торговли и т.д. ).
Кроме абстрактного уровня DeFAI и полностью автономных финансовых агентов, сегодня мы обсудим, как системы ИИ/МЛ и прогнозные модели могут преобразовать DeFi и другие вертикальные области.
Развитие предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились в 2000-х годах, когда некоторые хедж-фонды использовали эти системы для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно информативными, точность краткосрочных прогнозов достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченных данных их применение было ограничено.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных ( временных рядов, новостей и неструктурированных данных из социальных медиа ), что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
За последние пять лет произошли прорывные изменения: модели Transformer и многомодальный ИИ интегрировали более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, оракулы, новости в режиме реального времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь 80%-90% точности в прогнозировании результатов событий и цен активов.
С увеличением улучшений этих моделей спрос на интеграцию предсказательных возможностей в системы DeFi значительно возрос. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0 и в режиме реального времени наблюдаем, как некоторые участники рынка объединяют системы AI/ML с приложениями Web3.
Сочетание DeFi и систем AI/ML
Некоторый децентрализованный предсказательный модельный сетевой проект уже интегрировался с несколькими DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет его предсказательными способностями (. Основное внимание уделяется прогнозированию цен на криптовалюту, такую как BTC, ETH, SOL ). Утверждается, что точность краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
AI-управляемый трезор на основе USDC, использующий технологии прогнозирования для максимизации прибыли от торговли SOL. С 23 апреля его накопленная доходность составила 2,4%, годовая доходность примерно 10%.
AI LP-кладовая, использующая прогнозные данные о ценах, чтобы лучше разместить ликвидность до колебаний цен, тем самым избегая непостоянных потерь.
Сотрудничество с несколькими командами для поддержки торговых стратегий и исполнения для AI-агентов.
Некоторые механизмы распределения стимулов в сети могут помочь стартапам компенсировать затраты на разработку. Команды используют эту сеть для запуска разработки продукта, передавая большую часть работы разработчиков майнерам. Чем выше стимул, тем лучше качество майнеров.
С учетом того, что модели машинного обучения и прогнозирования являются одной из самых легко количественно оцениваемых задач (, создание моделей, которые могут точно предсказывать определенные вещи ), является одной из вертикальных областей, на которые субсеть обращает наибольшее внимание.
Некоторые подсети, сосредоточенные на прогнозировании, разрабатывают интересные приложения:
Скоро будет запущен DeFi-казначей, который автоматически распределит депозиты пользователей на высоконадёжные события/рынки для ставок. По утверждениям, годовая доходность ранних тестов превышает четырёхзначное число.
Постоянное улучшение в области прогнозирования футбола/регбийного футбола. Недавние результаты Кубка мира показали, что агрессивные ставки принесли 232% доходности инвестиций. Команда также работает над разработкой продукта DeFi-казначейства, который будет использовать более ориентированный на риск подход.
Подсеть, построенная на основе высоко универсальной модели прогнозирования волатильности. Она может использоваться для охвата различных вероятностей того, что произойдет с ценами (, а не только для прогнозирования будущих цен ), например, для прогнозирования вероятности ликвидации, времени жизни/времени ликвидации бессрочных позиций, настройки диапазона предоставления ликвидности и прогнозирования непостоянных убытков, прогнозирования цены исполнения опционов и времени истечения в рамках окна и т.д.
Эти подсети привлекают такое внимание, потому что они каждый год предлагают токены на сумму от 2 до более чем 10 миллионов долларов в качестве стимулов, чтобы привлечь майнеров к постоянному улучшению их моделей прогнозирования.
Цель состоит в том, чтобы использовать эти стимулы в качестве капитальных затрат для направления разработки продуктов и как можно быстрее достичь коммерциализации/продуктирования, чтобы получить реальную прибыль и снизить давление на продажу токенов. Некоторые из этих подсетей уже начали переходить к стадии коммерциализации.
Перспективы будущего
Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше физических активов в цепочку. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и станут все более доступными.
Предсказательные рынки станут основным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркетмейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективный разум. Инструменты становятся все более умными, модели становятся все более точными, и мы уже увидели некоторые результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем менее остановимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в криптосфере является ставкой на будущее. Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут хоть немного яснее предсказать будущее — будь то через коллективное знание, более качественные данные или более точные модели — 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» .
22 Лайков
Награда
22
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MEVSandwichVictim
· 18ч назад
Дай мне весь прогноз, все рухнуло.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektHunter
· 08-14 10:57
Взгляд на рыночный пик 8848
Посмотреть ОригиналОтветить0
BTCRetirementFund
· 08-13 00:08
Сидеть и ждать риса не так надежно, как бросать кубики.
Децентрализованные финансы 3.0: революция слияния системы прогнозирования ИИ и шифрования финансов
Прогностические способности имеют решающее значение для развития человечества
Прогнозирование является ключевой способностью в процессе эволюции человека. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию, чтобы воспринимать угрозы и возможности в окружающей среде, например, распознавать модели поведения хищников, искать возможности для охоты и предугадывать сезонное снабжение продовольствием. Эти прогнозы крайне важны для выживания.
С течением времени предсказательные способности человека постоянно развиваются. Мы начали использовать инструменты и планировать, например, прогнозировать потребности в посадке и хранении еды. Мы также научились интерпретировать социальные подсказки, предугадывать намерения и эмоции других. Прогресс в таких областях, как письмо, наука, математика, а также современные статистика, информатика, машинное обучение и технологии искусственного интеллекта, постоянно усиливает предсказательные способности человека.
Прогнозные рынки стали важным экономическим инструментом, который использует коллективный разум для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов, прогнозные рынки повышают точность прогнозов с помощью экономических стимулов, поскольку участники ставят реальные деньги. Некоторые прогнозные платформы привлекли ставки почти на 4 миллиарда долларов на рынке выборов в США в 2024 году, и точность их прогнозов о победе Трампа даже превышает традиционные опросы, подчеркивая экономическую ценность краудсорсинга прогнозов.
Подобная эволюция также произошла в области спотовой и бессрочной торговли. От появления централизованных бирж, удовлетворяющих глобальный спрос на криптовалюту, до недавнего времени некоторые платформы предлагают услуги самохранения и без KYC, при этом сохраняя опыт торговли, аналогичный централизованным биржам, эта область быстро развивается.
С развитием искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения, наши способности прогнозировать события, цены на активы и волатильность значительно улучшаются. Это приведет человечество в новую стадию эволюции.
Восход DeFi 3.0
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя любому в любое время и в любом месте проводить операции по переводам, торговле, ставкам, кредитованию и добыче доходов. По сути, это означает вложение криптоактивов в цепочку для создания экономической ценности, к代表项目包括一些知名的去中心化交易所、借贷平台和收益聚合器等.
DeFi 2.0 расширяет эту основу, вводя инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие появлению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в область DeFi. Некоторые называют это DeFAI, другие - AiFi. Его суть заключается в интеграции крупных языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в DeFi-продукты.
От простых интеграций LLM (, таких как обслуживание клиентов/ассистенты, помогающие пользователям использовать протокол ), до сложных многоагентных/кластерных и систем машинного обучения, ИИ кардинально улучшает DeFi продукты (, такие как увеличение прибыли от торговли, снижение непостоянных потерь, повышение доходности LP, снижение рисков ликвидации бессрочной торговли и т.д. ).
Кроме абстрактного уровня DeFAI и полностью автономных финансовых агентов, сегодня мы обсудим, как системы ИИ/МЛ и прогнозные модели могут преобразовать DeFi и другие вертикальные области.
Развитие предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились в 2000-х годах, когда некоторые хедж-фонды использовали эти системы для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно информативными, точность краткосрочных прогнозов достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченных данных их применение было ограничено.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных ( временных рядов, новостей и неструктурированных данных из социальных медиа ), что привело к более точным прогнозам и более широкому применению.
За последние пять лет произошли прорывные изменения: модели Transformer и многомодальный ИИ интегрировали более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, оракулы, новости в режиме реального времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь 80%-90% точности в прогнозировании результатов событий и цен активов.
С увеличением улучшений этих моделей спрос на интеграцию предсказательных возможностей в системы DeFi значительно возрос. Мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0 и в режиме реального времени наблюдаем, как некоторые участники рынка объединяют системы AI/ML с приложениями Web3.
Сочетание DeFi и систем AI/ML
Некоторый децентрализованный предсказательный модельный сетевой проект уже интегрировался с несколькими DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет его предсказательными способностями (. Основное внимание уделяется прогнозированию цен на криптовалюту, такую как BTC, ETH, SOL ). Утверждается, что точность краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
AI-управляемый трезор на основе USDC, использующий технологии прогнозирования для максимизации прибыли от торговли SOL. С 23 апреля его накопленная доходность составила 2,4%, годовая доходность примерно 10%.
AI LP-кладовая, использующая прогнозные данные о ценах, чтобы лучше разместить ликвидность до колебаний цен, тем самым избегая непостоянных потерь.
Сотрудничество с несколькими командами для поддержки торговых стратегий и исполнения для AI-агентов.
Некоторые механизмы распределения стимулов в сети могут помочь стартапам компенсировать затраты на разработку. Команды используют эту сеть для запуска разработки продукта, передавая большую часть работы разработчиков майнерам. Чем выше стимул, тем лучше качество майнеров.
С учетом того, что модели машинного обучения и прогнозирования являются одной из самых легко количественно оцениваемых задач (, создание моделей, которые могут точно предсказывать определенные вещи ), является одной из вертикальных областей, на которые субсеть обращает наибольшее внимание.
Некоторые подсети, сосредоточенные на прогнозировании, разрабатывают интересные приложения:
Скоро будет запущен DeFi-казначей, который автоматически распределит депозиты пользователей на высоконадёжные события/рынки для ставок. По утверждениям, годовая доходность ранних тестов превышает четырёхзначное число.
Постоянное улучшение в области прогнозирования футбола/регбийного футбола. Недавние результаты Кубка мира показали, что агрессивные ставки принесли 232% доходности инвестиций. Команда также работает над разработкой продукта DeFi-казначейства, который будет использовать более ориентированный на риск подход.
Подсеть, построенная на основе высоко универсальной модели прогнозирования волатильности. Она может использоваться для охвата различных вероятностей того, что произойдет с ценами (, а не только для прогнозирования будущих цен ), например, для прогнозирования вероятности ликвидации, времени жизни/времени ликвидации бессрочных позиций, настройки диапазона предоставления ликвидности и прогнозирования непостоянных убытков, прогнозирования цены исполнения опционов и времени истечения в рамках окна и т.д.
Эти подсети привлекают такое внимание, потому что они каждый год предлагают токены на сумму от 2 до более чем 10 миллионов долларов в качестве стимулов, чтобы привлечь майнеров к постоянному улучшению их моделей прогнозирования.
Цель состоит в том, чтобы использовать эти стимулы в качестве капитальных затрат для направления разработки продуктов и как можно быстрее достичь коммерциализации/продуктирования, чтобы получить реальную прибыль и снизить давление на продажу токенов. Некоторые из этих подсетей уже начали переходить к стадии коммерциализации.
Перспективы будущего
Стремление к более высокой доходности и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше физических активов в цепочку. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и станут все более доступными.
Предсказательные рынки станут основным источником информации, ИИ будет выступать в роли маркетмейкера, а опытные участники будут дополнительно стимулировать коллективный разум. Инструменты становятся все более умными, модели становятся все более точными, и мы уже увидели некоторые результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем менее остановимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в криптосфере является ставкой на будущее. Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые смогут хоть немного яснее предсказать будущее — будь то через коллективное знание, более качественные данные или более точные модели — будут иметь значительное преимущество.