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Estructura de aprendizaje continuo de Multipli Series 11 / AI Engine: análisis del mecanismo de retroalimentación de datos de Multipli Finalmente, me convertí en uno de los mejores gays en 7D, que es el estándar @multiplifi para Multipli. ¡Ha subido del puesto 44 al 9 la semana pasada! Este es mi método. Lo mismo ocurre con Aloa, cuando entras en una batalla a largo plazo, incluso si no te levantas al principio, ¡simplemente empújalo con la serie CT! Siempre muestra tan buenos resultados. (En cambio, mi cuerpo está cansado ^^) ¡Tendré que seguir corriendo para conseguir cristales esta semana! ^^ ¡Empezar! La IA de Multipli está construyendo un "Sistema de aprendizaje de retroalimentación" que evoluciona constantemente en función de los nuevos datos de mercado acumulados todos los días. En cierto modo, se puede ver que todos los proyectos de Deai tienen una estructura similar. En cualquier caso, esta estructura se utilizará inevitablemente como una fuerza impulsora clave para fortalecer la "adaptabilidad del mercado", que es el núcleo de la gestión de DeFi. 1. Descripción general de la estructura de aprendizaje de IA de Multipli El motor de IA de Multipli funciona en un ciclo de retroalimentación de cuatro pasos. 1-1: Entrada de datos Recopila datos en tiempo real, como información de transacciones en cadena, liquidez del grupo, movimientos de precios y sentimiento del mercado. 1-2: Procesamiento de modelos Modela los datos recopilados y detecta cualquier movimiento anormal. 1-3: Ejecución de IA Con base en los resultados del análisis, se toman decisiones como la asignación de activos, el reequilibrio y el movimiento de liquidez. 1-4: Evaluación de los resultados (retroalimentación) Devuelve los resultados de la ejecución (ganancias, pérdidas, reacción del mercado) a los datos de entrenamiento del modelo. A medida que repite este proceso, la IA de Multipli realiza juicios cada vez más optimizados en el entorno del mercado. Sin embargo, este mecanismo es muy similar al ciclo PDCA para mejorar el trabajo en una organización. ^^ (enfermedad profesional) 2. El papel de los mecanismos de retroalimentación El sistema de retroalimentación de Multipli está diseñado con una estructura de aprendizaje en la que la IA corrige los errores por sí sola. Por ejemplo, si el movimiento de activos de la IA en un momento específico provocó una pérdida, rastreará la causa (distorsión del mercado, error de pronóstico, etc.) para reducir el peso de su comportamiento en las mismas condiciones en el futuro. En otras palabras, la IA de Multipli calibra continuamente su propio algoritmo de cobertura de riesgos para evitar que se repitan los fallos. 3. Gestión de la calidad de los datos El juicio de la IA depende en última instancia de la calidad de los datos. Multipli otorga la máxima importancia a la precisión y la representatividad en el proceso de recopilación de datos. Con este fin, hemos introducido tres niveles de esquema de gestión de datos. Paso 1: Verificación automática de los datos on-chain (eliminación de transacciones anormales) Paso 2: Filtrar la fiabilidad de las fuentes de datos externas (oráculos, fuentes de precios) Paso 3: Evaluar la similitud del patrón de los datos actuales en comparación con los datos históricos A través de este proceso, la IA de Multipli mantiene el aprendizaje de datos centrado en la "calidad" en lugar de la "cantidad". 4. Aplicación del aprendizaje por refuerzo La estructura de aprendizaje de Multipli está diseñada con una estructura de aprendizaje basada en recompensas en lugar de un modelo predictivo tradicional. Esto significa que la IA evalúa las recompensas de cada acción en tiempo real y reajusta la estrategia para obtener altas recompensas. por ejemplo Si una asignación de activos conservadora produce mayores rendimientos en ciertos momentos> la política se ponderará Por el contrario, si la exposición excesiva a la volatilidad da como resultado pérdidas, > escala automáticamente la estrategia. Este proceso es una evolución de la IA para comprender la "naturaleza del mercado" y desarrollar el pensamiento estratégico por sí mismo. 5. Minimización y complementariedad de la intervención humana La IA de Multipli apunta a sistemas autónomos, pero En términos de gestión de riesgos para la automatización completa, también hay una capa de supervisión manual. *Los resultados del juicio de AI se verifican en cadena en tiempo real *Al detectar valores atípicos, el proceso de revisión humana se lleva a cabo en paralelo *Las actualizaciones finales del modelo se reflejarán después de la aprobación de la gobernanza de la comunidad. Esta estructura se puede denominar "Modelo de confianza híbrido" que combina la autonomía de la IA con el poder de verificación de la comunidad. 6. Implicaciones a largo plazo de los sistemas de retroalimentación La estructura de retroalimentación de Multipli es significativa porque implementa una estructura en la que los sistemas de automatización DeFi se vuelven más inteligentes con el tiempo. Cuando se entrena lo suficiente, el sistema puede detectar rápidamente patrones en el mercado, ajustar el riesgo más rápido que los humanos y crear una curva de rendimiento sostenible. conclusión El motor de IA de Multipli es un sistema de gestión de activos de aprendizaje continuo que mejora su propio juicio basado en datos. A través de esta estructura, Multipli está construyendo las bases para un ecosistema DeFi autónomo donde la IA hace sus propios juicios, aprende y evoluciona a largo plazo, sin dejarse influir por las fluctuaciones a corto plazo en el mercado.

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