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Estrutura de Aprendizado Contínuo do Multipli Series 11/AI Engine: Analisando o Mecanismo de Feedback de Dados do Multipli Finalmente, eu me tornei um gay top em 7D, que é o padrão @multiplifi para Multipli. Ele subiu do 44º lugar para o 9º lugar na semana passada! Este é o meu método. O mesmo vale para Aloa, ao entrar em uma batalha de longo prazo, mesmo que você não se levante no começo, basta empurrá-lo com a série CT!! Sempre mostra resultados tão bons. (Em vez disso, meu corpo está cansado ^^) Vou ter que continuar correndo para conseguir cristais esta semana! ^^ Começar! A IA da Multiplici está construindo um "Sistema de Aprendizagem de Feedback" que está em constante evolução com base em novos dados de mercado acumulados todos os dias. De certa forma, pode-se perceber que todos os projetos do Deai têm uma estrutura semelhante. De qualquer forma, essa estrutura será inevitavelmente usada como uma força motriz fundamental para fortalecer a "adaptabilidade do mercado", que é o núcleo da gestão DeFi. 1. Visão geral da estrutura de aprendizado de IA da Multipli O mecanismo de IA da Multiplici opera em um ciclo de feedback de quatro etapas. 1-1: Entrada de dados Ele coleta dados em tempo real, como informações de transações on-chain, liquidez do pool, movimentos de preços e sentimento do mercado. 1-2: Processamento do modelo Ele padroniza os dados coletados e detecta quaisquer movimentos anormais. 1-3: Execução de IA Com base nos resultados da análise, são tomadas decisões como alocação de ativos, rebalanceamento e movimentação de liquidez. 1-4: Avaliação dos Resultados (Feedback) Retorne os resultados da execução (lucro, perda, reação do mercado) de volta aos dados de treinamento do modelo. À medida que você repete esse processo, a IA da Multiplici faz julgamentos cada vez mais otimizados no ambiente de mercado. No entanto, esse mecanismo é muito semelhante ao ciclo PDCA para melhorar o trabalho em uma organização. ^^ (doença ocupacional) 2. O papel dos mecanismos de feedback O sistema de feedback da Multiplici é projetado com uma estrutura de aprendizado em que a IA corrige erros por conta própria. Por exemplo, se o movimento de ativos da IA em um ponto específico no tempo levou a uma perda, ela rastreará a causa (distorção do mercado, erro de previsão, etc.) para reduzir o peso de seu comportamento nas mesmas condições no futuro. Em outras palavras, a IA da Multiplici calibra continuamente seu próprio algoritmo de hedge de risco para evitar falhas repetidas. 3. Gestão da Qualidade de Dados O julgamento da IA depende, em última análise, da qualidade dos dados. A Multipli dá a maior importância à precisão e representatividade no processo de coleta de dados. Para esse fim, introduzimos três níveis de esquema de gerenciamento de dados. Etapa 1: Verificação automática de dados on-chain (remoção de transações anormais) Etapa 2: Filtrar a confiabilidade de fontes de dados externas (oráculos, feeds de preços) Etapa 3: Avaliar a similaridade de padrões dos dados atuais em comparação com os dados históricos Por meio desse processo, a IA da Multiplici mantém o aprendizado de dados centrado na "qualidade" e não na "quantidade". 4. Aplicação do aprendizado por reforço A estrutura de aprendizagem da Multipli é projetada com uma estrutura de aprendizagem baseada em recompensas, em vez de um modelo preditivo tradicional. Isso significa que a IA avalia as recompensas de cada ação em tempo real e reajusta a estratégia para ganhar altas recompensas. por exemplo Se uma alocação conservadora de ativos gerar retornos mais altos em determinados momentos> a política será ponderada Por outro lado, se a exposição excessiva à volatilidade resultar em perdas, > escalonamento automático da estratégia. Esse processo é uma evolução da IA para entender a "natureza do mercado" e desenvolver o pensamento estratégico por conta própria. 5. Minimização e Complementaridade da Intervenção Humana A IA da Multiplici visa sistemas autônomos, mas Em termos de gerenciamento de risco para automação total, há também uma camada de supervisão manual. *Os resultados do julgamento da IA são verificados on-chain em tempo real *Ao detectar outliers, o processo de revisão humana é realizado em paralelo *As atualizações finais do modelo serão refletidas após a aprovação da governança da comunidade. Essa estrutura pode ser chamada de "Modelo de Confiança Híbrida" que combina a autonomia da IA com o poder de verificação da comunidade. 6. Implicações a longo prazo dos sistemas de feedback A estrutura de feedback da Multiplici é significativa na medida em que implementa uma estrutura na qual os sistemas de automação DeFi se tornam mais inteligentes ao longo do tempo. Quando treinado o suficiente, o sistema pode detectar rapidamente padrões no mercado, ajustar o risco mais rapidamente do que os humanos e criar uma curva de retorno sustentável. conclusão O mecanismo de IA da Multiplici é um sistema de gerenciamento de ativos de aprendizado contínuo que melhora seu próprio julgamento com base em dados. Por meio dessa estrutura, a Multipli está construindo a base para um ecossistema DeFi autônomo, onde a IA faz seus próprios julgamentos, aprende e evolui a longo prazo, sem ser influenciada pelas flutuações de curto prazo do mercado.

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