Preț Pyth Network

Structura de învățare continuă a motorului Multipli Series 11/AI: Analiza mecanismului de feedback al datelor Multipli În cele din urmă, am devenit un gay de top în 7D, care este standardul @multiplifi pentru Multipli. A urcat de pe locul 44 pe locul 9 săptămâna trecută! Aceasta este metoda mea. Același lucru este valabil și pentru Aloa, atunci când intri într-o luptă pe termen lung, chiar dacă nu te ridici la început, împinge-l cu seria CT!! Întotdeauna arată rezultate atât de bune. (În schimb, corpul meu este obosit ^^) Va trebui să continui să alerg pentru a obține cristale săptămâna asta! ^^ Porni! AI de la Multipli construiește un "sistem de învățare prin feedback" care evoluează constant pe baza noilor date de piață acumulate în fiecare zi. Într-un fel, se poate observa că toate proiectele Deai au o structură similară. În orice caz, această structură va fi folosită inevitabil ca o forță motrice cheie pentru a consolida "adaptabilitatea pieței", care este nucleul managementului DeFi. 1. Prezentare generală a structurii de învățare AI de la Multipli Motorul AI al Multipli funcționează pe o buclă de feedback în patru pași. 1-1: Introducerea datelor Colectează date în timp real, cum ar fi informații despre tranzacțiile on-chain, lichiditatea pool-ului, mișcările prețurilor și sentimentul pieței. 1-2: Prelucrarea modelului Modelează datele colectate și detectează orice mișcări anormale. 1-3: Execuție AI Pe baza rezultatelor analizei, se iau decizii precum alocarea activelor, reechilibrarea și mișcarea lichidității. 1-4: Evaluarea rezultatelor (feedback) Returnați rezultatele execuției (profit, pierdere, reacție a pieței) înapoi la datele de antrenament ale modelului. Pe măsură ce repetați acest proces, AI de la Multipli face judecăți din ce în ce mai optimizate în mediul de piață. Cu toate acestea, acest mecanism este foarte asemănător cu ciclul PDCA pentru îmbunătățirea muncii într-o organizație. ^^ (boală profesională) 2. Rolul mecanismelor de feedback Sistemul de feedback al Multipli este conceput cu o structură de învățare în care AI corectează singur erorile. De exemplu, dacă mișcarea activelor AI la un anumit moment a dus la o pierdere, aceasta va urmări cauza (distorsiunea pieței, eroare de prognoză etc.) pentru a reduce greutatea comportamentului său în aceleași condiții în viitor. Cu alte cuvinte, AI de la Multipli își calibrează continuu propriul algoritm de acoperire a riscurilor pentru a evita defecțiunile repetate. 3. Managementul calității datelor Judecata AI depinde în cele din urmă de calitatea datelor. Multipli acordă cea mai mare importanță acurateței și reprezentativității în procesul de colectare a datelor. În acest scop, am introdus trei niveluri de schemă de gestionare a datelor. Pasul 1: Verificarea automată a datelor on-chain (eliminarea tranzacțiilor anormale) Pasul 2: Filtrați fiabilitatea surselor de date externe (oracole, fluxuri de prețuri) Pasul 3: Evaluați similitudinea modelului datelor curente în comparație cu datele istorice Prin acest proces, AI de la Multipli menține învățarea datelor centrată pe "calitate" mai degrabă decât pe "cantitate". 4. Aplicarea învățării prin întărire Structura de învățare a Multipli este proiectată cu o structură de învățare bazată pe recompense, mai degrabă decât cu un model predictiv tradițional. Aceasta înseamnă că AI evaluează recompensele pentru fiecare acțiune în timp real și reajustează strategia pentru a câștiga recompense mari. de exemplu Dacă o alocare conservatoare a activelor oferă randamente mai mari în anumite momente> politica va fi ponderată În schimb, dacă expunerea excesivă la volatilitate duce la pierderi > scalarea automată a strategiei. Acest proces este o evoluție a AI în înțelegerea "naturii pieței" și dezvoltarea gândirii strategice pe cont propriu. 5. Minimizarea și complementaritatea intervenției umane AI de la Multipli vizează sisteme autonome, dar În ceea ce privește gestionarea riscurilor pentru automatizarea completă, există și un strat de supraveghere manuală. *Rezultatele judecății AI sunt verificate în lanț în timp real *La detectarea valorilor aberante, procesul de revizuire umană se desfășoară în paralel *Actualizările finale ale modelului vor fi reflectate după aprobarea guvernanței comunității. Această structură poate fi numită "Hybrid Trust Model" care combină autonomia AI cu puterea de verificare a comunității. 6. Implicațiile pe termen lung ale sistemelor de feedback Structura de feedback a Multipli este semnificativă prin faptul că implementează o structură în care sistemele de automatizare DeFi devin mai inteligente în timp. Când este suficient de antrenat, sistemul poate detecta rapid modelele de pe piață, poate ajusta riscul mai repede decât oamenii și poate crea o curbă de rentabilitate durabilă. concluzie Motorul AI de la Multipli este un sistem de gestionare a activelor de învățare continuă care își îmbunătățește propria judecată bazată pe date. Prin această structură, Multipli construiește fundația unui ecosistem DeFi autonom în care AI își face propriile judecăți, învață singur și evoluează pe termen lung, neinfluențat de fluctuațiile pe termen scurt ale pieței.

Ultimul workshop al săptămânii! Vom învăța cum să preluăm date despre prețuri în timp real folosind Pyth și să explorăm cum funcționează arhitectura lor. Fluxuri de prețuri Pyth: Extragerea datelor pe care le meritați 📅 6 noiembrie, 3 PM UTC 📍 Live pe X Acesta ar putea fi cel mai bun din săptămâna, vom vedea 👀