A Evolução da Capacidade de Predição Humana e a Aplicação da IA nas Finanças Descentralizadas
A previsão sempre foi uma capacidade chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, dependemos dos sentidos e da intuição para prever ameaças e oportunidades no ambiente, como identificar os padrões de atividade de predadores, o momento em que as presas aparecem e a disponibilidade de alimentos sazonais, que são cruciais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, esse modelo de previsão evoluiu gradualmente para o uso de ferramentas e capacidades de planejamento, como a estimativa da demanda por cultivo de culturas, abate e conservação de carne, entre outros. A humanidade também desenvolveu a capacidade de prever pistas sociais, incluindo a compreensão das intenções, emoções e comportamentos dos outros. Além disso, criamos sistemas de conhecimento como a escrita, ciência e matemática, bem como ferramentas modernas como estatística, computação, aprendizado de máquina e inteligência artificial, tudo isso para aprimorar a capacidade preditiva humana.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta económica importante, utilizando a capacidade preditiva humana para prever resultados em áreas económicas, políticas e culturais. Ao contrário das sondagens de opinião tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões precisas através de incentivos económicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real.
No mercado das eleições presidenciais dos EUA em 2024, uma plataforma de previsões atraiu quase 4 mil milhões de dólares em apostas, e a sua previsão sobre a vitória de Trump até superou a precisão das sondagens, o que reflete plenamente o valor econômico da previsão colaborativa.
Evoluções semelhantes também ocorreram no campo das negociações à vista e de contratos perpétuos. Desde o surgimento das bolsas centralizadas, que atendem à crescente demanda global por criptomoedas, até os desenvolvimentos disruptivos recentes de algumas plataformas, que oferecem serviços de auto-custódia e sem KYC, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de negociação semelhante à das bolsas centralizadas.
Com o surgimento de modelos de previsão de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está a aumentar significativamente. Isto levará a humanidade à próxima fase da evolução.
Finanças Descentralizadas 3.0
As Finanças Descentralizadas 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os utilizadores realizem transferências, transações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer momento e em qualquer lugar. Isso essencialmente coloca ativos criptográficos para operar na cadeia a fim de criar valor econômico.
Finanças Descentralizadas 2.0 expandiu sobre a 1.0, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de alinhar os interesses entre diferentes partes interessadas nos protocolos e gerar novos mercados emergentes que oferecem fontes alternativas de rendimento.
Finanças Descentralizadas 3.0 traz a inteligência artificial para o campo das Finanças Descentralizadas. Alguns chamam isso de DeFAI ou AiFi, e seu núcleo é a integração de modelos de linguagem de grande escala (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos de Finanças Descentralizadas.
Isto inclui desde integrações simples de LLM (como atuar como suporte ao cliente ou ajudar os usuários a navegar nos protocolos), até sistemas multi-agentes complexos e sistemas de aprendizagem de máquina, que melhoram fundamentalmente o desempenho do produto (como aumentar os lucros de negociação, reduzir perdas impermanentes, aumentar os rendimentos de LP, diminuir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc.).
Além da camada de abstração DeFAI e de agentes financeiros totalmente autônomos, sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, assim como modelos preditivos, desempenham um papel importante na transformação das Finanças Descentralizadas e de outros setores verticais.
Desenvolvimento do sistema de previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram desde a década de 2000, e esses sistemas foram utilizados por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Os resultados das previsões de ações no início eram bastante relevantes, com uma taxa de precisão de 50%-60% em previsões de curto prazo, mas as aplicações foram limitadas devido ao sobreajuste e à escassez de dados.
Subsequentemente, o surgimento do aprendizado profundo e dos grandes dados permitiu que os modelos processassem conjuntos de dados maiores, incluindo dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais, resultando em previsões mais precisas e em aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, o desenvolvimento inovador dos modelos Transformer e da IA multimodal permitiu que os sistemas de IA integrassem conjuntos de dados mais diversificados, como emoções de redes sociais, transações em blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real, previsões de crowdsourcing e mais fontes de informação. Isso fez com que alguns modelos de IA alcançassem uma taxa de precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a melhoria contínua desses modelos, a demanda por integrar a capacidade preditiva nos sistemas de Finanças Descentralizadas aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, testemunhando alguns participantes do mercado combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3.
Finanças Descentralizadas x AI/ML系统的应用
Uma determinada rede de modelos de previsão descentralizados já implementou uma ampla integração com vários protocolos de Finanças Descentralizadas e equipes de agentes de IA, conferindo-lhe capacidades 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%.
Algumas das principais aplicações incluem:
Cofre impulsionado por IA baseado em USDC, utilizando tecnologia de inferência para maximizar os ganhos de negociação SOL. Desde 23 de abril, a sua taxa de retorno acumulada é de 2,4%, com uma taxa de juros anual de aproximadamente 10%.
AI LP Tesouro, utilizando dados de preços preditivos, para melhor posicionar a liquidez antes das flutuações de preços, evitando assim perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipes para fornecer suporte às estratégias de negociação e execução dos agentes de IA.
Outra sub-rede de uma plataforma importante também fez progressos significativos na área de previsões:
Uma sub-rede está prestes a lançar um cofre de Finanças Descentralizadas, alocando automaticamente os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas. O APY de testes iniciais alegadamente ultrapassou quatro dígitos.
Outra sub-rede no domínio do futebol está a apresentar melhorias contínuas. A recente performance na Taça do Mundo de Clubes mostrou que a escala de apostas agressivas trouxe um retorno sobre o investimento de 232%. A equipa também está a desenvolver um produto de cofre DeFi mais focado na ajustação ao risco.
Existe uma sub-rede construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente genérico. Ele pode ser usado para prever várias probabilidades de variação de preços, como a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência das posições perpétuas, a definição da faixa de LP e a previsão de perdas impermanentes, além de prever o preço de exercício de opções e o tempo de expiração, entre outros. Afirmou-se que este modelo tem um desempenho 25%-30% superior ao dos modelos de referência tradicionais.
Essas sub-redes atraem mineradores todos os anos com incentivos em tokens que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de dólares. O objetivo é utilizar esses incentivos como despesas de capital para direcionar o desenvolvimento de produtos e alcançar a comercialização o mais rápido possível, gerando assim lucro real.
Tendências Futuras
A busca por maiores retornos e menores riscos continuará, levando os construtores a trazer mais ativos físicos para a cadeia. As fontes de rendimento existentes das Finanças Descentralizadas continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais fáceis de acessar.
O mercado preditivo tornará-se a principal fonte de informação, com a IA a atuar como market maker do mercado, enquanto participantes experientes estimulam ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas tornam-se cada vez mais inteligentes, e os modelos ficam cada vez mais precisos.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o valor. Além disso, quanto mais forte é a sua combinação com outras partes do Web3, mais irreversível se torna toda a tendência.
No fim das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Portanto, aqueles que conseguem prever mais claramente a infraestrutura e as aplicações futuras, seja através da inteligência coletiva, de dados de maior qualidade ou de modelos mais precisos, terão uma vantagem significativa.
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FOMOmonster
· 19h atrás
A armadilha da IA é demais, tudo pode ser previsto.
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NftBankruptcyClub
· 19h atrás
Jovens, não fiquem muito apressados em fazer as pessoas de parvas.
Finanças Descentralizadas 3.0: Sistema de previsão de IA lidera um novo era de encriptação de lucros
A Evolução da Capacidade de Predição Humana e a Aplicação da IA nas Finanças Descentralizadas
A previsão sempre foi uma capacidade chave no processo de evolução humana. Desde os tempos antigos, dependemos dos sentidos e da intuição para prever ameaças e oportunidades no ambiente, como identificar os padrões de atividade de predadores, o momento em que as presas aparecem e a disponibilidade de alimentos sazonais, que são cruciais para a sobrevivência.
Com o passar do tempo, esse modelo de previsão evoluiu gradualmente para o uso de ferramentas e capacidades de planejamento, como a estimativa da demanda por cultivo de culturas, abate e conservação de carne, entre outros. A humanidade também desenvolveu a capacidade de prever pistas sociais, incluindo a compreensão das intenções, emoções e comportamentos dos outros. Além disso, criamos sistemas de conhecimento como a escrita, ciência e matemática, bem como ferramentas modernas como estatística, computação, aprendizado de máquina e inteligência artificial, tudo isso para aprimorar a capacidade preditiva humana.
Os mercados de previsão tornaram-se uma ferramenta económica importante, utilizando a capacidade preditiva humana para prever resultados em áreas económicas, políticas e culturais. Ao contrário das sondagens de opinião tradicionais, os mercados de previsão obtêm previsões precisas através de incentivos económicos, uma vez que os participantes apostam com dinheiro real.
No mercado das eleições presidenciais dos EUA em 2024, uma plataforma de previsões atraiu quase 4 mil milhões de dólares em apostas, e a sua previsão sobre a vitória de Trump até superou a precisão das sondagens, o que reflete plenamente o valor econômico da previsão colaborativa.
Evoluções semelhantes também ocorreram no campo das negociações à vista e de contratos perpétuos. Desde o surgimento das bolsas centralizadas, que atendem à crescente demanda global por criptomoedas, até os desenvolvimentos disruptivos recentes de algumas plataformas, que oferecem serviços de auto-custódia e sem KYC, mantendo ao mesmo tempo uma experiência de negociação semelhante à das bolsas centralizadas.
Com o surgimento de modelos de previsão de inteligência artificial e aprendizado de máquina, a capacidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está a aumentar significativamente. Isto levará a humanidade à próxima fase da evolução.
Finanças Descentralizadas 3.0
As Finanças Descentralizadas 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicações descentralizadas, permitindo que os utilizadores realizem transferências, transações, staking, empréstimos e mineração de rendimento a qualquer momento e em qualquer lugar. Isso essencialmente coloca ativos criptográficos para operar na cadeia a fim de criar valor econômico.
Finanças Descentralizadas 2.0 expandiu sobre a 1.0, introduzindo uma economia de tokens inovadora e mecanismos de distribuição de incentivos, com o objetivo de alinhar os interesses entre diferentes partes interessadas nos protocolos e gerar novos mercados emergentes que oferecem fontes alternativas de rendimento.
Finanças Descentralizadas 3.0 traz a inteligência artificial para o campo das Finanças Descentralizadas. Alguns chamam isso de DeFAI ou AiFi, e seu núcleo é a integração de modelos de linguagem de grande escala (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos de Finanças Descentralizadas.
Isto inclui desde integrações simples de LLM (como atuar como suporte ao cliente ou ajudar os usuários a navegar nos protocolos), até sistemas multi-agentes complexos e sistemas de aprendizagem de máquina, que melhoram fundamentalmente o desempenho do produto (como aumentar os lucros de negociação, reduzir perdas impermanentes, aumentar os rendimentos de LP, diminuir o risco de liquidação de negociações perpétuas, etc.).
Além da camada de abstração DeFAI e de agentes financeiros totalmente autônomos, sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, assim como modelos preditivos, desempenham um papel importante na transformação das Finanças Descentralizadas e de outros setores verticais.
Desenvolvimento do sistema de previsão
As redes neurais e as árvores de decisão surgiram desde a década de 2000, e esses sistemas foram utilizados por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Os resultados das previsões de ações no início eram bastante relevantes, com uma taxa de precisão de 50%-60% em previsões de curto prazo, mas as aplicações foram limitadas devido ao sobreajuste e à escassez de dados.
Subsequentemente, o surgimento do aprendizado profundo e dos grandes dados permitiu que os modelos processassem conjuntos de dados maiores, incluindo dados de séries temporais, notícias e dados não estruturados de redes sociais, resultando em previsões mais precisas e em aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, o desenvolvimento inovador dos modelos Transformer e da IA multimodal permitiu que os sistemas de IA integrassem conjuntos de dados mais diversificados, como emoções de redes sociais, transações em blockchain, dados de oráculos, notícias em tempo real, previsões de crowdsourcing e mais fontes de informação. Isso fez com que alguns modelos de IA alcançassem uma taxa de precisão de 80%-90% na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
Com a melhoria contínua desses modelos, a demanda por integrar a capacidade preditiva nos sistemas de Finanças Descentralizadas aumentou significativamente. Atualmente, estamos na fase inicial do DeFi 3.0, testemunhando alguns participantes do mercado combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3.
Finanças Descentralizadas x AI/ML系统的应用
Uma determinada rede de modelos de previsão descentralizados já implementou uma ampla integração com vários protocolos de Finanças Descentralizadas e equipes de agentes de IA, conferindo-lhe capacidades 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%.
Algumas das principais aplicações incluem:
Cofre impulsionado por IA baseado em USDC, utilizando tecnologia de inferência para maximizar os ganhos de negociação SOL. Desde 23 de abril, a sua taxa de retorno acumulada é de 2,4%, com uma taxa de juros anual de aproximadamente 10%.
AI LP Tesouro, utilizando dados de preços preditivos, para melhor posicionar a liquidez antes das flutuações de preços, evitando assim perdas impermanentes.
Colaborar com várias equipes para fornecer suporte às estratégias de negociação e execução dos agentes de IA.
Outra sub-rede de uma plataforma importante também fez progressos significativos na área de previsões:
Uma sub-rede está prestes a lançar um cofre de Finanças Descentralizadas, alocando automaticamente os depósitos dos usuários em eventos/mercados de alta confiabilidade para apostas. O APY de testes iniciais alegadamente ultrapassou quatro dígitos.
Outra sub-rede no domínio do futebol está a apresentar melhorias contínuas. A recente performance na Taça do Mundo de Clubes mostrou que a escala de apostas agressivas trouxe um retorno sobre o investimento de 232%. A equipa também está a desenvolver um produto de cofre DeFi mais focado na ajustação ao risco.
Existe uma sub-rede construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente genérico. Ele pode ser usado para prever várias probabilidades de variação de preços, como a probabilidade de liquidação, o tempo de sobrevivência das posições perpétuas, a definição da faixa de LP e a previsão de perdas impermanentes, além de prever o preço de exercício de opções e o tempo de expiração, entre outros. Afirmou-se que este modelo tem um desempenho 25%-30% superior ao dos modelos de referência tradicionais.
Essas sub-redes atraem mineradores todos os anos com incentivos em tokens que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de dólares. O objetivo é utilizar esses incentivos como despesas de capital para direcionar o desenvolvimento de produtos e alcançar a comercialização o mais rápido possível, gerando assim lucro real.
Tendências Futuras
A busca por maiores retornos e menores riscos continuará, levando os construtores a trazer mais ativos físicos para a cadeia. As fontes de rendimento existentes das Finanças Descentralizadas continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais fáceis de acessar.
O mercado preditivo tornará-se a principal fonte de informação, com a IA a atuar como market maker do mercado, enquanto participantes experientes estimulam ainda mais a sabedoria coletiva. As ferramentas tornam-se cada vez mais inteligentes, e os modelos ficam cada vez mais precisos.
Quanto mais esses sistemas aprendem, maior é o valor. Além disso, quanto mais forte é a sua combinação com outras partes do Web3, mais irreversível se torna toda a tendência.
No fim das contas, tudo no campo das criptomoedas é uma aposta no futuro. Portanto, aqueles que conseguem prever mais claramente a infraestrutura e as aplicações futuras, seja através da inteligência coletiva, de dados de maior qualidade ou de modelos mais precisos, terão uma vantagem significativa.