Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: el surgimiento de un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA pueden formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos son capaces de desglosar automáticamente las tareas y lograr los resultados esperados, según las necesidades del usuario expresadas en lenguaje natural, aclarando la intención a través del diálogo.
Un proyecto innovador de Cadena de bloques ha logrado establecer una red paralela asíncrona basada en actores, que permite alcanzar consenso únicamente sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite que la capacidad de cálculo de la red se expanda a gran escala, e incluso soporta cualquier tipo de cálculo. El proyecto utiliza cierta red de Cadena de bloques como la capa de consenso del orden de las transacciones y la capa de almacenamiento del estado de los resultados de las transacciones.
En comparación con los proyectos de Cadena de bloques más populares en la actualidad, la compatibilidad de infraestructura de este nuevo proyecto emergente es más fuerte, lo que permite soportar capacidades de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA. Su unidad de cálculo, tras la reciente actualización de la máquina virtual WASM, ya puede acceder a 16GB de memoria, suficiente para ejecutar cálculos de modelos de lenguaje grandes, como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada y otros modelos.
El proyecto también introdujo un nuevo mecanismo de acceso de almacenamiento, que permite a los usuarios acceder a los datos en la red como si accedieran a un disco duro local, y soporta la interacción de procesos altamente heterogéneos de diferentes tipos de máquinas virtuales en un entorno compartido. Esto no solo proporciona más fuentes de datos y posibilidades de combinación, sino que también aumenta la motivación de los usuarios para subir datos a la red.
Este diseño del sistema hace posible la implementación de contratos inteligentes que fusionan agentes de IA. Al programar en este sistema, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; los agentes pueden competir entre sí o representar a humanos contra otros humanos. Al igual que en el sistema financiero global, donde aproximadamente el 83% de las transacciones son ejecutadas por robots, en el futuro el diseño y la selección de modelos de aprendizaje automático para llevar a cabo procesos de trading automatizado podrían ser más fácilmente automatizados por la IA.
El desarrollo de las finanzas descentralizadas en los últimos años ha hecho posible ejecutar diversas operaciones financieras en la cadena sin necesidad de confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, el factor central que determina si un mercado es vibrante sigue siendo el flujo de capital, que decide quién compra, vende, presta o participa en diversos juegos financieros. Con el desarrollo de las aplicaciones de este proyecto emergente, es posible que podamos ampliar la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la inteligencia de agentes de IA para decisiones en tiempo real, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, incluyendo Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome. Los resultados de AF son especialmente notables.
Finanzas Autónomas
AF se centra en investigar y desarrollar aplicaciones financieras combinadas con IA en esta nueva Cadena de bloques, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Sus principales negocios incluyen infraestructura central, finanzas de agentes inteligentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las infraestructuras centrales incluyen protocolos como intercambios descentralizados, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi principalmente ejecuta estrategias de trading a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en cadena para el autoaprendizaje y ejecutan estrategias de inversión en varios pools de liquidez y bases financieras dentro del ecosistema, pudiendo operar de manera autónoma sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen agentes de gestión de activos mediante el método de promedio de costo en dólares, fondos indexados autónomos de autoajuste, fondos de cobertura autónomos con estrategias de riesgo personalizadas, agentes de agregación de ingresos, agentes de predicción en cadena y agentes de trading de alta frecuencia, entre otros.
La financiación de contenidos es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente como activos combinables. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos como información de mercado histórica y en tiempo real a la red, que se utilizarán como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es el navegador de mensajes de la red, que ofrece funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes, flujo de mensajes en tiempo real y lista de mensajes enlazados. Data OS es un protocolo ContentFI que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y generar derivados del contenido.
Dexi
Dexi es una importante interfaz de interacción para que los usuarios comunes participen en AgentFi, y también es una aplicación implementada por agentes en la red que puede identificar, recopilar y resumir de manera autónoma los datos financieros de varios eventos en la red. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi sirve principalmente a los usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y a las aplicaciones que interactúan con Dexi mediante el envío de mensajes para aprovechar los datos recopilados.
Resultado
Outcome es un mercado de predicciones que ofrece a los usuarios una plataforma para apostar en varios eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado cubren campos como la tecnología, memes, negocios, juegos y DeFi. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, confiando en datos reales para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicciones.
AgentFi en esta nueva Cadena de bloques emergente nos ofrece una nueva perspectiva para explorar el futuro de la implementación directa de modelos de IA en la Cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para realizar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la tradicional Cadena de bloques monolítica han sido superadas por esta novedosa innovación subyacente, y esperamos ver más aplicaciones relacionadas y casos donde se combinan agentes de IA para realizar estrategias financieras.
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BearMarketMonk
· hace17h
La ruptura está a la vista
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MysteryBoxOpener
· 08-13 05:06
Lo que se logra es fuerte
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CountdownToBroke
· 08-12 15:06
Nuevos puntos calientes para ganar dinero de nuevo
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FadCatcher
· 08-12 15:05
Esperando un nuevo panorama financiero en el futuro
Fusión de AI y Cadena de bloques: Surge un nuevo paradigma financiero
Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: el surgimiento de un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA pueden formar una relación de simbiosis digital con los humanos. Estos agentes autónomos son capaces de desglosar automáticamente las tareas y lograr los resultados esperados, según las necesidades del usuario expresadas en lenguaje natural, aclarando la intención a través del diálogo.
Un proyecto innovador de Cadena de bloques ha logrado establecer una red paralela asíncrona basada en actores, que permite alcanzar consenso únicamente sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite que la capacidad de cálculo de la red se expanda a gran escala, e incluso soporta cualquier tipo de cálculo. El proyecto utiliza cierta red de Cadena de bloques como la capa de consenso del orden de las transacciones y la capa de almacenamiento del estado de los resultados de las transacciones.
En comparación con los proyectos de Cadena de bloques más populares en la actualidad, la compatibilidad de infraestructura de este nuevo proyecto emergente es más fuerte, lo que permite soportar capacidades de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA. Su unidad de cálculo, tras la reciente actualización de la máquina virtual WASM, ya puede acceder a 16GB de memoria, suficiente para ejecutar cálculos de modelos de lenguaje grandes, como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada y otros modelos.
El proyecto también introdujo un nuevo mecanismo de acceso de almacenamiento, que permite a los usuarios acceder a los datos en la red como si accedieran a un disco duro local, y soporta la interacción de procesos altamente heterogéneos de diferentes tipos de máquinas virtuales en un entorno compartido. Esto no solo proporciona más fuentes de datos y posibilidades de combinación, sino que también aumenta la motivación de los usuarios para subir datos a la red.
Este diseño del sistema hace posible la implementación de contratos inteligentes que fusionan agentes de IA. Al programar en este sistema, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; los agentes pueden competir entre sí o representar a humanos contra otros humanos. Al igual que en el sistema financiero global, donde aproximadamente el 83% de las transacciones son ejecutadas por robots, en el futuro el diseño y la selección de modelos de aprendizaje automático para llevar a cabo procesos de trading automatizado podrían ser más fácilmente automatizados por la IA.
El desarrollo de las finanzas descentralizadas en los últimos años ha hecho posible ejecutar diversas operaciones financieras en la cadena sin necesidad de confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, el factor central que determina si un mercado es vibrante sigue siendo el flujo de capital, que decide quién compra, vende, presta o participa en diversos juegos financieros. Con el desarrollo de las aplicaciones de este proyecto emergente, es posible que podamos ampliar la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la inteligencia de agentes de IA para decisiones en tiempo real, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, incluyendo Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome. Los resultados de AF son especialmente notables.
Finanzas Autónomas
AF se centra en investigar y desarrollar aplicaciones financieras combinadas con IA en esta nueva Cadena de bloques, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Sus principales negocios incluyen infraestructura central, finanzas de agentes inteligentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las infraestructuras centrales incluyen protocolos como intercambios descentralizados, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi principalmente ejecuta estrategias de trading a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en cadena para el autoaprendizaje y ejecutan estrategias de inversión en varios pools de liquidez y bases financieras dentro del ecosistema, pudiendo operar de manera autónoma sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen agentes de gestión de activos mediante el método de promedio de costo en dólares, fondos indexados autónomos de autoajuste, fondos de cobertura autónomos con estrategias de riesgo personalizadas, agentes de agregación de ingresos, agentes de predicción en cadena y agentes de trading de alta frecuencia, entre otros.
La financiación de contenidos es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente como activos combinables. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos como información de mercado histórica y en tiempo real a la red, que se utilizarán como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es el navegador de mensajes de la red, que ofrece funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes, flujo de mensajes en tiempo real y lista de mensajes enlazados. Data OS es un protocolo ContentFI que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y generar derivados del contenido.
Dexi
Dexi es una importante interfaz de interacción para que los usuarios comunes participen en AgentFi, y también es una aplicación implementada por agentes en la red que puede identificar, recopilar y resumir de manera autónoma los datos financieros de varios eventos en la red. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi sirve principalmente a los usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y a las aplicaciones que interactúan con Dexi mediante el envío de mensajes para aprovechar los datos recopilados.
Resultado
Outcome es un mercado de predicciones que ofrece a los usuarios una plataforma para apostar en varios eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado cubren campos como la tecnología, memes, negocios, juegos y DeFi. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, confiando en datos reales para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicciones.
AgentFi en esta nueva Cadena de bloques emergente nos ofrece una nueva perspectiva para explorar el futuro de la implementación directa de modelos de IA en la Cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para realizar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la tradicional Cadena de bloques monolítica han sido superadas por esta novedosa innovación subyacente, y esperamos ver más aplicaciones relacionadas y casos donde se combinan agentes de IA para realizar estrategias financieras.