Прогнозирование является ключом к прогрессу человечества. С древних времен люди полагались на свои способности к прогнозированию, чтобы справляться с угрозами и возможностями в окружающей среде, такими как восприятие закономерностей активности хищников, предсказание момента появления добычи и сезонные изменения в доступности пищи и т.д. Эти аспекты жизненно важны для выживания.
С течением времени эта предсказательная способность постепенно расширяется на использование инструментов и планирование (, таких как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое мяса и его хранении ), предсказание намерений и эмоций в социальных взаимодействиях, а также развитие в таких областях, как язык, наука и математика. Современные инструменты, такие как статистика, компьютерные науки, машинное обучение и искусственный интеллект, созданы для дальнейшего усиления предсказательных возможностей человека.
Прогностические рынки как экономический инструмент в полной мере используют человеческую предсказательную способность для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогностические рынки получают более точные прогнозы за счет экономических стимулов, поскольку участники делают ставки реальными деньгами. Некоторые прогнозные платформы привлекли почти 4 миллиарда долларов ставок на рынке выборов в США в 2024 году, их точность прогнозов даже превосходит традиционные опросы общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность коллективного прогнозирования.
Эта эволюция также отражается в торговле спотовыми и бессрочными контрактами. Появление централизованных бирж для удовлетворения мирового спроса на криптовалюту и недавние инновационные платформы, предлагающие самоуправляемые и безидентификационные услуги, при этом сохраняя опыт, похожий на централизованные биржи, отражают эту тенденцию.
С развитием искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения, способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно увеличивается, что приведет к переходу человечества на новую стадию эволюции.
Эволюция DeFi
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, сделки, стекинг, заимствование и доходный майнинг и т.д. Его суть заключается в том, чтобы инвестировать криптоактивы в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 на этой основе вводит инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождающие новые возникающие рынки, предлагающие альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi, называемый DeFAI или AiFi. Он интегрирует большие языковые модели (LLM) и модели машинного обучения (ML) в продукты DeFi, от простой поддержки клиентов до сложных многопользовательских систем, что в корне улучшает производительность продуктов.
Развитие прогнозной системы
Нейронные сети и деревья решений появились в 2000-х годах и использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние прогнозы акций имели краткосрочную точность 50%-60%, но были ограничены из-за переобучения и недостатка данных.
Затем рост глубокого обучения и больших данных позволил моделям обрабатывать более крупные наборы данных, обеспечивая более точные прогнозы и более широкое применение.
За последние пять лет модели Transformer и мультимодальный ИИ интегрировали более разнообразные источники данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, актуальные новости и краудсорсинговые прогнозы. Это позволило некоторым ИИ моделям достичь точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы на уровне 80%-90%.
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
Некоторые децентрализованные сети прогнозных моделей уже реализовали широкую интеграцию с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет их прогнозирующими способностями, в основном сосредоточенными на прогнозировании цен на криптовалюту. Предполагаемая точность краткосрочного прогнозирования цен на криптовалюту составляет около 80%.
Основные приложения включают:
AI-управляемый трезор на основе USDC, использующий технологии вывода для максимизации торговой прибыли
AI LP-казначейство, используя прогнозные данные о ценах, лучше размещает ликвидность перед колебаниями цен, избегая непостоянных убытков.
Сотрудничество с несколькими командами для поддержки торговых стратегий и исполнения для AI-агентов
Некоторые платформы распределяют стимулы, что помогает стартапам компенсировать затраты на разработку. Команды используют эти платформы для запуска разработки продуктов, передавая значительную часть разработческих работ майнерам. Поскольку модели машинного обучения и предсказательные системы являются одними из наиболее легко поддающихся количественной оценке задач, это стало ключевой областью интереса для многих подсетей.
Некоторые заметные разработки включают:
Скоро запускаемый DeFi-казначей, автоматически распределяющий пользовательские депозиты для ставок на события/рынки с высокой надежностью.
Прогнозные сигналы в области футбола/английского футбола продолжают улучшаться, некоторые стратегии ставок принесли значительную доходность инвестиций.
Высоко универсальная модель прогнозирования волатильности, которая может использоваться для прогнозирования вероятности ликвидации, времени жизни вечных позиций, установки диапазона LP и других сценариев.
Эти системы показывают значительное улучшение по сравнению с традиционными моделями, что привлекло внимание многих L1/L2 экосистем, которые надеются интегрировать их в DeFi продукты.
Будущее
Стремление к более высокой доходности и более низкому риску будет продолжать способствовать введению большего количества физических активов в цепочку. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Рынки прогнозов, вероятно, станут основным источником информации, ИИ будет выступать в качестве маркет-мейкера, а опытные участники дополнительно будут стимулировать коллективный интеллект. Инструменты и модели станут более умными и точными.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. Чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем менее остановимым становится весь тренд.
Суть в том, что все в области криптографии является ставкой на будущее. Поэтому те, кто сможет чуть яснее предсказать будущее инфраструктуры и приложений, 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» .
17 Лайков
Награда
17
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
PretendingSerious
· 08-16 11:28
Эта предсказание - это игрок-пророк, да?!
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShamedApeSeller
· 08-16 07:04
Прогнозы не так точны, как AI. Смотрим вниз на все.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BloodInStreets
· 08-16 07:01
Сокращение потерь уже надоело. Кто научит меня предсказывать время окончания этого медвежьего рынка?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentSage
· 08-16 06:41
рынок прогнозов全是неудачники!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostWalletSleuth
· 08-16 06:41
мир криптовалют старые неудачники, считайте, что я просил
AI-управляемые Децентрализованные финансы 3.0: новая глава слияния предсказательных систем и Web3
Прогностические способности и эволюция человека
Прогнозирование является ключом к прогрессу человечества. С древних времен люди полагались на свои способности к прогнозированию, чтобы справляться с угрозами и возможностями в окружающей среде, такими как восприятие закономерностей активности хищников, предсказание момента появления добычи и сезонные изменения в доступности пищи и т.д. Эти аспекты жизненно важны для выживания.
С течением времени эта предсказательная способность постепенно расширяется на использование инструментов и планирование (, таких как прогнозирование потребностей в выращивании сельскохозяйственных культур, убое мяса и его хранении ), предсказание намерений и эмоций в социальных взаимодействиях, а также развитие в таких областях, как язык, наука и математика. Современные инструменты, такие как статистика, компьютерные науки, машинное обучение и искусственный интеллект, созданы для дальнейшего усиления предсказательных возможностей человека.
Прогностические рынки как экономический инструмент в полной мере используют человеческую предсказательную способность для прогнозирования результатов экономических, политических и культурных событий. В отличие от традиционных опросов общественного мнения, прогностические рынки получают более точные прогнозы за счет экономических стимулов, поскольку участники делают ставки реальными деньгами. Некоторые прогнозные платформы привлекли почти 4 миллиарда долларов ставок на рынке выборов в США в 2024 году, их точность прогнозов даже превосходит традиционные опросы общественного мнения, что подчеркивает экономическую ценность коллективного прогнозирования.
Эта эволюция также отражается в торговле спотовыми и бессрочными контрактами. Появление централизованных бирж для удовлетворения мирового спроса на криптовалюту и недавние инновационные платформы, предлагающие самоуправляемые и безидентификационные услуги, при этом сохраняя опыт, похожий на централизованные биржи, отражают эту тенденцию.
С развитием искусственного интеллекта и моделей прогнозирования на основе машинного обучения, способность предсказывать события, цены на активы и волатильность значительно увеличивается, что приведет к переходу человечества на новую стадию эволюции.
Эволюция DeFi
DeFi 1.0 ввел смарт-контракты и децентрализованные приложения, позволяя пользователям в любое время и в любом месте осуществлять переводы, сделки, стекинг, заимствование и доходный майнинг и т.д. Его суть заключается в том, чтобы инвестировать криптоактивы в работу на блокчейне для создания экономической ценности.
DeFi 2.0 на этой основе вводит инновационную токеномику и механизмы распределения стимулов, направленные на согласование интересов различных заинтересованных сторон в протоколе и порождающие новые возникающие рынки, предлагающие альтернативные источники дохода.
DeFi 3.0 вводит искусственный интеллект в сферу DeFi, называемый DeFAI или AiFi. Он интегрирует большие языковые модели (LLM) и модели машинного обучения (ML) в продукты DeFi, от простой поддержки клиентов до сложных многопользовательских систем, что в корне улучшает производительность продуктов.
Развитие прогнозной системы
Нейронные сети и деревья решений появились в 2000-х годах и использовались хедж-фондами для прогнозирования цен на акции и товары. Ранние прогнозы акций имели краткосрочную точность 50%-60%, но были ограничены из-за переобучения и недостатка данных.
Затем рост глубокого обучения и больших данных позволил моделям обрабатывать более крупные наборы данных, обеспечивая более точные прогнозы и более широкое применение.
За последние пять лет модели Transformer и мультимодальный ИИ интегрировали более разнообразные источники данных, такие как эмоции в социальных сетях, блокчейн-транзакции, данные о оракулах, актуальные новости и краудсорсинговые прогнозы. Это позволило некоторым ИИ моделям достичь точности в прогнозировании результатов событий и цен на активы на уровне 80%-90%.
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
Некоторые децентрализованные сети прогнозных моделей уже реализовали широкую интеграцию с DeFi-протоколами и командами AI-агентов, что наделяет их прогнозирующими способностями, в основном сосредоточенными на прогнозировании цен на криптовалюту. Предполагаемая точность краткосрочного прогнозирования цен на криптовалюту составляет около 80%.
Основные приложения включают:
Некоторые платформы распределяют стимулы, что помогает стартапам компенсировать затраты на разработку. Команды используют эти платформы для запуска разработки продуктов, передавая значительную часть разработческих работ майнерам. Поскольку модели машинного обучения и предсказательные системы являются одними из наиболее легко поддающихся количественной оценке задач, это стало ключевой областью интереса для многих подсетей.
Некоторые заметные разработки включают:
Эти системы показывают значительное улучшение по сравнению с традиционными моделями, что привлекло внимание многих L1/L2 экосистем, которые надеются интегрировать их в DeFi продукты.
Будущее
Стремление к более высокой доходности и более низкому риску будет продолжать способствовать введению большего количества физических активов в цепочку. Существующие источники дохода DeFi будут продолжать оптимизироваться и становиться более доступными.
Рынки прогнозов, вероятно, станут основным источником информации, ИИ будет выступать в качестве маркет-мейкера, а опытные участники дополнительно будут стимулировать коллективный интеллект. Инструменты и модели станут более умными и точными.
Чем больше эти системы учатся, тем больше их ценность. Чем сильнее их совместимость с другими частями Web3, тем менее остановимым становится весь тренд.
Суть в том, что все в области криптографии является ставкой на будущее. Поэтому те, кто сможет чуть яснее предсказать будущее инфраструктуры и приложений, будь то через коллективный разум, более качественные данные или более точные модели, будут иметь значительное преимущество.