Capacité de prédiction : le cœur de l'évolution humaine
La capacité de prédiction a toujours été la clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, les humains ont compté sur leurs sens et leur intuition pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme reconnaître les schémas de comportement des prédateurs, le moment d'apparition des proies, et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision a progressivement évolué vers l'utilisation d'outils et la capacité de planification, comme la prévision de la demande de cultures à planter, des méthodes de conservation des aliments, etc. L'humanité a également développé la capacité de prédire des indices sociaux, y compris la compréhension des intentions, des émotions et des comportements des autres. Le développement de l'écriture, des sciences, des mathématiques, ainsi que l'émergence d'outils modernes tels que les statistiques, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, visent à renforcer la capacité de prévision de l'homme.
Les marchés de prédiction ont évolué en un outil économique qui utilise la capacité de prédiction humaine pour anticiper les résultats des événements économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions plus précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, dont les résultats de prévision ont même dépassé la précision des sondages d'opinion traditionnels, soulignant la valeur économique de la prévision par crowdsourcing.
La même évolution s'applique aux échanges au comptant et aux contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés, à la satisfaction de la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, jusqu'au développement récent des plateformes décentralisées, offrant des services d'auto-garde et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés, ce domaine est en constante innovation.
Avec l'émergence des modèles de prédiction en intelligence artificielle et en apprentissage machine, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités est en forte augmentation. Cela conduira l'humanité vers la prochaine étape de l'évolution.
DeFi 3.0 : L'intégration de l'intelligence artificielle
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des emprunts et du mining de rendement à tout moment et en tout lieu. Cela consiste essentiellement à mettre des actifs cryptographiques en fonctionnement sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de 1.0, introduisant une nouvelle économie de jetons et des mécanismes de distribution d'incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes dans le protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents fournissant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine DeFi. Cela signifie l'intégration de modèles de langage à grande échelle (LLM) et/ou de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. De l'intégration simple de LLM (comme agir en tant que support client/copilote, aidant les utilisateurs à naviguer dans le protocole), aux systèmes multi-agents/cluster et d'apprentissage automatique, cela améliore fondamentalement les produits (comme l'augmentation des bénéfices de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'augmentation des rendements LP, la réduction des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux neuronaux et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, ces systèmes ayant été utilisés par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Les résultats des premières prévisions boursières étaient assez pertinents, avec un taux de précision des prévisions à court terme atteignant 50 % à 60 %, mais en raison du surajustement et de la limitation des données, cela a restreint leur application.
L'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux (y compris des données de séries temporelles, des nouvelles et des données non structurées des médias sociaux), ce qui a conduit à des prévisions plus précises et à des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, le développement révolutionnaire des modèles Transformer et de l'IA multimodale a intégré des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions des médias sociaux, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions collectives et d'autres sources. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction 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 actuellement au début de la phase DeFi 3.0, et certains acteurs du marché commencent à combiner les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3.
La combinaison de DeFi et des systèmes AI/ML
Un réseau de modèles de prédiction décentralisé a déjà réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles DeFi et des équipes d'agents IA, lui conférant des capacités de prédiction (principalement axées sur la prévision des prix des crypto-monnaies). Son taux de précision pour les prévisions de prix des crypto-monnaies à court terme serait d'environ 80 %.
Certaines applications principales comprennent :
Un coffre-fort alimenté par l'IA basé sur l'USDC, utilisant des techniques de prédiction pour maximiser les rendements des transactions.
AI LP coffre-fort, utilisant des données de prix prévisionnels, pour mieux placer la liquidité avant les fluctuations de prix, évitant ainsi les pertes impermanentes.
Collaborer avec plusieurs équipes pour soutenir les stratégies de trading et l'exécution des agents IA.
Le mécanisme de distribution des incitations d'un réseau peut aider les startups à compenser les coûts de développement. L'équipe utilise ce réseau pour lancer la recherche et le développement de ses produits, en externalisant une grande partie du travail aux mineurs. Plus l'incitation est élevée, meilleure est la qualité des mineurs.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prédiction sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier, cela est devenu un domaine d'intérêt majeur pour de nombreux sous-réseaux. Certains de ces sous-réseaux se concentrent sur des domaines tels que la prédiction sportive, la prédiction des prix et la prédiction de la volatilité.
Tendances de développement futur
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à introduire davantage d'actifs réels sur la chaîne. Les sources de revenus DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront une source d'information majeure, l'IA agissant en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimulent davantage l'intelligence collective. Les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles deviennent de plus en plus précis, et nous avons déjà commencé à voir certains résultats.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, plus ils sont compatibles avec d'autres parties du Web3, plus la tendance globale devient irrésistible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, les infrastructures et les applications/agents qui peuvent, ne serait-ce qu'un peu, mieux anticiper l'avenir - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage considérable.
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RektRecorder
· Il y a 22h
J'ai regardé le brouillon blanc et je suis tellement confus jeton.
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PhantomMiner
· 08-03 20:33
La prévision a complètement explosé.
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FancyResearchLab
· 08-03 20:28
Encore découvert un piège intelligent où l'on peut piéger, l'ambiance académique est au maximum.
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DeepRabbitHole
· 08-03 20:19
Il s'agit d'abord de prévisions, puis des pigeons de l'univers de la cryptomonnaie.
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GasFeePhobia
· 08-03 20:19
Couper les coupons a été pris pour des idiots par des smart contracts...
Finance décentralisée 3.0 : le système de prévision AI ouvre la voie à une nouvelle ère
Capacité de prédiction : le cœur de l'évolution humaine
La capacité de prédiction a toujours été la clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, les humains ont compté sur leurs sens et leur intuition pour prédire les menaces et les opportunités dans l'environnement, comme reconnaître les schémas de comportement des prédateurs, le moment d'apparition des proies, et la disponibilité saisonnière des aliments, qui sont essentiels à la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision a progressivement évolué vers l'utilisation d'outils et la capacité de planification, comme la prévision de la demande de cultures à planter, des méthodes de conservation des aliments, etc. L'humanité a également développé la capacité de prédire des indices sociaux, y compris la compréhension des intentions, des émotions et des comportements des autres. Le développement de l'écriture, des sciences, des mathématiques, ainsi que l'émergence d'outils modernes tels que les statistiques, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, visent à renforcer la capacité de prévision de l'homme.
Les marchés de prédiction ont évolué en un outil économique qui utilise la capacité de prédiction humaine pour anticiper les résultats des événements économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions plus précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors de l'élection présidentielle américaine de 2024, une plateforme de prévision a attiré près de 4 milliards de dollars de paris, dont les résultats de prévision ont même dépassé la précision des sondages d'opinion traditionnels, soulignant la valeur économique de la prévision par crowdsourcing.
La même évolution s'applique aux échanges au comptant et aux contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés, à la satisfaction de la demande croissante de cryptomonnaies dans le monde, jusqu'au développement récent des plateformes décentralisées, offrant des services d'auto-garde et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés, ce domaine est en constante innovation.
Avec l'émergence des modèles de prédiction en intelligence artificielle et en apprentissage machine, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités est en forte augmentation. Cela conduira l'humanité vers la prochaine étape de l'évolution.
DeFi 3.0 : L'intégration de l'intelligence artificielle
DeFi 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des emprunts et du mining de rendement à tout moment et en tout lieu. Cela consiste essentiellement à mettre des actifs cryptographiques en fonctionnement sur la chaîne pour créer de la valeur économique.
DeFi 2.0 s'est étendu sur la base de 1.0, introduisant une nouvelle économie de jetons et des mécanismes de distribution d'incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différentes parties prenantes dans le protocole et à donner naissance à de nouveaux marchés émergents fournissant des sources de revenus alternatives.
DeFi 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine DeFi. Cela signifie l'intégration de modèles de langage à grande échelle (LLM) et/ou de modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits DeFi. De l'intégration simple de LLM (comme agir en tant que support client/copilote, aidant les utilisateurs à naviguer dans le protocole), aux systèmes multi-agents/cluster et d'apprentissage automatique, cela améliore fondamentalement les produits (comme l'augmentation des bénéfices de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'augmentation des rendements LP, la réduction des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
L'évolution des systèmes de prévision
Les réseaux neuronaux et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, ces systèmes ayant été utilisés par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Les résultats des premières prévisions boursières étaient assez pertinents, avec un taux de précision des prévisions à court terme atteignant 50 % à 60 %, mais en raison du surajustement et de la limitation des données, cela a restreint leur application.
L'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux (y compris des données de séries temporelles, des nouvelles et des données non structurées des médias sociaux), ce qui a conduit à des prévisions plus précises et à des applications plus larges.
Au cours des cinq dernières années, le développement révolutionnaire des modèles Transformer et de l'IA multimodale a intégré des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions des médias sociaux, les transactions blockchain, les oracles, les actualités en temps réel, les prévisions collectives et d'autres sources. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction 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 actuellement au début de la phase DeFi 3.0, et certains acteurs du marché commencent à combiner les systèmes d'IA/apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3.
La combinaison de DeFi et des systèmes AI/ML
Un réseau de modèles de prédiction décentralisé a déjà réalisé de nombreuses intégrations avec des protocoles DeFi et des équipes d'agents IA, lui conférant des capacités de prédiction (principalement axées sur la prévision des prix des crypto-monnaies). Son taux de précision pour les prévisions de prix des crypto-monnaies à court terme serait d'environ 80 %.
Certaines applications principales comprennent :
Le mécanisme de distribution des incitations d'un réseau peut aider les startups à compenser les coûts de développement. L'équipe utilise ce réseau pour lancer la recherche et le développement de ses produits, en externalisant une grande partie du travail aux mineurs. Plus l'incitation est élevée, meilleure est la qualité des mineurs.
Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes de prédiction sont l'une des tâches les plus faciles à quantifier, cela est devenu un domaine d'intérêt majeur pour de nombreux sous-réseaux. Certains de ces sous-réseaux se concentrent sur des domaines tels que la prédiction sportive, la prédiction des prix et la prédiction de la volatilité.
Tendances de développement futur
La quête de rendements plus élevés et de risques plus faibles se poursuivra, incitant les bâtisseurs à introduire davantage d'actifs réels sur la chaîne. Les sources de revenus DeFi existantes continueront d'être optimisées et deviendront de plus en plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront une source d'information majeure, l'IA agissant en tant que teneur de marché, tandis que les participants expérimentés stimulent davantage l'intelligence collective. Les outils deviennent de plus en plus intelligents, les modèles deviennent de plus en plus précis, et nous avons déjà commencé à voir certains résultats.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. De plus, plus ils sont compatibles avec d'autres parties du Web3, plus la tendance globale devient irrésistible.
En fin de compte, tout dans le domaine de la cryptographie est un pari sur l'avenir. Par conséquent, les infrastructures et les applications/agents qui peuvent, ne serait-ce qu'un peu, mieux anticiper l'avenir - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage considérable.