Dựa trên loạt bài trước đây của chúng tôi về thị trường dự đoán dựa trên AI, tối ưu hóa lợi nhuận và chuỗi cross, bài viết này sẽ đi sâu vào cách công nghệ tinh chỉnh có thể tối ưu hóa.
Tác giả: Kava Labs
Dựa trên loạt bài viết trước đây của chúng tôi về thị trường dự đoán dựa trên AI, tối ưu hóa lợi nhuận và chuỗi cross, bài viết này sẽ đi sâu vào khám phá cách mà kỹ thuật tinh chỉnh có thể tối ưu hóa các giao thức tài chính phi tập trung (DeFi). Kỹ thuật này không chỉ có thể tăng cường cung cấp tính thanh khoản, cải thiện quản lý rủi ro và cơ chế khai thác thanh khoản, mà còn có thể tạo ra các chiến lược DeFi cá nhân hóa cho người dùng cuối.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đầu tiên xem xét quy trình đào tạo AI, giải thích cách công nghệ tinh chỉnh được xây dựng dựa trên mô hình chung. Sau đó, sẽ tổng hợp các trường hợp ứng dụng điển hình của mô hình tinh chỉnh trong lĩnh vực DeFi. Cuối cùng, sẽ phân tích trọng tâm các chiến lược DeFi cá nhân hóa do AI điều khiển và dự đoán hướng phát triển của công nghệ này.
Quy trình tinh chỉnh AI
Trong nghiên cứu giao thoa giữa AI và tiền điện tử giai đoạn đầu, chúng tôi đã khám phá nhiều ứng dụng của mô hình AI sinh tạo tổng quát. Việc xây dựng loại mô hình này bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu thô khổng lồ, sau đó tiến hành làm sạch dữ liệu, xử lý và lập chỉ mục để hỗ trợ tìm kiếm hiệu quả. Mô hình được đào tạo dựa trên thuộc tính dữ liệu đã được lập chỉ mục, thông qua việc điều chỉnh trọng số thuật toán để nâng cao độ chính xác dự đoán, và thiết lập các điều kiện ràng buộc để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.
Tinh chỉnh đề cập đến việc dựa trên mô hình tổng quát đã được đào tạo trước (những mô hình này được xây dựng thông qua tập dữ liệu rộng rãi), tiếp tục tích hợp dữ liệu của lĩnh vực cụ thể để thực hiện đào tạo bổ sung. Mô hình hoàn thành việc đào tạo thứ hai bằng cách tập trung vào các tập dữ liệu hẹp hơn, chuyên ngành hơn, từ đó xuất ra các kết quả phản hồi chính xác và chi tiết hơn.
Chúng tôi lấy ví dụ về kiểm tra y tế, mô hình AI chung có thể chỉ nhận diện triệu chứng và quy cho dị ứng, trong khi mô hình đã được tinh chỉnh với dữ liệu chuyên ngành dị ứng từ bệnh viện hoặc cơ sở dữ liệu y tế có thể cung cấp kết luận chẩn đoán chính xác hơn.
Lợi ích chính của việc tinh chỉnh mô hình DeFi nằm ở các đặc tính của công nghệ chuỗi block. Độ tin cậy và tính không thể thay đổi của bộ dữ liệu chuỗi block hỗ trợ việc tinh chỉnh học tập tăng cường tự động và theo thời gian thực. Đồng thời, dữ liệu động và liên tục tăng trưởng từ thị trường DeFi cũng cung cấp nền tảng cho việc tối ưu hóa liên tục của mô hình.
Ứng dụng và tối ưu hóa của điều chỉnh trong lĩnh vực DeFi
Nhiều lĩnh vực trong hệ sinh thái DeFi có thể hưởng lợi từ các mô hình AI đã được tinh chỉnh. Ví dụ, tối ưu hóa nguồn cung thanh khoản cần tích hợp dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như lịch sử giao dịch, biến động giá và hoạt động của người dùng. Những dữ liệu này có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu và tạo ra các bể thanh khoản hiệu quả và ổn định hơn. Các nền tảng như Uniswap và Sushiswap đã bắt đầu áp dụng những phương pháp này.
Khai thác thanh khoản cũng có thể hưởng lợi từ việc tinh chỉnh AI. Những mô hình này có thể đánh giá hiệu suất của các bể quỹ dựa trên xu hướng lịch sử, đồng thời theo dõi theo thời gian thực các token và động lực thị trường rộng hơn. Các chiến lược DeFi cá nhân hóa có thể nhận diện các bể quỹ phù hợp với rủi ro cho người cho vay và người vay trước. Đối với một nhà đầu tư bảo thủ, có thể sử dụng mô hình đã được tinh chỉnh để tìm ra sự kết hợp cho vay stablecoin tốt nhất trên nhiều chuỗi. Ngược lại, một nhà giao dịch có khả năng chịu rủi ro cao hơn có thể dựa vào đại lý AI đã được tinh chỉnh để phát hiện các cặp giao dịch có độ biến động cao, nhằm mua vào và bán ra nhanh chóng.
Như đã nhấn mạnh trong bài viết về đánh giá rủi ro dựa trên AI, AI đã tăng cường tính an toàn cho DeFi thông qua phát hiện bất thường tiên tiến và phân tích dự đoán. Việc tinh chỉnh mô hình đã tối ưu hóa thêm những khả năng này. Các mô hình chuyên dụng có thể nhận diện các chỉ số bất thường trên chuỗi một cách hiệu quả hơn và giám sát các lỗ hổng trong mã. Ví dụ, Chainlink sử dụng các mô hình AI như vậy để phát hiện các bất thường về giá cực đoan trong các giao thức DeFi, nhanh chóng nhận diện các hành vi xấu. Khi các chiến lược DeFi cá nhân hóa, tinh vi kết hợp với phân tích chuỗi cross ngày càng trở nên phổ biến, những biện pháp tăng cường an toàn này sẽ trở nên vô cùng quan trọng.
Chiến lược DeFi cá nhân hóa
Sau khi hiểu rõ về công nghệ và lợi thế của nó trong các giao thức DeFi, hãy chuyển sang các chiến lược DeFi cá nhân hóa. Phương pháp đổi mới này liên quan đến việc tạo ra các mô hình tự chủ và điều chỉnh độc đáo dựa trên nhu cầu cụ thể, sở thích và khả năng chấp nhận rủi ro của từng người dùng.
Các chiến lược này đại diện cho việc người dùng tự động thực hiện giao dịch. Việc tinh chỉnh mô hình sẽ đưa lịch sử hành vi số của người dùng (bao gồm hoạt động ví, thói quen giao dịch, sở thích tài sản và khả năng chịu rủi ro) vào thuật toán, đồng thời sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nắm bắt xu hướng thị trường ngoài chuỗi và tâm lý người dùng.
Ngoài việc tích hợp các ghi chép giao dịch chuỗi cross (như giao dịch Uniswap, hợp đồng cho vay Aave hoặc hoạt động khai thác thanh khoản), lợi thế nổi bật của các chiến lược DeFi cá nhân hóa là khả năng bao gồm dữ liệu ngoài chuỗi. Điều này cho phép việc điều chỉnh chiến lược được thực hiện thông qua phân tích hành vi vượt ra ngoài các thuật toán giao dịch chung, nhằm tạo ra các giải pháp hướng đến mục tiêu cho người dùng.
Tương lai của mô hình tinh chỉnh DeFi
Sự kết hợp giữa AI và các giao thức DeFi đã được mở rộng rộng rãi. Aave sử dụng AI để tối ưu hóa lãi suất vay, trong khi Chainlink giảm thiểu rủi ro bất thường thông qua các oracle được điều khiển bởi AI, vị trí cốt lõi của AI trong DeFi đã được xác lập.
Đợt đổi mới tiếp theo sẽ tập trung vào việc điều chỉnh tinh vi các chiến lược DeFi cá nhân hóa. Sự phát triển này sẽ mở khóa các tùy chọn giao dịch nâng cao cho người dùng. Khi kết hợp với các chatbot và API tiện lợi, các chiến lược DeFi tinh vi có thể mở ra một chương mới trong lĩnh vực tài chính.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Mô hình AI tinh chỉnh hướng tới tài chính phi tập trung
Tác giả: Kava Labs
Dựa trên loạt bài viết trước đây của chúng tôi về thị trường dự đoán dựa trên AI, tối ưu hóa lợi nhuận và chuỗi cross, bài viết này sẽ đi sâu vào khám phá cách mà kỹ thuật tinh chỉnh có thể tối ưu hóa các giao thức tài chính phi tập trung (DeFi). Kỹ thuật này không chỉ có thể tăng cường cung cấp tính thanh khoản, cải thiện quản lý rủi ro và cơ chế khai thác thanh khoản, mà còn có thể tạo ra các chiến lược DeFi cá nhân hóa cho người dùng cuối.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đầu tiên xem xét quy trình đào tạo AI, giải thích cách công nghệ tinh chỉnh được xây dựng dựa trên mô hình chung. Sau đó, sẽ tổng hợp các trường hợp ứng dụng điển hình của mô hình tinh chỉnh trong lĩnh vực DeFi. Cuối cùng, sẽ phân tích trọng tâm các chiến lược DeFi cá nhân hóa do AI điều khiển và dự đoán hướng phát triển của công nghệ này.
Quy trình tinh chỉnh AI
Trong nghiên cứu giao thoa giữa AI và tiền điện tử giai đoạn đầu, chúng tôi đã khám phá nhiều ứng dụng của mô hình AI sinh tạo tổng quát. Việc xây dựng loại mô hình này bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu thô khổng lồ, sau đó tiến hành làm sạch dữ liệu, xử lý và lập chỉ mục để hỗ trợ tìm kiếm hiệu quả. Mô hình được đào tạo dựa trên thuộc tính dữ liệu đã được lập chỉ mục, thông qua việc điều chỉnh trọng số thuật toán để nâng cao độ chính xác dự đoán, và thiết lập các điều kiện ràng buộc để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.
Tinh chỉnh đề cập đến việc dựa trên mô hình tổng quát đã được đào tạo trước (những mô hình này được xây dựng thông qua tập dữ liệu rộng rãi), tiếp tục tích hợp dữ liệu của lĩnh vực cụ thể để thực hiện đào tạo bổ sung. Mô hình hoàn thành việc đào tạo thứ hai bằng cách tập trung vào các tập dữ liệu hẹp hơn, chuyên ngành hơn, từ đó xuất ra các kết quả phản hồi chính xác và chi tiết hơn.
Chúng tôi lấy ví dụ về kiểm tra y tế, mô hình AI chung có thể chỉ nhận diện triệu chứng và quy cho dị ứng, trong khi mô hình đã được tinh chỉnh với dữ liệu chuyên ngành dị ứng từ bệnh viện hoặc cơ sở dữ liệu y tế có thể cung cấp kết luận chẩn đoán chính xác hơn.
Lợi ích chính của việc tinh chỉnh mô hình DeFi nằm ở các đặc tính của công nghệ chuỗi block. Độ tin cậy và tính không thể thay đổi của bộ dữ liệu chuỗi block hỗ trợ việc tinh chỉnh học tập tăng cường tự động và theo thời gian thực. Đồng thời, dữ liệu động và liên tục tăng trưởng từ thị trường DeFi cũng cung cấp nền tảng cho việc tối ưu hóa liên tục của mô hình.
Ứng dụng và tối ưu hóa của điều chỉnh trong lĩnh vực DeFi
Nhiều lĩnh vực trong hệ sinh thái DeFi có thể hưởng lợi từ các mô hình AI đã được tinh chỉnh. Ví dụ, tối ưu hóa nguồn cung thanh khoản cần tích hợp dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như lịch sử giao dịch, biến động giá và hoạt động của người dùng. Những dữ liệu này có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu và tạo ra các bể thanh khoản hiệu quả và ổn định hơn. Các nền tảng như Uniswap và Sushiswap đã bắt đầu áp dụng những phương pháp này.
Khai thác thanh khoản cũng có thể hưởng lợi từ việc tinh chỉnh AI. Những mô hình này có thể đánh giá hiệu suất của các bể quỹ dựa trên xu hướng lịch sử, đồng thời theo dõi theo thời gian thực các token và động lực thị trường rộng hơn. Các chiến lược DeFi cá nhân hóa có thể nhận diện các bể quỹ phù hợp với rủi ro cho người cho vay và người vay trước. Đối với một nhà đầu tư bảo thủ, có thể sử dụng mô hình đã được tinh chỉnh để tìm ra sự kết hợp cho vay stablecoin tốt nhất trên nhiều chuỗi. Ngược lại, một nhà giao dịch có khả năng chịu rủi ro cao hơn có thể dựa vào đại lý AI đã được tinh chỉnh để phát hiện các cặp giao dịch có độ biến động cao, nhằm mua vào và bán ra nhanh chóng.
Như đã nhấn mạnh trong bài viết về đánh giá rủi ro dựa trên AI, AI đã tăng cường tính an toàn cho DeFi thông qua phát hiện bất thường tiên tiến và phân tích dự đoán. Việc tinh chỉnh mô hình đã tối ưu hóa thêm những khả năng này. Các mô hình chuyên dụng có thể nhận diện các chỉ số bất thường trên chuỗi một cách hiệu quả hơn và giám sát các lỗ hổng trong mã. Ví dụ, Chainlink sử dụng các mô hình AI như vậy để phát hiện các bất thường về giá cực đoan trong các giao thức DeFi, nhanh chóng nhận diện các hành vi xấu. Khi các chiến lược DeFi cá nhân hóa, tinh vi kết hợp với phân tích chuỗi cross ngày càng trở nên phổ biến, những biện pháp tăng cường an toàn này sẽ trở nên vô cùng quan trọng.
Chiến lược DeFi cá nhân hóa
Sau khi hiểu rõ về công nghệ và lợi thế của nó trong các giao thức DeFi, hãy chuyển sang các chiến lược DeFi cá nhân hóa. Phương pháp đổi mới này liên quan đến việc tạo ra các mô hình tự chủ và điều chỉnh độc đáo dựa trên nhu cầu cụ thể, sở thích và khả năng chấp nhận rủi ro của từng người dùng.
Các chiến lược này đại diện cho việc người dùng tự động thực hiện giao dịch. Việc tinh chỉnh mô hình sẽ đưa lịch sử hành vi số của người dùng (bao gồm hoạt động ví, thói quen giao dịch, sở thích tài sản và khả năng chịu rủi ro) vào thuật toán, đồng thời sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nắm bắt xu hướng thị trường ngoài chuỗi và tâm lý người dùng.
Ngoài việc tích hợp các ghi chép giao dịch chuỗi cross (như giao dịch Uniswap, hợp đồng cho vay Aave hoặc hoạt động khai thác thanh khoản), lợi thế nổi bật của các chiến lược DeFi cá nhân hóa là khả năng bao gồm dữ liệu ngoài chuỗi. Điều này cho phép việc điều chỉnh chiến lược được thực hiện thông qua phân tích hành vi vượt ra ngoài các thuật toán giao dịch chung, nhằm tạo ra các giải pháp hướng đến mục tiêu cho người dùng.
Tương lai của mô hình tinh chỉnh DeFi
Sự kết hợp giữa AI và các giao thức DeFi đã được mở rộng rộng rãi. Aave sử dụng AI để tối ưu hóa lãi suất vay, trong khi Chainlink giảm thiểu rủi ro bất thường thông qua các oracle được điều khiển bởi AI, vị trí cốt lõi của AI trong DeFi đã được xác lập.
Đợt đổi mới tiếp theo sẽ tập trung vào việc điều chỉnh tinh vi các chiến lược DeFi cá nhân hóa. Sự phát triển này sẽ mở khóa các tùy chọn giao dịch nâng cao cho người dùng. Khi kết hợp với các chatbot và API tiện lợi, các chiến lược DeFi tinh vi có thể mở ra một chương mới trong lĩnh vực tài chính.