بناءً على سلسلة مقالاتنا السابقة حول الأسواق التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وتحسين العائد، والتشغيل البيني عبر السلاسل، ستتناول هذه المقالة بعمق كيف يمكن تحسين تقنيات الضبط.
كتابة: Kava Labs
بناء على سلسلتنا السابقة حول أسواق التنبؤ التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، وتحسين العائد ، وقابلية التشغيل البيني عبر السلاسل ، ستتعمق هذه المقالة في كيفية تحسين تقنيات الضبط الدقيق لبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi). لا تعمل هذه التقنية على تعزيز المعروض من السيولة وتحسين إدارة المخاطر وزراعة السيولة فحسب ، بل تتيح أيضا إنشاء استراتيجيات DeFi مخصصة ومخصصة للمستخدمين النهائيين.
في هذه المقالة، سنقوم أولاً بمراجعة عملية تدريب الذكاء الاصطناعي، موضحين كيف يتم بناء تقنيات التعديل الدقيق استنادًا إلى النماذج العامة. بعد ذلك، سنستعرض السيناريوهات النموذجية لتطبيقات نماذج التعديل الدقيق في مجال التمويل اللامركزي. وأخيرًا، سنحلل بشكل خاص استراتيجيات التمويل اللامركزي المخصصة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطوير هذه التقنية.
مراجعة عملية ضبط الذكاء الاصطناعي
في الأبحاث المشتركة السابقة بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، استكشفنا العديد من سيناريوهات تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي العام. يبدأ بناء هذه النماذج بجمع كميات هائلة من البيانات الخام، ثم تتم معالجة وتنظيف البيانات وفهرستها لدعم الاسترجاع الفعال. يتم تدريب النموذج بناءً على خصائص بيانات الفهرسة المعالجة، من خلال ضبط أوزان الخوارزمية لتحسين دقة التنبؤ، وإقامة شروط لضمان موثوقية النموذج.
الضبط الدقيق هو عملية تعتمد على نموذج عام تم تدريبه مسبقًا (تم بناء هذه النماذج من خلال مجموعة بيانات واسعة النطاق) وإدماج بيانات من مجالات محددة لإجراء تدريب تكميلي. يقوم النموذج بالتركيز على مجموعة بيانات أكثر ضيقًا وتخصصًا لإجراء تدريب ثانٍ، مما يؤدي إلى إنتاج نتائج استجابة أكثر دقة وتفصيلًا.
نأخذ الفحص الطبي كمثال، قد تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة من التعرف على الأعراض فقط وإرجاعها إلى الحساسية، بينما يمكن للنموذج الذي تم ضبطه باستخدام بيانات الحساسية المتخصصة من المستشفيات أو قواعد البيانات الطبية أن يقدم استنتاجات تشخيصية أكثر دقة.
تتمثل الميزة الرئيسية لتعديل نماذج DeFi في خصائص تكنولوجيا blockchain. إن موثوقية و不可篡改性 مجموعات بيانات blockchain تدعم التعلم المعزز التلقائي في الوقت الحقيقي. في الوقت نفسه، توفر البيانات الديناميكية والمستمرة التي ينتجها سوق DeFi أساسًا لتحسين النموذج المستمر.
تحسينات التطبيقات والتعديلات في مجال DeFi
يمكن لعدة مجالات في نظام DeFi البيئي الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المعدلة. على سبيل المثال، يتطلب تحسين توفير السيولة دمج البيانات في الوقت الفعلي، مثل تاريخ التداول وتقلبات الأسعار ونشاط المستخدم. يمكن استخدام هذه البيانات لتوقع الطلب وإنشاء أحواض سيولة أكثر كفاءة واستقرارًا. بدأت منصات مثل Uniswap وSushiswap في اعتماد هذه الأساليب.
يمكن أن تستفيد تعدين السيولة أيضًا من التعديل الدقيق للذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه النماذج تقييم أداء تجمعات السيولة بناءً على الاتجاهات التاريخية، بينما تتعقب في الوقت الفعلي الرموز الأوسع وديناميات السوق. يمكن أن تستعد استراتيجيات DeFi المخصصة للمخاطر الملائمة لتجمعات السيولة بالنسبة للمقرضين والمقترضين. قد يستخدم المستثمر المحافظ نموذجًا معدلًا للعثور على أفضل مجموعات اقتراض العملات المستقرة عبر عدة سلاسل. على العكس من ذلك، يمكن للتاجر الذي يتحمل مخاطر أعلى الاعتماد على وكيل الذكاء الاصطناعي المعدل لاكتشاف أزواج التداول المتقلبة من أجل الشراء والبيع بسرعة.
كما تم التأكيد في مقال تقييم المخاطر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يعزز الذكاء الاصطناعي أمان DeFi من خلال الكشف المتقدم عن الشذوذ والتحليل التنبؤي. تعمل تحسينات النموذج على تعزيز هذه القدرات بشكل أكبر. يمكن للنماذج المتخصصة التعرف بشكل أكثر كفاءة على مؤشرات الشذوذ على السلسلة ورصد ثغرات الكود. على سبيل المثال، تستخدم Chainlink نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لاكتشاف الشذوذ في الأسعار المتطرفة في بروتوكولات DeFi، مما يتيح التعرف السريع على الجهات الفاعلة الضارة. مع تزايد شعبية استراتيجيات DeFi المخصصة والدقيقة التي تجمع بين التحليل عبر السلاسل، ستصبح هذه التدابير الأمنية ضرورية.
استراتيجيات DeFi المخصصة
بعد فهم واضح للتكنولوجيا ومزاياها عبر السلاسل في بروتوكولات DeFi، دعونا ننتقل إلى استراتيجيات DeFi المخصصة. تنطوي هذه الطريقة المبتكرة على إنشاء نماذج مستقلة ومخصصة بناءً على الاحتياجات المحددة، والتفضيلات، وقدرة التحمل على المخاطر للمستخدمين الأفراد.
تمثل هذه الاستراتيجيات تنفيذ المعاملات تلقائيًا من قبل المستخدمين. يأخذ ضبط النموذج في الاعتبار تاريخ السلوك الرقمي للمستخدم (بما في ذلك نشاط المحفظة، عادات التداول، تفضيلات الأصول، وقدرة التحمل على المخاطر) في الخوارزمية، بينما يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لالتقاط اتجاهات السوق خارج السلسلة ومشاعر المستخدم.
بالإضافة إلى دمج سجلات التداول عبر السلاسل (مثل تداول Uniswap، عقود الإقراض Aave أو أنشطة تعدين السيولة)، فإن الميزة البارزة لاستراتيجيات DeFi المخصصة هي قدرتها على دمج البيانات خارج السلسلة. وهذا يجعل من الممكن ضبط الاستراتيجيات من خلال تحليل السلوك الذي يتجاوز الخوارزميات التجارية العامة، لتقديم حلول موجهة نحو الأهداف للمستخدمين.
مستقبل نموذج DeFi الدقيق
لقد تم توسيع دمج الذكاء الاصطناعي وبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi) على نطاق واسع. تستفيد Aave من الذكاء الاصطناعي لتحسين معدلات الإقراض، بينما تقلل Chainlink من المخاطر الشاذة من خلال الأوراق المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وقد تم تأكيد الوضع المركزي للذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي.
ستركز الموجة التالية من الابتكار على التعديلات الدقيقة لاستراتيجيات DeFi المخصصة. سيفتح هذا التطور خيارات تداول متقدمة للمستخدمين. عندما يتم دمج ذلك مع روبوتات المحادثة المريحة وواجهات برمجة التطبيقات، قد تفتح استراتيجيات DeFi المتخصصة والفائقة فصلاً جديدًا في قطاع المالية.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
نموذج AI لضبط الدقة موجه نحو التمويل اللامركزي
كتابة: Kava Labs
بناء على سلسلتنا السابقة حول أسواق التنبؤ التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، وتحسين العائد ، وقابلية التشغيل البيني عبر السلاسل ، ستتعمق هذه المقالة في كيفية تحسين تقنيات الضبط الدقيق لبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi). لا تعمل هذه التقنية على تعزيز المعروض من السيولة وتحسين إدارة المخاطر وزراعة السيولة فحسب ، بل تتيح أيضا إنشاء استراتيجيات DeFi مخصصة ومخصصة للمستخدمين النهائيين.
في هذه المقالة، سنقوم أولاً بمراجعة عملية تدريب الذكاء الاصطناعي، موضحين كيف يتم بناء تقنيات التعديل الدقيق استنادًا إلى النماذج العامة. بعد ذلك، سنستعرض السيناريوهات النموذجية لتطبيقات نماذج التعديل الدقيق في مجال التمويل اللامركزي. وأخيرًا، سنحلل بشكل خاص استراتيجيات التمويل اللامركزي المخصصة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطوير هذه التقنية.
مراجعة عملية ضبط الذكاء الاصطناعي
في الأبحاث المشتركة السابقة بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، استكشفنا العديد من سيناريوهات تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي العام. يبدأ بناء هذه النماذج بجمع كميات هائلة من البيانات الخام، ثم تتم معالجة وتنظيف البيانات وفهرستها لدعم الاسترجاع الفعال. يتم تدريب النموذج بناءً على خصائص بيانات الفهرسة المعالجة، من خلال ضبط أوزان الخوارزمية لتحسين دقة التنبؤ، وإقامة شروط لضمان موثوقية النموذج.
الضبط الدقيق هو عملية تعتمد على نموذج عام تم تدريبه مسبقًا (تم بناء هذه النماذج من خلال مجموعة بيانات واسعة النطاق) وإدماج بيانات من مجالات محددة لإجراء تدريب تكميلي. يقوم النموذج بالتركيز على مجموعة بيانات أكثر ضيقًا وتخصصًا لإجراء تدريب ثانٍ، مما يؤدي إلى إنتاج نتائج استجابة أكثر دقة وتفصيلًا.
نأخذ الفحص الطبي كمثال، قد تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة من التعرف على الأعراض فقط وإرجاعها إلى الحساسية، بينما يمكن للنموذج الذي تم ضبطه باستخدام بيانات الحساسية المتخصصة من المستشفيات أو قواعد البيانات الطبية أن يقدم استنتاجات تشخيصية أكثر دقة.
تتمثل الميزة الرئيسية لتعديل نماذج DeFi في خصائص تكنولوجيا blockchain. إن موثوقية و不可篡改性 مجموعات بيانات blockchain تدعم التعلم المعزز التلقائي في الوقت الحقيقي. في الوقت نفسه، توفر البيانات الديناميكية والمستمرة التي ينتجها سوق DeFi أساسًا لتحسين النموذج المستمر.
تحسينات التطبيقات والتعديلات في مجال DeFi
يمكن لعدة مجالات في نظام DeFi البيئي الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المعدلة. على سبيل المثال، يتطلب تحسين توفير السيولة دمج البيانات في الوقت الفعلي، مثل تاريخ التداول وتقلبات الأسعار ونشاط المستخدم. يمكن استخدام هذه البيانات لتوقع الطلب وإنشاء أحواض سيولة أكثر كفاءة واستقرارًا. بدأت منصات مثل Uniswap وSushiswap في اعتماد هذه الأساليب.
يمكن أن تستفيد تعدين السيولة أيضًا من التعديل الدقيق للذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه النماذج تقييم أداء تجمعات السيولة بناءً على الاتجاهات التاريخية، بينما تتعقب في الوقت الفعلي الرموز الأوسع وديناميات السوق. يمكن أن تستعد استراتيجيات DeFi المخصصة للمخاطر الملائمة لتجمعات السيولة بالنسبة للمقرضين والمقترضين. قد يستخدم المستثمر المحافظ نموذجًا معدلًا للعثور على أفضل مجموعات اقتراض العملات المستقرة عبر عدة سلاسل. على العكس من ذلك، يمكن للتاجر الذي يتحمل مخاطر أعلى الاعتماد على وكيل الذكاء الاصطناعي المعدل لاكتشاف أزواج التداول المتقلبة من أجل الشراء والبيع بسرعة.
كما تم التأكيد في مقال تقييم المخاطر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يعزز الذكاء الاصطناعي أمان DeFi من خلال الكشف المتقدم عن الشذوذ والتحليل التنبؤي. تعمل تحسينات النموذج على تعزيز هذه القدرات بشكل أكبر. يمكن للنماذج المتخصصة التعرف بشكل أكثر كفاءة على مؤشرات الشذوذ على السلسلة ورصد ثغرات الكود. على سبيل المثال، تستخدم Chainlink نماذج الذكاء الاصطناعي هذه لاكتشاف الشذوذ في الأسعار المتطرفة في بروتوكولات DeFi، مما يتيح التعرف السريع على الجهات الفاعلة الضارة. مع تزايد شعبية استراتيجيات DeFi المخصصة والدقيقة التي تجمع بين التحليل عبر السلاسل، ستصبح هذه التدابير الأمنية ضرورية.
استراتيجيات DeFi المخصصة
بعد فهم واضح للتكنولوجيا ومزاياها عبر السلاسل في بروتوكولات DeFi، دعونا ننتقل إلى استراتيجيات DeFi المخصصة. تنطوي هذه الطريقة المبتكرة على إنشاء نماذج مستقلة ومخصصة بناءً على الاحتياجات المحددة، والتفضيلات، وقدرة التحمل على المخاطر للمستخدمين الأفراد.
تمثل هذه الاستراتيجيات تنفيذ المعاملات تلقائيًا من قبل المستخدمين. يأخذ ضبط النموذج في الاعتبار تاريخ السلوك الرقمي للمستخدم (بما في ذلك نشاط المحفظة، عادات التداول، تفضيلات الأصول، وقدرة التحمل على المخاطر) في الخوارزمية، بينما يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لالتقاط اتجاهات السوق خارج السلسلة ومشاعر المستخدم.
بالإضافة إلى دمج سجلات التداول عبر السلاسل (مثل تداول Uniswap، عقود الإقراض Aave أو أنشطة تعدين السيولة)، فإن الميزة البارزة لاستراتيجيات DeFi المخصصة هي قدرتها على دمج البيانات خارج السلسلة. وهذا يجعل من الممكن ضبط الاستراتيجيات من خلال تحليل السلوك الذي يتجاوز الخوارزميات التجارية العامة، لتقديم حلول موجهة نحو الأهداف للمستخدمين.
مستقبل نموذج DeFi الدقيق
لقد تم توسيع دمج الذكاء الاصطناعي وبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi) على نطاق واسع. تستفيد Aave من الذكاء الاصطناعي لتحسين معدلات الإقراض، بينما تقلل Chainlink من المخاطر الشاذة من خلال الأوراق المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وقد تم تأكيد الوضع المركزي للذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي.
ستركز الموجة التالية من الابتكار على التعديلات الدقيقة لاستراتيجيات DeFi المخصصة. سيفتح هذا التطور خيارات تداول متقدمة للمستخدمين. عندما يتم دمج ذلك مع روبوتات المحادثة المريحة وواجهات برمجة التطبيقات، قد تفتح استراتيجيات DeFi المتخصصة والفائقة فصلاً جديدًا في قطاع المالية.