Fusion des agents IA et de la Blockchain : Nouveau paradigme financier intelligent sur le réseau AO
Dans le monde futur, les agents intelligents d'IA pourraient former une relation symbiotique numérisée avec les humains. Ces agents autonomes peuvent, en fonction des besoins en langage naturel des utilisateurs, clarifier les intentions dans les dialogues, décomposer automatiquement les tâches et réaliser les résultats escomptés.
Le réseau AO a établi un système parallèle asynchrone basé sur des acteurs, en atteignant un consensus uniquement sur l'ordre des transactions, plutôt que sur l'ensemble du processus de calcul des contrats, permettant ainsi une grande échelle d'extension de la puissance de calcul. Cette conception permet au réseau de prendre en charge tout type de calcul, y compris l'exécution de modèles d'IA.
Comparé à d'autres projets de Blockchain mainstream, l'infrastructure d'AO est compatible avec des capacités de calcul plus complexes. La machine virtuelle WASM récemment mise à jour permet aux unités de calcul d'AO d'accéder à 16 Go de mémoire, suffisamment pour exécuter de grands modèles de langage tels que la série Falcon de Llama 3 version non quantifiée.
AO utilise également la technologie WeaveDrive, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données de la couche de stockage d'AO comme s'ils accédaient à un disque dur local. Cette conception augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons, tout en incitant les utilisateurs à télécharger plus de données dans la couche de stockage, car ces données peuvent être utilisées directement dans les programmes AO.
La conception du système AO rend possible l'intégration de contrats intelligents avec des agents IA. En programmant dans AO, nous pouvons créer des agents IA capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant être en concurrence les uns avec les autres ou représentant des humains contre d'autres humains. Ce modèle pourrait transformer la manière dont les transactions financières sont effectuées à l'avenir, rendant plus facile pour l'IA de "déballer" et d'exécuter automatiquement des stratégies de trading.
Le développement de la DeFi au cours des dernières années a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans avoir besoin d'entités centralisées de confiance. Cependant, le cœur de la vitalité du marché réside toujours dans le mouvement des capitaux et les décisions. Avec le développement des applications AO, nous pourrions voir un système financier décentralisé et autonome plus riche, où les agents AI peuvent filtrer les informations, traiter les données, combiner des stratégies et prendre des décisions en temps réel dans le réseau.
Actuellement, certains projets commencent à réaliser cette vision, parmi lesquels les résultats d'Autonomous Finance (AF) sont les plus remarquables. AF se concentre sur le développement d'applications financières intégrant l'IA sur AO, comprenant principalement trois parties : infrastructures de base, finance d'agent (AgentFi) et finance de contenu (ContentFi).
L'AgentFi d'AF exécute des stratégies de trading via des agents semi-autonomes et entièrement autonomes combinables. Ces agents utilisent des flux de données on-chain pour s'auto-apprendre et exécutent des stratégies d'investissement au sein de l'écosystème AO, sans signal off-chain ni intervention humaine. Les agents autonomes typiques incluent des agents de gestion d'actifs DCA, des fonds indiciels autonomes à rééquilibrage automatique, des fonds de couverture autonomes, etc.
Le contenu financier d'AF est un cadre permettant d'attribuer et de monétiser des données stockées sur un réseau permanent en tant qu'actifs combinables dans le processus AO. Cela permet aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données au réseau, telles que des informations sur le marché historiques et en temps réel, en tant que signaux en chaîne pour des agents autonomes et l'apprentissage automatique.
En plus d'AF, Dexi, en tant qu'application sur le réseau AO, peut identifier, collecter et résumer de manière autonome diverses données financières sur le réseau. Dexi offre un service d'abonnement aux données aux utilisateurs finaux et aux applications AO, leur permettant de tirer parti des données collectées.
Un autre projet digne d'intérêt est Outcome, une plateforme de marché prédictif qui permet aux utilisateurs de parier sur divers événements. À l'avenir, les utilisateurs pourraient être en mesure de créer des agents autonomes basés sur de grands modèles de langage, utilisant des données réelles pour parier automatiquement.
AgentFi sur AO nous offre une nouvelle perspective, explorant la possibilité de déployer directement des modèles d'IA sur la blockchain et d'exécuter des transactions automatisées à l'aide de divers agents d'IA. Avec l'émergence de plus d'applications et la mise en œuvre de stratégies financières d'agents d'IA, nous attendons avec impatience de voir davantage de cas innovants émerger dans ce domaine.
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UnluckyLemur
· 07-06 05:00
entrer dans une position directionnel To the moon~
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GasGuzzler
· 07-06 05:00
Nouveau scénario, entrer dans une position ! C'est un peu intéressant.
Le réseau AO mène la fusion des agents AI et de la Blockchain, ouvrant une nouvelle ère de la finance intelligente.
Fusion des agents IA et de la Blockchain : Nouveau paradigme financier intelligent sur le réseau AO
Dans le monde futur, les agents intelligents d'IA pourraient former une relation symbiotique numérisée avec les humains. Ces agents autonomes peuvent, en fonction des besoins en langage naturel des utilisateurs, clarifier les intentions dans les dialogues, décomposer automatiquement les tâches et réaliser les résultats escomptés.
Le réseau AO a établi un système parallèle asynchrone basé sur des acteurs, en atteignant un consensus uniquement sur l'ordre des transactions, plutôt que sur l'ensemble du processus de calcul des contrats, permettant ainsi une grande échelle d'extension de la puissance de calcul. Cette conception permet au réseau de prendre en charge tout type de calcul, y compris l'exécution de modèles d'IA.
Comparé à d'autres projets de Blockchain mainstream, l'infrastructure d'AO est compatible avec des capacités de calcul plus complexes. La machine virtuelle WASM récemment mise à jour permet aux unités de calcul d'AO d'accéder à 16 Go de mémoire, suffisamment pour exécuter de grands modèles de langage tels que la série Falcon de Llama 3 version non quantifiée.
AO utilise également la technologie WeaveDrive, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données de la couche de stockage d'AO comme s'ils accédaient à un disque dur local. Cette conception augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons, tout en incitant les utilisateurs à télécharger plus de données dans la couche de stockage, car ces données peuvent être utilisées directement dans les programmes AO.
La conception du système AO rend possible l'intégration de contrats intelligents avec des agents IA. En programmant dans AO, nous pouvons créer des agents IA capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant être en concurrence les uns avec les autres ou représentant des humains contre d'autres humains. Ce modèle pourrait transformer la manière dont les transactions financières sont effectuées à l'avenir, rendant plus facile pour l'IA de "déballer" et d'exécuter automatiquement des stratégies de trading.
Le développement de la DeFi au cours des dernières années a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans avoir besoin d'entités centralisées de confiance. Cependant, le cœur de la vitalité du marché réside toujours dans le mouvement des capitaux et les décisions. Avec le développement des applications AO, nous pourrions voir un système financier décentralisé et autonome plus riche, où les agents AI peuvent filtrer les informations, traiter les données, combiner des stratégies et prendre des décisions en temps réel dans le réseau.
Actuellement, certains projets commencent à réaliser cette vision, parmi lesquels les résultats d'Autonomous Finance (AF) sont les plus remarquables. AF se concentre sur le développement d'applications financières intégrant l'IA sur AO, comprenant principalement trois parties : infrastructures de base, finance d'agent (AgentFi) et finance de contenu (ContentFi).
L'AgentFi d'AF exécute des stratégies de trading via des agents semi-autonomes et entièrement autonomes combinables. Ces agents utilisent des flux de données on-chain pour s'auto-apprendre et exécutent des stratégies d'investissement au sein de l'écosystème AO, sans signal off-chain ni intervention humaine. Les agents autonomes typiques incluent des agents de gestion d'actifs DCA, des fonds indiciels autonomes à rééquilibrage automatique, des fonds de couverture autonomes, etc.
Le contenu financier d'AF est un cadre permettant d'attribuer et de monétiser des données stockées sur un réseau permanent en tant qu'actifs combinables dans le processus AO. Cela permet aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données au réseau, telles que des informations sur le marché historiques et en temps réel, en tant que signaux en chaîne pour des agents autonomes et l'apprentissage automatique.
En plus d'AF, Dexi, en tant qu'application sur le réseau AO, peut identifier, collecter et résumer de manière autonome diverses données financières sur le réseau. Dexi offre un service d'abonnement aux données aux utilisateurs finaux et aux applications AO, leur permettant de tirer parti des données collectées.
Un autre projet digne d'intérêt est Outcome, une plateforme de marché prédictif qui permet aux utilisateurs de parier sur divers événements. À l'avenir, les utilisateurs pourraient être en mesure de créer des agents autonomes basés sur de grands modèles de langage, utilisant des données réelles pour parier automatiquement.
AgentFi sur AO nous offre une nouvelle perspective, explorant la possibilité de déployer directement des modèles d'IA sur la blockchain et d'exécuter des transactions automatisées à l'aide de divers agents d'IA. Avec l'émergence de plus d'applications et la mise en œuvre de stratégies financières d'agents d'IA, nous attendons avec impatience de voir davantage de cas innovants émerger dans ce domaine.