La fusión de la IA y la Cadena de bloques: el surgimiento de un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden, según las necesidades de lenguaje natural del usuario, clarificar intenciones en el diálogo, descomponer tareas automáticamente y lograr resultados esperados.
Un proyecto de Cadena de bloques ha establecido una red paralela asíncrona basada en Actores, logrando una gran escalabilidad en la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite que la red soporte tareas de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA.
La unidad de cálculo del proyecto, después de la reciente actualización de la máquina virtual WASM, ahora puede acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar grandes modelos de lenguaje como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantizada. Al mismo tiempo, el proyecto también permite a los usuarios acceder a los datos en la red como si estuvieran accediendo a un disco duro local, y admite la interacción de diferentes tipos de máquinas virtuales en un entorno compartido, lo que brinda más posibilidades para el desarrollo de aplicaciones en el futuro.
Este diseño del sistema hace posible la implementación de contratos inteligentes que fusionan agentes de IA. Mediante la programación en esta red, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado, donde los agentes pueden enfrentarse entre sí o representar a humanos contra humanos. En el futuro, el proceso de diseñar y seleccionar modelos de aprendizaje automático, así como ejecutar transacciones automatizadas, podría ser más fácilmente automatizado por la IA.
En los últimos años, el desarrollo de las finanzas descentralizadas (DeFi) ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, los factores clave que determinan la vitalidad del mercado siguen siendo el flujo de capital y las personas que toman decisiones financieras. A medida que avanza el desarrollo de las aplicaciones de la red, es posible que podamos expandir la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la sabiduría de los agentes de IA para tomar decisiones en tiempo real, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a hacer realidad esta visión, entre ellos Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome.
Finanzas Autónomas
AF se centra en la investigación y el desarrollo de aplicaciones financieras que combinan IA en una determinada Cadena de bloques, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Sus principales negocios incluyen infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las instalaciones principales incluyen protocolos como intercambio descentralizado, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi ejecuta estrategias de negociación principalmente a través de agentes semi-autónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en la cadena para el autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión en varios fondos de liquidez dentro del ecosistema y sobre la base financiera, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
Agente de gestión de activos de método de costo promedio en dólares (DCA)
Fondo de índices autónomos autobalanceados
Fondo de cobertura autónomo con estrategias de riesgo personalizadas
Agente de agregación de beneficios
Agente de predicción en la cadena
Agente de comercio de alta frecuencia
Entre ellos, el agente DCA actúa como un agente básico, proporcionando varios parámetros personalizables, como transacciones desencadenadas dentro de un rango de precios específico, ajuste del intervalo de tiempo de las transacciones, transacciones ponderadas por el precio de los activos, etc.
La financiación de contenidos es un marco para atribuir y monetizar los datos almacenados en una red permanente como activos combinables. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos a la red permanente, los cuales servirán como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es un navegador de mensajes de la red, que ofrece funciones de cálculo de mensajes, visualización y flujo de mensajes en tiempo real. Data OS es un protocolo ContentFI, que utiliza agentes de IA propios para obtener contenido y generar derivados de contenido.
Dexi
Dexi es una importante interfaz de interacción para que los usuarios participen en Agent Fi a través de un proxy en la red. Es una aplicación implementada por un proxy que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma diversos datos financieros en la red. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi sirve principalmente a usuarios finales y aplicaciones de red, ofreciendo servicios de suscripción de datos.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicción que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar en diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan campos como la tecnología, memes, negocios, juegos y DeFi. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en datos del mundo real y modelos de lenguaje grandes para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicción.
Estas innovaciones nos ofrecen una nueva perspectiva para explorar la posibilidad de implementar modelos de IA directamente en la Cadena de bloques y utilizar varios agentes de IA para ejecutar transacciones automatizadas. Esperamos ver más casos de aplicación que combinen agentes de IA para realizar estrategias financieras, impulsando el desarrollo de una nueva generación de paradigmas financieros.
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FortuneTeller42
· hace19h
Tiene un poco de sentido~
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ProxyCollector
· 07-25 15:39
Mañana podremos vencer a gpt, ¿verdad?
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MysteryBoxBuster
· 07-25 15:38
¿Qué avión está haciendo con la IA?
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ImpermanentPhobia
· 07-25 15:35
Otra vez hablando de la implementación descentralizada de habilitación.
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GasFeeLady
· 07-25 15:19
la optimización de gas nunca se vio tan bien... IA + blockchain = un serio rendimiento de tx fr fr
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MevTears
· 07-25 15:16
Verdaderamente, el Metaverso toma a la gente por tonta.
Fusión de AI y Cadena de bloques: Surge un nuevo sistema financiero de agentes autónomos descentralizados de nueva generación
La fusión de la IA y la Cadena de bloques: el surgimiento de un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden, según las necesidades de lenguaje natural del usuario, clarificar intenciones en el diálogo, descomponer tareas automáticamente y lograr resultados esperados.
Un proyecto de Cadena de bloques ha establecido una red paralela asíncrona basada en Actores, logrando una gran escalabilidad en la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite que la red soporte tareas de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA.
La unidad de cálculo del proyecto, después de la reciente actualización de la máquina virtual WASM, ahora puede acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar grandes modelos de lenguaje como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantizada. Al mismo tiempo, el proyecto también permite a los usuarios acceder a los datos en la red como si estuvieran accediendo a un disco duro local, y admite la interacción de diferentes tipos de máquinas virtuales en un entorno compartido, lo que brinda más posibilidades para el desarrollo de aplicaciones en el futuro.
Este diseño del sistema hace posible la implementación de contratos inteligentes que fusionan agentes de IA. Mediante la programación en esta red, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado, donde los agentes pueden enfrentarse entre sí o representar a humanos contra humanos. En el futuro, el proceso de diseñar y seleccionar modelos de aprendizaje automático, así como ejecutar transacciones automatizadas, podría ser más fácilmente automatizado por la IA.
En los últimos años, el desarrollo de las finanzas descentralizadas (DeFi) ha permitido realizar diversas operaciones financieras en la cadena sin la necesidad de confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, los factores clave que determinan la vitalidad del mercado siguen siendo el flujo de capital y las personas que toman decisiones financieras. A medida que avanza el desarrollo de las aplicaciones de la red, es posible que podamos expandir la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la sabiduría de los agentes de IA para tomar decisiones en tiempo real, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a hacer realidad esta visión, entre ellos Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome.
Finanzas Autónomas
AF se centra en la investigación y el desarrollo de aplicaciones financieras que combinan IA en una determinada Cadena de bloques, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Sus principales negocios incluyen infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las instalaciones principales incluyen protocolos como intercambio descentralizado, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi ejecuta estrategias de negociación principalmente a través de agentes semi-autónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en la cadena para el autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión en varios fondos de liquidez dentro del ecosistema y sobre la base financiera, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
Entre ellos, el agente DCA actúa como un agente básico, proporcionando varios parámetros personalizables, como transacciones desencadenadas dentro de un rango de precios específico, ajuste del intervalo de tiempo de las transacciones, transacciones ponderadas por el precio de los activos, etc.
La financiación de contenidos es un marco para atribuir y monetizar los datos almacenados en una red permanente como activos combinables. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos a la red permanente, los cuales servirán como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es un navegador de mensajes de la red, que ofrece funciones de cálculo de mensajes, visualización y flujo de mensajes en tiempo real. Data OS es un protocolo ContentFI, que utiliza agentes de IA propios para obtener contenido y generar derivados de contenido.
Dexi
Dexi es una importante interfaz de interacción para que los usuarios participen en Agent Fi a través de un proxy en la red. Es una aplicación implementada por un proxy que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma diversos datos financieros en la red. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi sirve principalmente a usuarios finales y aplicaciones de red, ofreciendo servicios de suscripción de datos.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicción que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar en diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan campos como la tecnología, memes, negocios, juegos y DeFi. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en datos del mundo real y modelos de lenguaje grandes para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicción.
Estas innovaciones nos ofrecen una nueva perspectiva para explorar la posibilidad de implementar modelos de IA directamente en la Cadena de bloques y utilizar varios agentes de IA para ejecutar transacciones automatizadas. Esperamos ver más casos de aplicación que combinen agentes de IA para realizar estrategias financieras, impulsando el desarrollo de una nueva generación de paradigmas financieros.