Giá Pyth Network

Cấu trúc học tập liên tục của động cơ AI Multipli Series 11: Phân tích cơ chế phản hồi dữ liệu của Multipli Cuối cùng tôi đã vươn lên vị trí top gamer tại 7D của Multipli @multiplifi. Tuần trước tôi đã tăng từ vị trí 44 lên 9! Đây là phương pháp của tôi. Cũng như Aloah, khi tham gia vào cuộc chiến dài hạn, tôi kiên trì không cần phải lên ngay từ đầu mà chỉ cần đẩy mạnh với các series CT!! Luôn mang lại kết quả tốt như vậy. (Nhưng cơ thể thì mệt mỏi ^^) Tuần này cũng phải tiếp tục chạy để nhận được crystal nhé! ^^ Bắt đầu ! AI của Multipli đang xây dựng một "Hệ thống học tập phản hồi (Feedback Learning System)" liên tục phát triển dựa trên dữ liệu thị trường mới được tích lũy hàng ngày. Có thể nói rằng tất cả các dự án Deai đều có cấu trúc tương tự. Dù sao đi nữa, cấu trúc này sẽ trở thành động lực chính để tăng cường "Khả năng thích ứng với thị trường (Adaptability)" - yếu tố cốt lõi trong việc vận hành DeFi. 1. Tổng quan về cấu trúc học tập AI của Multipli Động cơ AI của Multipli hoạt động dựa trên vòng lặp phản hồi 4 bước. 1-1: Thu thập dữ liệu (Data Input) Thu thập dữ liệu thời gian thực như thông tin giao dịch on-chain, thanh khoản pool, biến động giá, tâm lý thị trường, v.v. 1-2: Phân tích mô hình (Model Processing) Biến dữ liệu thu thập được thành các mẫu và phát hiện các chuyển động bất thường. 1-3: Thực hiện chiến lược (AI Execution) Thực hiện các quyết định như phân bổ tài sản, tái cân bằng, di chuyển thanh khoản dựa trên kết quả phân tích. 1-4: Đánh giá kết quả (Feedback) Chuyển đổi kết quả thực hiện (lợi nhuận, thua lỗ, phản ứng của thị trường) trở lại thành dữ liệu học tập của mô hình. Bằng cách lặp lại quy trình này, AI của Multipli sẽ đưa ra những phán đoán ngày càng tối ưu hơn với môi trường thị trường. Tuy nhiên, cơ chế này rất giống với chu trình PDCA trong tổ chức để cải thiện công việc ^^ (bệnh nghề nghiệp) 2. Vai trò của cơ chế phản hồi Hệ thống phản hồi của Multipli được thiết kế như một cấu trúc học tập mà AI tự sửa lỗi cho chính mình. Ví dụ, nếu việc di chuyển tài sản của AI tại một thời điểm cụ thể dẫn đến thua lỗ, nó sẽ truy tìm nguyên nhân (biến dạng thị trường, sai số dự đoán, v.v.) và học cách giảm trọng số hành động trong các điều kiện tương tự trong tương lai. Nói cách khác, AI của Multipli liên tục điều chỉnh thuật toán tránh rủi ro để không lặp lại thất bại. 3. Quản lý chất lượng dữ liệu Khả năng phán đoán của AI cuối cùng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Multipli coi độ chính xác (accuracy) và tính đại diện (representativeness) là điều quan trọng nhất trong quá trình thu thập dữ liệu. Để làm điều này, họ đã triển khai ba cấp độ hệ thống quản lý dữ liệu. Cấp độ 1: Xác thực tự động dữ liệu on-chain (loại bỏ giao dịch bất thường) Cấp độ 2: Lọc độ tin cậy của nguồn dữ liệu bên ngoài (oracle, giá cả) Cấp độ 3: Đánh giá độ tương đồng mẫu giữa dữ liệu hiện tại và dữ liệu quá khứ Thông qua quy trình này, AI của Multipli duy trì việc học dữ liệu tập trung vào "chất lượng" chứ không phải "số lượng". 4. Ứng dụng học tập tăng cường (Reinforcement Learning) Cấu trúc học tập của Multipli được thiết kế không phải là mô hình dự đoán truyền thống mà là cấu trúc học tập tăng cường (Reward-Based Learning). Nói cách khác, AI đánh giá phần thưởng cho mỗi hành động theo thời gian thực và điều chỉnh chiến lược theo hướng có được phần thưởng cao hơn. Ví dụ, Nếu vào một thời điểm cụ thể, việc phân bổ tài sản thận trọng mang lại lợi nhuận cao hơn --> tăng cường trọng số của chính sách đó Ngược lại, nếu việc tiếp xúc với biến động quá mức dẫn đến thua lỗ --> tự động giảm quy mô chiến lược đó Quá trình này giúp AI "hiểu được tính chất của thị trường" và phát triển tư duy chiến lược cho chính mình. 5. Tối thiểu hóa và bổ sung sự can thiệp của con người AI của Multipli hướng tới một hệ thống tự trị, nhưng để quản lý rủi ro cho tự động hóa hoàn toàn, một lớp giám sát con người (Manual Oversight) cũng tồn tại. *Kết quả phán đoán của AI được xác thực theo thời gian thực trên chuỗi *Quy trình xem xét con người được thực hiện khi phát hiện bất thường *Cập nhật mô hình cuối cùng được phản ánh sau khi được cộng đồng phê duyệt Cấu trúc này có thể được gọi là "Mô hình tin cậy lai (Hybrid Trust Model)" kết hợp giữa tính tự trị của AI và khả năng xác thực của cộng đồng. 6. Ý nghĩa lâu dài của hệ thống phản hồi Cấu trúc phản hồi của Multipli có ý nghĩa lớn ở chỗ nó thực hiện một hệ thống tự động hóa DeFi ngày càng thông minh hơn theo thời gian. Khi hệ thống này học đủ, nó có thể nhanh chóng phát hiện các mẫu của thị trường và điều chỉnh rủi ro nhanh hơn con người, tạo ra đường cong lợi nhuận bền vững. Kết luận Động cơ AI của Multipli là một hệ thống quản lý tài sản học tập liên tục tự cải thiện dựa trên dữ liệu. Thông qua cấu trúc này, Multipli xây dựng nền tảng cho một hệ sinh thái DeFi tự trị, nơi AI tự phán đoán, tự học và tự tiến hóa mà không bị ảnh hưởng bởi biến động ngắn hạn của thị trường.

Buổi hội thảo cuối cùng của tuần! Chúng ta sẽ học cách lấy dữ liệu giá theo thời gian thực bằng Pyth và khám phá cách mà kiến trúc của chúng hoạt động. Pyth Price Feeds: Kéo dữ liệu mà bạn xứng đáng 📅 Ngày 6 tháng 11, 3 PM UTC 📍 Trực tiếp trên X Đây có thể là buổi tốt nhất của tuần, chúng ta sẽ xem 👀