Прогнозування є ключем до прогресу людства. З давніх часів людство покладалося на здатність прогнозувати, щоб впоратися з загрозами та можливостями в навколишньому середовищі, такими як спостереження за поведінкою хижаків, передбачення моменту появи здобичі та сезонні зміни в їжі тощо, що є вкрай важливим для виживання.
З часом ця здатність до прогнозування поступово розширилася на використання інструментів та планування (, таких як оцінка потреб у вирощуванні сільськогосподарських культур, забої м'яса та зберіганні, ) передбачення намірів і емоцій у соціальних взаємодіях, а також розвиток у таких сферах, як письмо, наука, математика тощо. Сучасні інструменти, такі як статистика, комп'ютерні науки, машинне навчання та штучний інтелект, створені для подальшого посилення людських можливостей прогнозування.
Прогнозні ринки як економічний інструмент повністю використовують людську здатність до прогнозування, щоб передбачити результати економічних, політичних та культурних подій. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують точніші прогнози завдяки економічним стимулюванням, оскільки учасники ставлять реальні кошти. Деякі прогностичні платформи залучили близько 4 мільярдів доларів ставок на ринку президентських виборів у США 2024 року, їхня точність прогнозів навіть перевищила традиційні опитування громадської думки, що демонструє економічну цінність колективного прогнозування.
Ця еволюція також відображається у спотовій та безстроковій торгівлі. Від зростання централізованих бірж, що задовольняють глобальний попит на криптовалюту, до нещодавніх інноваційних платформ, які пропонують самостійне зберігання та послуги без ідентифікації, при цьому зберігаючи досвід, схожий на централізовані біржі, все це відображає цю тенденцію.
З розвитком штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання, здатність прогнозувати події, ціни на активи та волатильність суттєво зростає, що призведе до входження людства в нову стадію еволюції.
Еволюція DeFi
DeFi 1.0 впровадив смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток доходів в будь-який час і в будь-якому місці, по суті, вкладати криптоактиви в роботу на блокчейні для створення економічної вартості.
DeFi 2.0 на цій основі вводить інноваційну токеноміку та механізми розподілу стимулів, з метою узгодження інтересів різних зацікавлених сторін у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, які пропонують альтернативні джерела прибутку.
DeFi 3.0 вводить штучний інтелект у сферу DeFi, відомий як DeFAI або AiFi. Він інтегрує великі мовні моделі (LLM) та моделі машинного навчання (ML) у продукти DeFi, від простого обслуговування клієнтів до складних багатагентних систем, що суттєво покращує продуктивність продуктів.
Розвиток системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися в 2000-х роках і використовувалися хедж-фондами для прогнозування цін на акції та товари. Початкова точність прогнозування акцій у короткостроковій перспективі досягала 50%-60%, але обмежувалася перенавчанням та недостатністю даних.
Потім розвиток глибокого навчання та великих даних дозволив моделям обробляти більші набори даних, досягати більш точних прогнозів і забезпечувати ширше застосування.
Протягом останніх п'яти років моделі Transformer та мультимодальний штучний інтелект інтегрували різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, блокчейн-транзакції, дані оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності прогнозування результатів подій та цін на активи на рівні 80%-90%.
З розвитком цих моделей попит на інтеграцію прогнозуючих можливостей у DeFi системи значно зріс. Наразі ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, де деякі учасники ринку поєднують системи ШІ/машинного навчання з застосуваннями Web3.
Злиття DeFi та систем AI/ML
Деякі децентралізовані мережі прогнозних моделей вже реалізували широке інтегрування з DeFi протоколами та командами AI-агентів, наділяючи їх прогнозними можливостями, головним чином зосереджуючись на прогнозуванні цін на криптовалюту. Їхня точність прогнозування цін на криптовалюту в короткостроковій перспективі, як повідомляється, становить близько 80%.
Основні застосування включають:
AI-управлінський трест на основі USDC, що використовує технології розуміння для максимізації торгових прибутків
AI LP фонд, використовуючи прогнози цінових даних, краще розміщує ліквідність перед коливаннями цін, уникаючи тимчасових втрат
Співпраця з кількома командами для підтримки торгових стратегій та виконання для AI-агентів
Деякі платформи заохочувальної розподільчої механіки допомагають стартапам компенсувати витрати на розробку, команди використовують ці платформи для запуску розробки продуктів, передаючи велику частину розробницької роботи шахтарям. Оскільки моделі машинного навчання та прогностичні системи є одними з найпростіших завдань для кількісної оцінки, це стало ключовою областю уваги для багатьох підмереж.
Деякі помітні події включають:
Невдовзі з'явиться DeFi-скарбничка, яка автоматично розподілить депозит користувача для ставок на події/ринки з високою надійністю.
Прогнозні сигнали в галузі футболу/англійського футболу продовжують покращуватися, деякі стратегії ставок принесли значну інвестиційну віддачу.
Високонадійна модель прогнозування волатильності, яка може бути використана для прогнозування ймовірності ліквідації, часу існування безстрокових позицій, налаштування діапазону LP та інших сценаріїв.
Ці системи продемонстрували значне підвищення ефективності в порівнянні з традиційними моделями, що привернуло увагу багатьох екосистем L1/L2, які сподіваються інтегрувати їх у продукти DeFi.
Перспективи майбутнього
Пошук вищих доходів та нижчих ризиків продовжить стимулювати впровадження більшої кількості фізичних активів на блокчейн. Існуючі джерела доходу DeFi продовжать оптимізуватися, ставати легшими для отримання.
Прогнозні ринки мають стати основним джерелом інформації, ШІ виконує роль маркет-мейкера, досвідчені учасники ще більше активізують колективний розум. Інструменти та моделі стануть розумнішими та точнішими.
Чим більше ці системи вчаться, тим більша їхня цінність. Чим більше вони комбінуються з іншими частинами Web3, тим більш незворотнім стає весь тренд.
По суті, усе в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті, хто зможе трохи ясніше передбачити майбутню інфраструктуру та додатки, будь то через колективний розум, якісніші дані чи більш точні моделі, матимуть значну перевагу.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
17 лайків
Нагородити
17
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PretendingSerious
· 08-16 11:28
Це передбачення, мабуть, гравець-пророк?!
Переглянути оригіналвідповісти на0
ShamedApeSeller
· 08-16 07:04
Прогнози не такі точні, як AI. Дивлюсь у бік зниження всього.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BloodInStreets
· 08-16 07:01
Скорочення втрат вже стало звичним. Хто навчить мене прогнозувати, коли закінчиться цей ведмежий ринок?
AI-воджені Децентралізовані фінанси 3.0: нова глава інтеграції прогнозних систем та Web3
Прогнозувальні здібності та еволюція людини
Прогнозування є ключем до прогресу людства. З давніх часів людство покладалося на здатність прогнозувати, щоб впоратися з загрозами та можливостями в навколишньому середовищі, такими як спостереження за поведінкою хижаків, передбачення моменту появи здобичі та сезонні зміни в їжі тощо, що є вкрай важливим для виживання.
З часом ця здатність до прогнозування поступово розширилася на використання інструментів та планування (, таких як оцінка потреб у вирощуванні сільськогосподарських культур, забої м'яса та зберіганні, ) передбачення намірів і емоцій у соціальних взаємодіях, а також розвиток у таких сферах, як письмо, наука, математика тощо. Сучасні інструменти, такі як статистика, комп'ютерні науки, машинне навчання та штучний інтелект, створені для подальшого посилення людських можливостей прогнозування.
Прогнозні ринки як економічний інструмент повністю використовують людську здатність до прогнозування, щоб передбачити результати економічних, політичних та культурних подій. На відміну від традиційних опитувань громадської думки, прогнозні ринки отримують точніші прогнози завдяки економічним стимулюванням, оскільки учасники ставлять реальні кошти. Деякі прогностичні платформи залучили близько 4 мільярдів доларів ставок на ринку президентських виборів у США 2024 року, їхня точність прогнозів навіть перевищила традиційні опитування громадської думки, що демонструє економічну цінність колективного прогнозування.
Ця еволюція також відображається у спотовій та безстроковій торгівлі. Від зростання централізованих бірж, що задовольняють глобальний попит на криптовалюту, до нещодавніх інноваційних платформ, які пропонують самостійне зберігання та послуги без ідентифікації, при цьому зберігаючи досвід, схожий на централізовані біржі, все це відображає цю тенденцію.
З розвитком штучного інтелекту та моделей прогнозування на основі машинного навчання, здатність прогнозувати події, ціни на активи та волатильність суттєво зростає, що призведе до входження людства в нову стадію еволюції.
Еволюція DeFi
DeFi 1.0 впровадив смарт-контракти та децентралізовані додатки, що дозволяє користувачам здійснювати перекази, торгівлю, стейкінг, кредитування та видобуток доходів в будь-який час і в будь-якому місці, по суті, вкладати криптоактиви в роботу на блокчейні для створення економічної вартості.
DeFi 2.0 на цій основі вводить інноваційну токеноміку та механізми розподілу стимулів, з метою узгодження інтересів різних зацікавлених сторін у протоколі та сприяння виникненню нових ринків, які пропонують альтернативні джерела прибутку.
DeFi 3.0 вводить штучний інтелект у сферу DeFi, відомий як DeFAI або AiFi. Він інтегрує великі мовні моделі (LLM) та моделі машинного навчання (ML) у продукти DeFi, від простого обслуговування клієнтів до складних багатагентних систем, що суттєво покращує продуктивність продуктів.
Розвиток системи прогнозування
Нейронні мережі та дерева рішень з'явилися в 2000-х роках і використовувалися хедж-фондами для прогнозування цін на акції та товари. Початкова точність прогнозування акцій у короткостроковій перспективі досягала 50%-60%, але обмежувалася перенавчанням та недостатністю даних.
Потім розвиток глибокого навчання та великих даних дозволив моделям обробляти більші набори даних, досягати більш точних прогнозів і забезпечувати ширше застосування.
Протягом останніх п'яти років моделі Transformer та мультимодальний штучний інтелект інтегрували різноманітні джерела даних, такі як емоції в соціальних мережах, блокчейн-транзакції, дані оракулів, новини в реальному часі та краудсорсингові прогнози. Це дозволило деяким моделям ШІ досягти точності прогнозування результатів подій та цін на активи на рівні 80%-90%.
З розвитком цих моделей попит на інтеграцію прогнозуючих можливостей у DeFi системи значно зріс. Наразі ми знаходимося на ранній стадії DeFi 3.0, де деякі учасники ринку поєднують системи ШІ/машинного навчання з застосуваннями Web3.
Злиття DeFi та систем AI/ML
Деякі децентралізовані мережі прогнозних моделей вже реалізували широке інтегрування з DeFi протоколами та командами AI-агентів, наділяючи їх прогнозними можливостями, головним чином зосереджуючись на прогнозуванні цін на криптовалюту. Їхня точність прогнозування цін на криптовалюту в короткостроковій перспективі, як повідомляється, становить близько 80%.
Основні застосування включають:
Деякі платформи заохочувальної розподільчої механіки допомагають стартапам компенсувати витрати на розробку, команди використовують ці платформи для запуску розробки продуктів, передаючи велику частину розробницької роботи шахтарям. Оскільки моделі машинного навчання та прогностичні системи є одними з найпростіших завдань для кількісної оцінки, це стало ключовою областю уваги для багатьох підмереж.
Деякі помітні події включають:
Ці системи продемонстрували значне підвищення ефективності в порівнянні з традиційними моделями, що привернуло увагу багатьох екосистем L1/L2, які сподіваються інтегрувати їх у продукти DeFi.
Перспективи майбутнього
Пошук вищих доходів та нижчих ризиків продовжить стимулювати впровадження більшої кількості фізичних активів на блокчейн. Існуючі джерела доходу DeFi продовжать оптимізуватися, ставати легшими для отримання.
Прогнозні ринки мають стати основним джерелом інформації, ШІ виконує роль маркет-мейкера, досвідчені учасники ще більше активізують колективний розум. Інструменти та моделі стануть розумнішими та точнішими.
Чим більше ці системи вчаться, тим більша їхня цінність. Чим більше вони комбінуються з іншими частинами Web3, тим більш незворотнім стає весь тренд.
По суті, усе в криптосфері є ставкою на майбутнє. Тому ті, хто зможе трохи ясніше передбачити майбутню інфраструктуру та додатки, будь то через колективний розум, якісніші дані чи більш точні моделі, матимуть значну перевагу.