Предсказательная способность всегда была ключом к эволюции человека. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию для предсказания угроз и возможностей в окружающей среде, таких как распознавание паттернов поведения хищников, времени появления добычи и сезонного предложения пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель предсказания постепенно развилась в использование инструментов и способности к планированию, такие как прогнозирование потребностей в сельскохозяйственных культурах, методы хранения пищи и т. д. Человечество также развило способность предсказывать социальные сигналы, включая понимание намерений, эмоций и поведения других. Развитие письма, науки, математики, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, направлено на повышение предсказательных способностей человека.
Прогнозные рынки эволюционировали в экономический инструмент, который использует человеческие способности к прогнозированию для предсказания результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки используют экономические стимулы для получения более точных прогнозов, так как участники делают ставки реальными деньгами.
На рынке выборов в США 2024 года одна предсказательная платформа привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, и ее прогнозы оказались даже более точными, чем традиционные опросы общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность краудсорсингового прогнозирования.
Тот же процесс эволюции относится и к спотовой и бессрочной торговле. От появления централизованных бирж до удовлетворения постоянно растущего мирового спроса на криптовалюту, и до недавнего развития децентрализованных платформ, предлагающих услуги самоуправления и без необходимости верификации личности, при этом сохраняя торговый опыт, аналогичный централизованным биржам, эта область постоянно инновацирует.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и волатильность значительно увеличивается. Это приведет человечество к следующему этапу эволюции.
DeFi 3.0: Внедрение искусственного интеллекта
DeFi 1.0 ввел умные контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте проводить переводы, сделки, ставить, заимствовать и добывать доход. Это по сути означает, что криптоактивы используются для работы в цепочке с целью создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяет 1.0, вводя новые токеномические и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi. Это означает интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты DeFi. От простой интеграции LLM (например, в качестве клиентской поддержки/помощника, помогающего пользователям ориентироваться в протоколе) до многопользовательских/кластерных и систем машинного обучения, которые в корне улучшают продукты (например, увеличивают прибыль от торговли, уменьшают непостоянные потери, повышают доходность LP, снижают риск ликвидации бессрочной торговли и т.д.).
Эволюция предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов, и эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно показательными, точность краткосрочных прогнозов достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченности данных это ограничивало их применение.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных (включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных медиа), что привело к более точным прогнозам и более широкому спектру применения.
За последние пять лет прорывное развитие моделей Transformer и мультимодального ИИ интегрировало более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, транзакции в блокчейне, оракулы, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности 80%-90% в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С улучшением этих моделей значительно возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы DeFi. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, и некоторые участники рынка начинают сочетать системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем AI/ML
Некоторая децентрализованная сеть прогнозных моделей уже реализовала множество интеграций с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет ее прогнозными способностями (основное внимание уделяется прогнозированию цен на криптовалюту). Сообщается, что точность ее краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
AI-управляемый трежери на основе USDC, использующий предсказательные технологии для максимизации торговой прибыли.
AI LP-казна, использующая прогнозируемые данные о ценах, для более эффективного размещения ликвидности перед колебаниями цен, тем самым избегая непостоянных убытков.
Сотрудничество с несколькими командами для поддержки торговых стратегий и исполнения для AI-агентов.
Определенный механизм распределения вознаграждений в сети может помочь стартапам компенсировать расходы на разработку. Команда использует эту сеть для запуска разработки своего продукта, передавая значительную часть работы по разработке майнерам: чем выше вознаграждение, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и прогнозные системы являются одной из самых легко количественных задач, это стало ключевой областью внимания для многих подсетей. Некоторые из этих подсетей сосредоточены на таких областях, как спортивные прогнозы, прогнозирование цен и прогнозирование волатильности.
Будущие тенденции развития
Стремление к более высоким доходам и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше реальных активов на блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться все более доступными.
Рынки предсказаний станут основным источником информации, а ИИ будет выступать в роли маркет-мейкера, в то время как опытные участники будут дальше стимулировать коллективный разум. Инструменты становятся все более умными, а модели — все более точными, и мы уже видим некоторые результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более необратимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в области криптовалюты — это ставка на будущее. Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые могут хоть немного яснее предвидеть будущее — будь то через коллективный разум, 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» .
10 Лайков
Награда
10
5
Поделиться
комментарий
0/400
PhantomMiner
· 1ч назад
Прогноз зашёл слишком далеко и всё взорвалось.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FancyResearchLab
· 1ч назад
Снова обнаружил ловушку, в которую можно вложить матрешку, академическая атмосфера на максимуме.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeepRabbitHole
· 2ч назад
Сначала есть прогноз, а потом неудачники в мире криптовалют.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeePhobia
· 2ч назад
Клиповые купоны были разыграны людьми как лохов...
Децентрализованные финансы 3.0：AI预测系统引领新时代
Прогнозирование: ключ к эволюции человека
Предсказательная способность всегда была ключом к эволюции человека. С древних времен человечество полагалось на свои чувства и интуицию для предсказания угроз и возможностей в окружающей среде, таких как распознавание паттернов поведения хищников, времени появления добычи и сезонного предложения пищи, что имеет решающее значение для выживания.
С течением времени эта модель предсказания постепенно развилась в использование инструментов и способности к планированию, такие как прогнозирование потребностей в сельскохозяйственных культурах, методы хранения пищи и т. д. Человечество также развило способность предсказывать социальные сигналы, включая понимание намерений, эмоций и поведения других. Развитие письма, науки, математики, а также появление современных инструментов, таких как статистика, компьютеры, машинное обучение и искусственный интеллект, направлено на повышение предсказательных способностей человека.
Прогнозные рынки эволюционировали в экономический инструмент, который использует человеческие способности к прогнозированию для предсказания результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогнозные рынки используют экономические стимулы для получения более точных прогнозов, так как участники делают ставки реальными деньгами.
На рынке выборов в США 2024 года одна предсказательная платформа привлекла почти 4 миллиарда долларов ставок, и ее прогнозы оказались даже более точными, чем традиционные опросы общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность краудсорсингового прогнозирования.
Тот же процесс эволюции относится и к спотовой и бессрочной торговле. От появления централизованных бирж до удовлетворения постоянно растущего мирового спроса на криптовалюту, и до недавнего развития децентрализованных платформ, предлагающих услуги самоуправления и без необходимости верификации личности, при этом сохраняя торговый опыт, аналогичный централизованным биржам, эта область постоянно инновацирует.
С ростом искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения способность предсказывать события, цены активов и волатильность значительно увеличивается. Это приведет человечество к следующему этапу эволюции.
DeFi 3.0: Внедрение искусственного интеллекта
DeFi 1.0 ввел умные контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте проводить переводы, сделки, ставить, заимствовать и добывать доход. Это по сути означает, что криптоактивы используются для работы в цепочке с целью создания экономической ценности.
DeFi 2.0 расширяет 1.0, вводя новые токеномические и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и способствующие возникновению новых рынков, предлагающих альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi. Это означает интеграцию крупных языковых моделей (LLM) и/или моделей машинного обучения (ML) в продукты DeFi. От простой интеграции LLM (например, в качестве клиентской поддержки/помощника, помогающего пользователям ориентироваться в протоколе) до многопользовательских/кластерных и систем машинного обучения, которые в корне улучшают продукты (например, увеличивают прибыль от торговли, уменьшают непостоянные потери, повышают доходность LP, снижают риск ликвидации бессрочной торговли и т.д.).
Эволюция предсказательной системы
Нейронные сети и деревья решений появились с 2000-х годов, и эти системы использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние результаты прогнозирования акций были довольно показательными, точность краткосрочных прогнозов достигала 50%-60%, но из-за переобучения и ограниченности данных это ограничивало их применение.
Затем возникновение глубокого обучения и больших данных позволило моделям обрабатывать более крупные наборы данных (включая временные ряды, новости и неструктурированные данные из социальных медиа), что привело к более точным прогнозам и более широкому спектру применения.
За последние пять лет прорывное развитие моделей Transformer и мультимодального ИИ интегрировало более разнообразные наборы данных, такие как эмоции в социальных сетях, транзакции в блокчейне, оракулы, новости в реальном времени, краудсорсинговые прогнозы и многие другие источники. Это позволило некоторым моделям ИИ достичь точности 80%-90% в прогнозировании результатов событий и цен на активы.
С улучшением этих моделей значительно возросла потребность в интеграции предсказательных возможностей в системы DeFi. В настоящее время мы находимся на ранней стадии DeFi 3.0, и некоторые участники рынка начинают сочетать системы ИИ/машинного обучения с приложениями Web3.
Слияние DeFi и систем AI/ML
Некоторая децентрализованная сеть прогнозных моделей уже реализовала множество интеграций с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет ее прогнозными способностями (основное внимание уделяется прогнозированию цен на криптовалюту). Сообщается, что точность ее краткосрочных прогнозов цен на криптовалюту составляет около 80%.
Некоторые основные приложения включают:
Определенный механизм распределения вознаграждений в сети может помочь стартапам компенсировать расходы на разработку. Команда использует эту сеть для запуска разработки своего продукта, передавая значительную часть работы по разработке майнерам: чем выше вознаграждение, тем лучше качество майнеров.
Учитывая, что модели машинного обучения и прогнозные системы являются одной из самых легко количественных задач, это стало ключевой областью внимания для многих подсетей. Некоторые из этих подсетей сосредоточены на таких областях, как спортивные прогнозы, прогнозирование цен и прогнозирование волатильности.
Будущие тенденции развития
Стремление к более высоким доходам и более низким рискам будет продолжаться, побуждая строителей вводить больше реальных активов на блокчейн. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться все более доступными.
Рынки предсказаний станут основным источником информации, а ИИ будет выступать в роли маркет-мейкера, в то время как опытные участники будут дальше стимулировать коллективный разум. Инструменты становятся все более умными, а модели — все более точными, и мы уже видим некоторые результаты.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. И чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем более необратимым становится весь тренд.
В конечном итоге все в области криптовалюты — это ставка на будущее. Поэтому инфраструктура и приложения/агенты, которые могут хоть немного яснее предвидеть будущее — будь то через коллективный разум, более качественные данные или более точные модели — будут иметь значительное преимущество.