Ціна Pyth Network

Структура безперервного навчання двигуна Multipli Series 11/AI: аналіз механізму зворотного зв'язку даних Multipli Нарешті, я став топовим геєм у 7D, який є @multiplifi стандартом для Multipli. Минулого тижня він піднявся з 44 місця на 9 місце! Це мій метод. Те ж саме стосується і Aloa, коли ви вступаєте в довгострокову битву, навіть якщо ви не встаєте на початку, просто підштовхніть його за допомогою серії CT!! Він завжди показує такі хороші результати. (Натомість моє тіло втомилося ^^) Цього тижня мені доведеться продовжувати бігти, щоб отримати кристали! ^^ Почати! Штучний інтелект Multipli створює «систему навчання зі зворотним зв'язком», яка постійно розвивається на основі нових ринкових даних, що накопичуються щодня. У певному сенсі можна побачити, що всі проекти Deai мають схожу структуру. У будь-якому випадку, ця структура неминуче буде використовуватися як ключова рушійна сила для зміцнення «адаптивності ринку», яка є основою управління DeFi. 1. Огляд структури навчання штучного інтелекту Multipli Механізм штучного інтелекту Multipli працює на чотириетапному контурі зворотного зв'язку. 1-1: Введення даних Він збирає дані в режимі реального часу, такі як інформація про транзакції в ланцюжку, ліквідність пулу, рух цін і настрої ринку. 1-2: Обробка моделі Він відстежує зібрані дані та виявляє будь-які аномальні рухи. 1-3: Виконання штучного інтелекту За результатами аналізу приймаються такі рішення, як розподіл активів, ребалансування, рух ліквідності. 1-4: Оцінка результатів (зворотній зв'язок) Повертає результати виконання (прибуток, збиток, реакцію ринку) назад до тренувальних даних моделі. У міру того, як ви повторюєте цей процес, штучний інтелект Multipli робить все більш оптимізовані судження в ринковому середовищі. Однак цей механізм дуже схожий на цикл PDCA для поліпшення роботи в організації. ^^ (професійне захворювання) 2. Роль механізмів зворотного зв'язку Система зворотного зв'язку Multipli розроблена зі структурою навчання, де ШІ самостійно виправляє помилки. Наприклад, якщо рух активу ШІ в конкретний момент часу призвів до збитку, він простежить причину (спотворення ринку, помилка прогнозу тощо), щоб зменшити вагу своєї поведінки за тих самих умов у майбутньому. Іншими словами, штучний інтелект Multipli постійно калібрує власний алгоритм хеджування ризиків, щоб уникнути повторення збоїв. 3. Управління якістю даних Судження ШІ в кінцевому підсумку залежить від якості даних. Multipli надає першорядне значення точності та репрезентативності в процесі збору даних. З цією метою ми ввели три рівні схеми управління даними. Крок 1: Автоматична перевірка ончейн-даних (видалення аномальних транзакцій) Крок 2: Фільтрація надійності зовнішніх джерел даних (оракули, канали цін) Крок 3: Оцініть схожість шаблонів поточних даних у порівнянні з історичними даними Завдяки цьому процесу штучний інтелект Multipli підтримує навчання даних, зосереджене на «якості», а не на «кількості». 4. Застосування навчання з підкріпленням Структура навчання Multipli розроблена за допомогою структури навчання, заснованої на винагороді, а не на традиційній прогнозній моделі. Це означає, що штучний інтелект оцінює винагороди за кожну дію в режимі реального часу та коригує стратегію для отримання високих винагород. наприклад Якщо консервативний розподіл активів дає вищу прибутковість у певні моменти часу> політика буде зваженою І навпаки, якщо надмірна волатильність призводить до збитків - >автоматичне масштабування стратегії. Цей процес є еволюцією штучного інтелекту в бік розуміння «природи ринку» та розвитку стратегічного мислення самостійно. 5. Мінімізація та взаємодоповнюваність людського втручання Штучний інтелект Multipli націлений на автономні системи, але З точки зору управління ризиками для повної автоматизації, існує також рівень ручного контролю. * Результати суджень штучного інтелекту перевіряються в ланцюжку в режимі реального часу * При виявленні викидів процес рецензування людиною проводиться паралельно *Остаточні оновлення моделі будуть відображені після затвердження керівництва громадою. Цю структуру можна назвати «гібридною моделлю довіри», яка поєднує автономність ШІ з верифікаційними можливостями спільноти. 6. Довгострокові наслідки систем зворотного зв'язку Структура зворотного зв'язку Multipli важлива тим, що в ній реалізована структура, в якій системи автоматизації DeFi з часом стають розумнішими. При достатній навченості система може швидко виявляти закономірності на ринку, коригувати ризики швидше, ніж люди, і створювати стійку криву прибутку. висновок Механізм штучного інтелекту Multipli — це система управління активами з безперервним навчанням, яка покращує власні судження на основі даних. Завдяки цій структурі Multipli створює основу для автономної екосистеми DeFi, де штучний інтелект робить власні судження, навчається та розвивається в довгостроковій перспективі, не піддаючись впливу короткострокових коливань на ринку.

Останній воркшоп тижня! Ми дізнаємося, як отримувати дані про ціни в реальному часі за допомогою Pyth і дослідити, як працює їхня архітектура. Pyth Price Feeds: отримання даних, на які ви заслуговуєте 📅 6 листопада, 15:00 UTC 📍 Прямий ефір на Х Це може бути найкращим за тиждень, подивимося 👀