Harga Pyth Network

Struktur Pembelajaran Berkelanjutan Mesin Multipli Seri 11/AI: Menganalisis Mekanisme Umpan Balik Data Multipli Akhirnya, saya menjadi gay top di 7D, yang merupakan standar @multiplifi untuk Multipli. Itu telah naik dari tempat ke-44 ke tempat ke-9 minggu lalu! Ini adalah metode saya. Hal yang sama berlaku untuk Aloa, saat memasuki pertempuran jangka panjang, bahkan jika Anda tidak bangun di awal, dorong saja dengan seri CT !! Itu selalu menunjukkan hasil yang baik. (Sebaliknya, tubuh saya lelah ^^) Aku harus terus berlari untuk mendapatkan kristal minggu ini! ^^ Mulai! AI Multipli sedang membangun "Sistem Pembelajaran Umpan Balik" yang terus berkembang berdasarkan data pasar baru yang terakumulasi setiap hari. Di satu sisi, dapat dilihat bahwa semua proyek Deai memiliki struktur yang serupa. Bagaimanapun, struktur ini pasti akan digunakan sebagai kekuatan pendorong utama untuk memperkuat "kemampuan beradaptasi pasar", yang merupakan inti dari manajemen DeFi. 1. Ikhtisar Struktur Pembelajaran AI Multipli Mesin AI Multipli beroperasi pada loop umpan balik empat langkah. 1-1: Masukan Data Ini mengumpulkan data real-time seperti informasi transaksi on-chain, likuiditas kumpulan, pergerakan harga, dan sentimen pasar. 1-2: Pemrosesan Model Ini membuat pola data yang dikumpulkan dan mendeteksi gerakan abnormal. 1-3: Eksekusi AI Berdasarkan hasil analisis, keputusan seperti alokasi aset, penyeimbangan ulang, dan pergerakan likuiditas dibuat. 1-4: Evaluasi Hasil (Umpan Balik) Kembalikan hasil eksekusi (laba, rugi, reaksi pasar) kembali ke data pelatihan model. Saat Anda mengulangi proses ini, AI Multipli membuat penilaian yang semakin optimal di lingkungan pasar. Namun, mekanisme ini sangat mirip dengan siklus PDCA untuk meningkatkan pekerjaan dalam suatu organisasi. ^^ (penyakit akibat kerja) 2. Peran Mekanisme Umpan Balik Sistem umpan balik Multipli dirancang dengan struktur pembelajaran di mana AI memperbaiki kesalahan sendiri. Misalnya, jika pergerakan aset AI pada titik waktu tertentu menyebabkan kerugian, itu akan melacak kembali penyebabnya (distorsi pasar, kesalahan perkiraan, dll.) untuk mengurangi bobot perilakunya dalam kondisi yang sama di masa depan. Dengan kata lain, AI Multipli terus mengkalibrasi algoritme lindung nilai risikonya sendiri untuk menghindari kegagalan berulang. 3. Manajemen Kualitas Data Penilaian AI pada akhirnya tergantung pada kualitas data. Multipli sangat mementingkan akurasi dan keterwakilan dalam proses pengumpulan data. Untuk tujuan ini, kami telah memperkenalkan tiga tingkat skema manajemen data. Langkah 1: Verifikasi otomatis data on-chain (penghapusan transaksi abnormal) Langkah 2: Filter keandalan sumber data eksternal (oracle, umpan harga) Langkah 3: Evaluasi kesamaan pola data saat ini dibandingkan dengan data historis Melalui proses ini, AI Multipli mempertahankan pembelajaran data yang berpusat pada "kualitas" daripada "kuantitas". 4. Penerapan Reinforcement Learning Struktur pembelajaran Multipli dirancang dengan struktur pembelajaran berbasis penghargaan daripada model prediktif tradisional. Ini berarti bahwa AI mengevaluasi hadiah untuk setiap tindakan secara real-time dan menyesuaikan kembali strategi untuk mendapatkan hadiah tinggi. misalnya Jika alokasi aset konservatif menghasilkan pengembalian yang lebih tinggi pada waktu-waktu tertentu> kebijakan akan tertimbang Sebaliknya, jika eksposur volatilitas yang berlebihan mengakibatkan kerugian -->auto-scaling strategi. Proses ini merupakan evolusi AI untuk memahami "sifat pasar" dan mengembangkan pemikiran strategis sendiri. 5. Minimalisasi dan Komplementaritas Intervensi Manusia AI Multipli bertujuan untuk sistem otonom, tetapi Dalam hal manajemen risiko untuk otomatisasi penuh, ada juga lapisan pengawasan manual. *Hasil penilaian AI diverifikasi secara on-chain secara real time *Saat mendeteksi outlier, proses peninjauan manusia dilakukan secara paralel *Pembaruan model akhir akan tercermin setelah persetujuan tata kelola komunitas. Struktur ini dapat disebut "Model Kepercayaan Hibrida" yang menggabungkan otonomi AI dengan kekuatan verifikasi komunitas. 6. Implikasi jangka panjang dari sistem umpan balik Struktur umpan balik Multipli penting karena menerapkan struktur di mana sistem otomatisasi DeFi menjadi lebih pintar dari waktu ke waktu. Ketika cukup terlatih, sistem dapat dengan cepat mendeteksi pola di pasar, menyesuaikan risiko lebih cepat daripada manusia, dan menciptakan kurva pengembalian yang berkelanjutan. kesimpulan Mesin AI Multipli adalah sistem manajemen aset pembelajaran berkelanjutan yang meningkatkan penilaiannya sendiri berdasarkan data. Melalui struktur ini, Multipli membangun fondasi untuk ekosistem DeFi otonom di mana AI membuat penilaiannya sendiri, mempelajari dirinya sendiri, dan mengembangkan dirinya sendiri dalam jangka panjang, tidak terpengaruh oleh fluktuasi jangka pendek di pasar.

Lokakarya terakhir minggu ini! Kami akan belajar cara mengambil data harga real-time menggunakan Pyth dan menjelajahi cara kerja arsitekturnya. Umpan Harga Pyth: Menarik Data yang Layak Anda Dapatkan 📅 6 November, 3 sore UTC 📍 Langsung di X Ini bisa menjadi yang terbaik minggu ini, kita lihat 👀 saja