>
จากบทความชุดก่อนหน้าเกี่ยวกับตลาดการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน และการทำงานร่วมกันข้ามสายโซ่ บทความนี้จะสำรวจลึกเกี่ยวกับเทคนิคการปรับแต่งว่าอย่างไรจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ.
เขียนโดย: Kava Labs
จากบทความชุดก่อนหน้าของเราเกี่ยวกับตลาดการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน และการทำงานข้ามสาย (cross-chain) บทความนี้จะเจาะลึกถึงเทคนิคการปรับแต่ง (fine-tuning) ว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโปรโตคอลการเงินแบบกระจายศูนย์ (DeFi) ได้อย่างไร เทคนิคนี้ไม่เพียงแต่สามารถเสริมสร้างการจัดหาสภาพคล่อง ปรับปรุงการจัดการความเสี่ยง และกลไกการขุดสภาพคล่อง แต่ยังสามารถสร้างกลยุทธ์ DeFi ที่ปรับแต่งเฉพาะสำหรับผู้ใช้ปลายทางได้อีกด้วย.
ในบทความนี้ เราจะเริ่มต้นด้วยการทบทวนกระบวนการฝึกอบรม AI อธิบายว่าเทคนิคการปรับแต่งจะถูกสร้างขึ้นจากโมเดลทั่วไปได้อย่างไร จากนั้นเราจะรวบรวมสถานการณ์การใช้งานที่เป็นแบบอย่างของโมเดลที่ปรับแต่งในด้าน DeFi สุดท้ายจะวิเคราะห์กลยุทธ์ DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปรับให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล และแสดง