A previsão é a chave para o progresso humano. Desde a antiguidade, os humanos confiaram na capacidade de prever para lidar com as ameaças e oportunidades no ambiente, como perceber os padrões de atividade dos predadores, antecipar o momento em que as presas aparecem e as variações sazonais dos alimentos, que são cruciais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, essa capacidade de previsão foi gradualmente estendida para o uso de ferramentas e planejamento (, como a estimativa da demanda para o cultivo de culturas, abate de carne e armazenamento ), a previsão de intenções e emoções em interações sociais, bem como o desenvolvimento em áreas como literatura, ciência e matemática. Ferramentas modernas como estatística, ciência da computação, aprendizado de máquina e inteligência artificial são todas destinadas a aumentar ainda mais a capacidade preditiva dos humanos.
Os mercados de previsão, como uma ferramenta econômica, utilizam plenamente a capacidade preditiva humana para prever os resultados de eventos econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das pesquisas de opinião tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões mais precisas por meio de incentivos econômicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real. Certas plataformas de previsão atraíram quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, e sua precisão preditiva até superou a das pesquisas de opinião tradicionais, refletindo o valor econômico da previsão em grupo.
Esta evolução também se reflete no comércio de spot e contratos perpétuos. Desde o surgimento das exchanges centralizadas para satisfazer a demanda global por criptomoedas, até plataformas inovadoras recentes que oferecem serviços de auto-custódia e sem verificação de identidade, mantendo uma experiência semelhante à das exchanges centralizadas, tudo isso reflete essa tendência.
Com o desenvolvimento de modelos de previsão em inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está a aumentar significativamente, o que irá impulsionar a humanidade para uma nova fase de evolução.
A Evolução do DeFi
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os usuários realizem transferências, negociações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. A essência é colocar ativos criptográficos em operação na blockchain para criar valor econômico.
DeFi 2.0 introduziu, com base nisso, uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre os diferentes stakeholders do protocolo e fomentar o surgimento de novos mercados que oferecem fontes de rendimento alternativas.
DeFi 3.0 traz inteligência artificial para o campo DeFi, sendo chamado de DeFAI ou AiFi. Ele integra grandes modelos de linguagem (LLM) e modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi, melhorando fundamentalmente o desempenho dos produtos, desde suporte ao cliente simples até sistemas multiagentes complexos.
Desenvolvimento do sistema de previsão
Redes neurais e árvores de decisão surgiram na década de 2000, sendo utilizadas por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. A precisão a curto prazo das previsões de ações era de 50%-60%, mas limitada pelo overfitting e pela falta de dados.
A ascensão do deep learning e dos grandes dados permitiu que os modelos lidassem com conjuntos de dados maiores, alcançando previsões mais precisas e aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, os modelos Transformer e a IA multimodal integraram fontes de dados mais diversificadas, como emoções das redes sociais, transações em blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real e previsões de crowdsourcing. Isso fez com que alguns modelos de IA alcançassem uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a constante melhoria desses modelos, a demanda por integrar capacidades preditivas nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, e alguns participantes do mercado estão combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3.
A fusão de DeFi com sistemas de IA/ML
Algumas redes de modelos de previsão descentralizados já implementaram uma ampla integração com protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhes capacidade de previsão, com foco principal na previsão de preços de criptomoedas. A precisão das previsões de preços de criptomoedas a curto prazo é supostamente de cerca de 80%.
Principais aplicações incluem:
Cofragem impulsionada por IA baseada em USDC, utilizando tecnologia de inferência para maximizar os lucros de negociação
AI LP cofre, utilizando dados de preços preditivos, coloca melhor a liquidez antes das flutuações de preços, evitando perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipas para apoiar as estratégias de negociação e execução de agentes de IA
O mecanismo de distribuição de incentivos de certas plataformas ajuda as startups a compensar os custos de desenvolvimento, e as equipes utilizam essas plataformas para iniciar a pesquisa e desenvolvimento de produtos, terceirizando uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores. Como os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar, isso se tornou um foco importante para muitas sub-redes.
Alguns desenvolvimentos notáveis incluem:
O próximo cofre DeFi irá automaticamente alocar os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta credibilidade para apostas.
Os sinais de previsão em futebol/futebol inglês continuam a melhorar, e certas estratégias de aposta têm trazido retornos significativos sobre o investimento.
Modelo de previsão de volatilidade altamente versátil, que pode ser utilizado para prever a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência de posições perpétuas, definir faixas de LP e muitos outros cenários.
Estes sistemas apresentam um desempenho significativamente melhor em comparação com os modelos tradicionais, atraindo a atenção de muitos ecossistemas L1/L2, que esperam integrá-los em produtos DeFi.
Perspectivas Futuras
A busca por maiores rendimentos e menor risco continuará a impulsionar a introdução de mais ativos físicos na cadeia. As fontes de rendimento DeFi existentes continuarão a otimizar-se, tornando-se mais acessíveis.
Os mercados de previsão têm potencial para se tornarem a principal fonte de informação, com a IA atuando como formadora de mercado, e participantes experientes estimulando ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas e modelos se tornarão mais inteligentes e precisos.
Quanto mais estes sistemas aprendem, maior é o seu valor. Quanto mais forte for a sua combinabilidade com outras partes do Web3, mais imparável se torna toda a tendência.
Essencialmente, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Portanto, 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.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
17 gostos
Recompensa
17
5
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
PretendingSerious
· 08-16 11:28
Essa previsão é para o jogador profeta, certo?!
Ver originalResponder0
ShamedApeSeller
· 08-16 07:04
As previsões não são tão precisas quanto a IA. Estou pessimista sobre tudo.
Ver originalResponder0
BloodInStreets
· 08-16 07:01
Perda de corte, quem me ensina a prever quando acaba este Bear Market?
AI impulsionado por Finanças Descentralizadas 3.0: um novo capítulo na fusão de sistemas de previsão e Web3
Capacidade de previsão e evolução humana
A previsão é a chave para o progresso humano. Desde a antiguidade, os humanos confiaram na capacidade de prever para lidar com as ameaças e oportunidades no ambiente, como perceber os padrões de atividade dos predadores, antecipar o momento em que as presas aparecem e as variações sazonais dos alimentos, que são cruciais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, essa capacidade de previsão foi gradualmente estendida para o uso de ferramentas e planejamento (, como a estimativa da demanda para o cultivo de culturas, abate de carne e armazenamento ), a previsão de intenções e emoções em interações sociais, bem como o desenvolvimento em áreas como literatura, ciência e matemática. Ferramentas modernas como estatística, ciência da computação, aprendizado de máquina e inteligência artificial são todas destinadas a aumentar ainda mais a capacidade preditiva dos humanos.
Os mercados de previsão, como uma ferramenta econômica, utilizam plenamente a capacidade preditiva humana para prever os resultados de eventos econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das pesquisas de opinião tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões mais precisas por meio de incentivos econômicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real. Certas plataformas de previsão atraíram quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, e sua precisão preditiva até superou a das pesquisas de opinião tradicionais, refletindo o valor econômico da previsão em grupo.
Esta evolução também se reflete no comércio de spot e contratos perpétuos. Desde o surgimento das exchanges centralizadas para satisfazer a demanda global por criptomoedas, até plataformas inovadoras recentes que oferecem serviços de auto-custódia e sem verificação de identidade, mantendo uma experiência semelhante à das exchanges centralizadas, tudo isso reflete essa tendência.
Com o desenvolvimento de modelos de previsão em inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está a aumentar significativamente, o que irá impulsionar a humanidade para uma nova fase de evolução.
A Evolução do DeFi
DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os usuários realizem transferências, negociações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. A essência é colocar ativos criptográficos em operação na blockchain para criar valor econômico.
DeFi 2.0 introduziu, com base nisso, uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de coordenar os interesses entre os diferentes stakeholders do protocolo e fomentar o surgimento de novos mercados que oferecem fontes de rendimento alternativas.
DeFi 3.0 traz inteligência artificial para o campo DeFi, sendo chamado de DeFAI ou AiFi. Ele integra grandes modelos de linguagem (LLM) e modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi, melhorando fundamentalmente o desempenho dos produtos, desde suporte ao cliente simples até sistemas multiagentes complexos.
Desenvolvimento do sistema de previsão
Redes neurais e árvores de decisão surgiram na década de 2000, sendo utilizadas por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. A precisão a curto prazo das previsões de ações era de 50%-60%, mas limitada pelo overfitting e pela falta de dados.
A ascensão do deep learning e dos grandes dados permitiu que os modelos lidassem com conjuntos de dados maiores, alcançando previsões mais precisas e aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, os modelos Transformer e a IA multimodal integraram fontes de dados mais diversificadas, como emoções das redes sociais, transações em blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real e previsões de crowdsourcing. Isso fez com que alguns modelos de IA alcançassem uma precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a constante melhoria desses modelos, a demanda por integrar capacidades preditivas nos sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, e alguns participantes do mercado estão combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3.
A fusão de DeFi com sistemas de IA/ML
Algumas redes de modelos de previsão descentralizados já implementaram uma ampla integração com protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, conferindo-lhes capacidade de previsão, com foco principal na previsão de preços de criptomoedas. A precisão das previsões de preços de criptomoedas a curto prazo é supostamente de cerca de 80%.
Principais aplicações incluem:
O mecanismo de distribuição de incentivos de certas plataformas ajuda as startups a compensar os custos de desenvolvimento, e as equipes utilizam essas plataformas para iniciar a pesquisa e desenvolvimento de produtos, terceirizando uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores. Como os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar, isso se tornou um foco importante para muitas sub-redes.
Alguns desenvolvimentos notáveis incluem:
Estes sistemas apresentam um desempenho significativamente melhor em comparação com os modelos tradicionais, atraindo a atenção de muitos ecossistemas L1/L2, que esperam integrá-los em produtos DeFi.
Perspectivas Futuras
A busca por maiores rendimentos e menor risco continuará a impulsionar a introdução de mais ativos físicos na cadeia. As fontes de rendimento DeFi existentes continuarão a otimizar-se, tornando-se mais acessíveis.
Os mercados de previsão têm potencial para se tornarem a principal fonte de informação, com a IA atuando como formadora de mercado, e participantes experientes estimulando ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas e modelos se tornarão mais inteligentes e precisos.
Quanto mais estes sistemas aprendem, maior é o seu valor. Quanto mais forte for a sua combinabilidade com outras partes do Web3, mais imparável se torna toda a tendência.
Essencialmente, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Portanto, 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.