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Multipli série 11/AI moteur de structure d'apprentissage continu : Analyse du mécanisme de retour d'information de Multipli Enfin, j'ai atteint le rang de top joueur dans le 7D de Multipli @multiplifi. La semaine dernière, je suis passé de la 44e à la 9e place ! Voici ma méthode. Comme pour Alora, lorsque l'on entre dans une compétition à long terme, il faut persévérer même si l'on ne monte pas au début, en poussant simplement avec la série CT !! Cela donne toujours de bons résultats. (À condition que le corps tienne le coup ^^) Cette semaine, je dois continuer à courir pour obtenir des cristaux ! ^^ Démarrer ! L'IA de Multipli construit un "système d'apprentissage circulaire (Feedback Learning System)" qui évolue continuellement sur la base des données de marché qui s'accumulent chaque jour. D'une certaine manière, tous les projets DeFi semblent avoir une structure similaire. Quoi qu'il en soit, cette structure ne peut qu'être utilisée comme moteur clé pour renforcer "l'adaptabilité (Adaptability)" qui est au cœur de l'exploitation DeFi. 1. Aperçu de la structure d'apprentissage de l'IA de Multipli Le moteur IA de Multipli fonctionne sur la base d'une boucle de retour d'information en 4 étapes. 1-1 : Collecte de données (Data Input) Collecte de données en temps réel telles que les informations de transaction on-chain, la liquidité des pools, les fluctuations de prix, et le sentiment du marché. 1-2 : Analyse du modèle (Model Processing) Les données collectées sont modélisées et les mouvements anormaux sont détectés. 1-3 : Exécution de la stratégie (AI Execution) Des décisions telles que la répartition des actifs, le rééquilibrage et le déplacement de liquidités sont prises en fonction des résultats de l'analyse. 1-4 : Évaluation des résultats (Feedback) Les résultats de l'exécution (rendement, pertes, réactions du marché) sont réintégrés dans les données d'apprentissage du modèle. En répétant ce processus, l'IA de Multipli devient de plus en plus optimisée pour le marché. Cependant, ce mécanisme est très similaire au cycle PDCA pour l'amélioration des processus dans une organisation ^^ (maladie professionnelle) 2. Rôle du mécanisme de retour d'information Le système de retour d'information de Multipli est conçu pour que l'IA corrige elle-même ses erreurs. Par exemple, si à un moment donné, le mouvement d'actifs de l'IA a entraîné des pertes, elle retrace la cause (distorsion du marché, erreur de prévision, etc.) et apprend à réduire le poids des actions dans des conditions similaires à l'avenir. En d'autres termes, l'IA de Multipli ajuste continuellement son algorithme d'évitement des risques pour ne pas répéter les échecs. 3. Gestion de la qualité des données Le jugement de l'IA dépend finalement de la qualité des données. Multipli accorde la plus grande importance à l'exactitude (accuracy) et à la représentativité (representativeness) lors de la collecte des données. Pour cela, trois niveaux de système de gestion des données ont été introduits. Niveau 1 : Validation automatique des données on-chain (élimination des transactions anormales) Niveau 2 : Filtrage de la fiabilité des sources de données externes (oracles, prix feeds) Niveau 3 : Évaluation de la similarité des modèles entre les données passées et présentes Grâce à ce processus, l'IA de Multipli maintient un apprentissage des données centré sur la "qualité" plutôt que sur la "quantité". 4. Application de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) La structure d'apprentissage de Multipli est conçue non pas comme un modèle prédictif traditionnel, mais comme une structure d'apprentissage par renforcement (Reward-Based Learning). En d'autres termes, l'IA évalue en temps réel les récompenses pour chaque action et ajuste sa stratégie dans la direction qui génère des récompenses élevées. Par exemple, Si à un moment donné, une répartition d'actifs conservatrice génère un rendement plus élevé --> renforcer le poids de cette politique Inversement, si une exposition excessive à la volatilité entraîne des pertes --> réduire automatiquement cette stratégie Ce processus fait évoluer l'IA vers une compréhension de "la nature du marché" et le développement de sa propre pensée stratégique. 5. Minimisation et complément de l'intervention humaine L'IA de Multipli vise à être un système autonome, mais, Pour la gestion des risques en vue d'une automatisation complète, une couche de surveillance humaine (Manual Oversight) existe également. *Les résultats des jugements de l'IA sont vérifiés en temps réel on-chain *Processus de révision humaine en cas de détection d'anomalies *Enfin, les mises à jour du modèle sont appliquées après approbation de la gouvernance communautaire Cette structure peut être qualifiée de "modèle de confiance hybride (Hybrid Trust Model)" qui combine l'autonomie de l'IA et la capacité de vérification de la communauté. 6. Signification à long terme du système de retour d'information La structure de retour d'information de Multipli a une grande signification en ce sens qu'elle met en œuvre un système d'automatisation DeFi qui devient de plus en plus intelligent avec le temps. Une fois que ce système a suffisamment appris, il peut détecter rapidement les modèles du marché, ajuster les risques plus rapidement que les humains et créer des courbes de rendement durables. Conclusion Le moteur IA de Multipli est un système de gestion d'actifs d'apprentissage continu qui améliore ses propres jugements sur la base des données. Grâce à cette structure, Multipli construit les bases d'un écosystème DeFi autonome où l'IA peut juger, apprendre et évoluer par elle-même, sans être perturbée par les fluctuations à court terme du marché.