Претражите заједницу

# Цхатгпт # Деепсеек # манус # дифаи Недавна интеграција АИ агената са дефинитима је отворила нову наративну нумеру. Иако је почетни хипер донекле охлађен, појава Мануса то је вратила назад у рефлекторе. Манус је постао толико тражио - након тог бакационог кодова у изузетно великом захтеву. Разлог је једноставан: Манус је први производ који је истински прилагођен потребама аИ агената. Које су потребе АИ агената? АИ има за циљ опонашање људских поступака кроз циклус ПДЦА (План - Цхецк-Цхецк), који се колаборативно изводи више великих великих модела. Сваки модел специјализован је за одређену фазу, смањујући ризике доношења одлука за појединачне моделе током побољшања укупне ефикасности извршења. Једноставним терминима, АИ агенти морају бити способни за независно размишљање, планирање, извршавање сложених задатака и достављање потпуних резултата. Од ГПТ-а до Деепсеек до Мануса, еволуција производа АИ је била изванредна. На површини, АИ апликације су се значајно прошириле да укључују задатке попут скрининга на животопису, истраживање акција и куповину некретнина. Међутим, истински пробој лежи у основном оквиру и систему извршења. Најновији манифестални модел покреће мултимодални велики модел и уводи иновативни систем мулти-потписа. Овај такозвани "мулти-потписни систем" је у основи механизам валидације одлуке за сарадњу са више модела. Захтевањем више специјализованих модела да заједнички потврђују одлуке, она осигурава поузданост и доношења одлука и извршења - што га чини високо усклађеним са потребама АИ агената. Основни циљ поља Дефаи је оптимизирање финансијског одлучивања путем АИ технологије и постићи ефикасније децентрализоване финансијске услуге. Зрелост АИ агената значајно ће побољшати ниво аутоматизације дефинитивног рада, омогућавајући интелигентно управљање портфељском управљању финансијским ризиком и аутоматизованим обрадом потраживања у децентрализованом осигурању. На пример, АИ системи попут мануса могу да помогну протоколима дефинитивности у анализи података о ланцама, предвиђајући трендове тржишта и пружајући динамички прилагођене препоруке улагања. То смањује потребу за људском интервенцијом и побољшава ефикасност доношења одлука. Друго, унапређење АИ агената и мултимодалних великих модела додатно ће покренути интелигентну еволуцију Веб3 екосистема. Док су тренутни сектори попут Дефи, НФТ-а и Гамефи већ основали децентрализоване екосистеме, и даље им недостају у погледу корисничког искуства и интелигенције. На пример, у протоколима за кредитирање у програму АИ агенти могу анализирати услове имовине корисника, ликвидност тржишта и историјске податке о позајмљивању у реалном времену за понудити персонализоване препоруке за кредит и динамички прилагођавају камате. Слично томе, НФТ тржиште може да искористи АИ моделе за интелигентне процене цена и тренд предвиђања, побољшање укупне ефикасности тржишта. Штавише, утицај АИ унапређења на Дао (децентрализована аутономна организација) управљање не може се занемарити. Тренутно се многи процеси управљања ДАО-а ослањају се на гласање у заједници, али због информационих асиметрија и сложености, обични корисници се често боре да доносе тачне одлуке. АИ агенти могу да делују као децентрализовани саветници, помажући члановима заједнице у анализи на основу предлога и предвиђање потенцијалног утицаја различитих опција, на тај начин побољшавајући рационалност и ефикасност управљања ДАО управљања. Међутим, све има две стране. Децентрализована природа Дефаи захтева процесе доношења одлука да буду транспарентне и пљесне. Ипак, маинстреам АИ модели се и даље ослањају на централизовани рачунарски ресурси, позирајући технички изазов у ​​распоређивању АИ унутар децентрализованих мрежа. Даље, да ли је аутоматизовано АИ одлучивање заиста поравнати са принципима децентрализације? Ако АИ модели добију прекомерну снагу доношења одлука, да ли могу да уведу нове ризике централизације? Ова питања и даље захтевају даљу истраживање. Конкретно, следеће су основне утицаје да АИ Боом можда има о Дефаи-у: тачније анализе тржишта: АИ може обрадити огромне количине података о ланцама, предвиђају трендове тржишта и смањење грешака у вези са доношењем одлука узроковане људским емоцијама. На пример, у протеклој години, испарљивост цене Битцоина имала је корелацију од преко 80% са глобалним макроекономским трендовима. АИ модели могу да идентификују ове односе много брже. Системи за паметније контроле ризика: Управљање финансијским ризиком на ланцу увек је било основно питање у сектору дефинитивности. У 2024. години губици због рањивости Смарт Уговора премашили су милијарду долара. АИ, која користи технологију дубоког учења, може брзо да открије потенцијалне рањивости и побољшају сигурност. Ефикасније кредитирање и трговање: АИ може прилагодити каматне стопе или стратегије трговања на оперативним платформама на основу тржишне ликвидности и понашањем корисника, чинећи тржишта позајмљивања уравнотеженијим тржиштима. На пример, након интегрисања система за контролу ризика од АИ, протокол за контролу ризика видео је да је његова подразумевана стопа смањења за 15%. Изазови у децентрализованој обради података: АИ модели који се тренутно ослањају на централизоване сервере за обуку, док Веб3 наглашава децентрализацију. Сукоб између ове две парадигме остаје нерешен. Проналажење начина да се АИ омогући ефикасно дјелује у децентрализованом окружењу је кључни технички правац за будућност Дефаи. Све у свему, успон АИ модела као што је ЦхатГгпт, Деепсеек и Манус отворило је нове могућности за развој Дефаи-а. Интелигенција АИ агената је преобликовање децентрализованог финансијског екосистема, побољшавајући ефикасност финансијских трансакција и управљања, а истовремено изазива темељне принципе децентрализације Веб3.