Meneruskan Judul Asli: Panduan Terilustrasi untuk Jaringan REI: Pemahaman Sederhana dan Jelas tentang Integrasi Tanpa Batas Agen AI dan Blockchain
Penciptaan kerangka kerja Rei dirancang untuk menjembatani kesenjangan komunikasi antara AI dan blockchain.
Ketika menciptakan agen AI, tantangan inti adalah bagaimana memungkinkan mereka belajar, berulang, dan berkembang secara fleksibel sambil memastikan konsistensi output mereka. Rei menyediakan kerangka kerja untuk berbagi data terstruktur antara AI dan blockchain, memungkinkan agen AI belajar, mengoptimalkan, dan mempertahankan sejumlah pengalaman dan pengetahuan.
Kemunculan kerangka kerja ini memungkinkan untuk mengembangkan sistem AI dengan kemampuan-kemampuan berikut:
-
Memahami konteks dan pola untuk menghasilkan wawasan berharga- Mengubah wawasan menjadi langkah-langkah yang dapat diambil, dengan memanfaatkan transparansi dan keandalan dari blockchain## Tantangan yang DihadapiAI dan blockchain memiliki perbedaan signifikan dalam atribut inti mereka, menciptakan sejumlah tantangan untuk kompatibilitas mereka:
-
Komputasi Deterministik dalam Blockchain: Setiap operasi dalam blockchain harus menghasilkan hasil yang konsisten di semua node untuk memastikan:Konsensus: Semua node harus setuju pada konten blok baru untuk menyelesaikan validasi.- Validasi Status: Status Blockchain harus selalu dapat dilacak dan diverifikasi. Node baru harus segera menyinkronkan status yang konsisten dengan node lainnya.- Eksekusi Kontrak Pintar: Semua node harus menghasilkan output yang konsisten di bawah kondisi input yang sama.- Komputasi Probabilistik dalam Kecerdasan Buatan: Sistem kecerdasan buatan seringkali menghasilkan output probabilistik, yang berarti hasil yang berbeda dapat terjadi setiap kali mereka dijalankan. Karakteristik ini berasal dari:Ketergantungan Konteks: Kinerja AI tergantung pada konteks input, seperti data pelatihan, parameter model, dan kondisi waktu/lingkungan.- Intensitas Sumber Daya: Komputasi AI memerlukan perangkat keras berkinerja tinggi, termasuk operasi matriks kompleks dan memori yang substansial.Perbedaan-perbedaan ini menciptakan tantangan-tantangan kompatibilitas berikut:
-
Konflik antara Data Probabilistik dan Deterministik:Bagaimana output probabilitas AI dapat dikonversi menjadi hasil deterministik yang dibutuhkan oleh blockchain?- Kapan dan di mana transformasi ini seharusnya terjadi? - Bagaimana kita dapat mempertahankan nilai analisis probabilistik sambil memastikan determinisme?- Biaya Gas: Persyaratan komputasi yang tinggi untuk model AI dapat menyebabkan biaya gas yang tidak terjangkau, membatasi penggunaannya di blockchain.- Keterbatasan Memori: Lingkungan Blockchain memiliki memori terbatas, yang mungkin tidak memenuhi kebutuhan penyimpanan model AI.- Waktu Pelaksanaan: Batas waktu blok Blockchain membatasi kecepatan eksekusi model AI, berpotensi mempengaruhi kinerja.- Integrasi Struktur Data: Model AI menggunakan struktur data kompleks yang sulit untuk langsung diintegrasikan ke dalam model penyimpanan blockchain.- Masalah Oracle (Persyaratan Verifikasi): Blockchain bergantung pada orakel untuk mengambil data eksternal, tetapi memvalidasi akurasi komputasi AI tetap menjadi tantangan, terutama ketika sistem AI membutuhkan konteks yang kaya dan latensi rendah, yang bertentangan dengan karakteristik blockchain.
Gambar asli dari francesco, disusun oleh DeepChao TechFlow
Bagaimana Agen AI Dapat Terintegrasi Secara Mulus dengan Blockchain?
Gambar aslinya dari francesco, dikompilasi oleh Deep Tide TechFlow
Rei menawarkan solusi baru yang menggabungkan kekuatan AI dan blockchain.
Gambar asli dari Francesco, disusun oleh Deep Tide TechFlow
Daripada memaksa integrasi AI dan blockchain—dua sistem yang mendasar berbeda—Rei berfungsi sebagai “penerjemah universal,” memungkinkan komunikasi dan kolaborasi yang lancar antara keduanya melalui lapisan terjemahan.
Gambar asli dari francesco, disusun oleh Deep Tide TechFlow
Tujuan inti dari REI termasuk:
- Mengaktifkan agen AI untuk berpikir dan belajar secara independen- Mengubah wawasan para agen menjadi tindakan blockchain yang tepat dan dapat diverifikasi
Gambar aslinya darifrancesco, disusun oleh Deep Tide TechFlow
Aplikasi pertama dari kerangka kerja ini adalahUnit00x0 (Rei_00 - $REI), yang telah dilatih sebagai analis kuantitatif.
Arsitektur kognitif Rei terdiri dari empat lapisan berikut:
- Thinking Layer: Bertanggung jawab untuk memproses dan mengumpulkan data mentah, seperti data grafik, riwayat transaksi, dan perilaku pengguna, dan mengidentifikasi pola-pola potensial.- Lapisan Pemikiran: Menambahkan informasi kontekstual ke pola yang ditemukan, seperti tanggal, waktu, tren historis, dan kondisi pasar, untuk membuat data lebih dimensional.- Lapisan Keputusan: Mengembangkan rencana tindakan spesifik berdasarkan informasi kontekstual yang diberikan oleh lapisan penalaran.- Lapisan Aksi: Mengubah keputusan menjadi tindakan yang dapat dilaksanakan secara deterministik di blockchain.Kerangka kerja Rei dibangun berdasarkan tiga pilar inti berikut:
Gambar aslinya dari francesco, yang disusun oleh Deep Tide TechFlow
- Oracle (Oracle, mirip dengan jalur saraf): Mengubah keluaran AI yang beragam menjadi hasil yang seragam dan mencatatnya di blockchain.- Standar Data ERC (Standar Data ERC): Memperluas kapabilitas penyimpanan blockchain, mendukung penyimpanan data pola kompleks sambil mempertahankan informasi kontekstual yang dihasilkan oleh lapisan pemikiran dan penalaran, memungkinkan konversi data probabilistik menjadi eksekusi deterministik.- Sistem Memori (Sistem Memori): Memungkinkan Rei untuk mengumpulkan pengalaman dari waktu ke waktu dan mengambil kembali hasil dan hasil belajar sebelumnya kapan saja.Berikut adalah manifestasi khusus dari interaksi ini:
Gambar aslinya dari francesco, disusun oleh Deep Tide TechFlow
- Jembatan Oracle bertanggung jawab untuk mengidentifikasi pola data- ERCData digunakan untuk menyimpan pola-pola ini- Sistem Memori menyimpan informasi kontekstual untuk lebih memahami pola-pola- Kontrak pintar dapat mengakses pengetahuan yang terakumulasi ini dan mengambil tindakan berdasarkan hal tersebutDengan arsitektur ini, agen Rei kini dapat melakukan analisis mendalam terhadap token dengan menggabungkandata on-chain, fluktuasi harga, sentimen sosial, dan informasi multidimensi lainnya.
Lebih pentingnya lagi, Rei tidak hanya dapat menganalisis data tetapi juga mengembangkan pemahaman yang lebih dalam berdasarkan hal tersebut. Hal ini berkat kemampuan untuk menyimpan langsung pengalaman dan wawasannya di blockchain, menjadikan informasi ini sebagai bagian dari sistem pengetahuannya, tersedia untuk diambil kembali dan optimalisasi terus menerus dari pengambilan keputusan dan pengalaman keseluruhan.
Sumber data Rei termasuk perpustakaan Plotly dan Matplotlib (untuk plotting grafik), Coingecko, Defillama, data on-chain, dan data sentimen sosial dari Twitter. Dengan memanfaatkan sumber data yang beragam ini, Rei menyediakan analisis on-chain dan wawasan pasar yang komprehensif.
Dengan yang pembaruan ke Quant V2, Rei kini mendukung jenis analisis berikut:
- Analisis Proyek: Metrik kuantitatif baru dan data sentimen dukungan telah ditambahkan ke dalam fungsionalitas asli. Analisis mencakup Grafik Candlestick, Grafik Engagement, Distribusi Pemegang, dan status PnL (Profit and Loss).Contoh yang relevan)- Analisis Arus Masuk dan Keluar: Dengan memantau harga dan volume transaksi token populer on-chain, Rei dapat membandingkan data ini dengan arus masuk dan keluar modal, membantu pengguna mengidentifikasi potensi tren pasar.Contoh-contoh yang relevan)- Analisis Keterlibatan: Mengevaluasi keterlibatan keseluruhan proyek, membandingkan data waktu nyata dengan data 24 jam sebelumnya, serta perubahan harga relatif. Fungsi ini mengungkapkan korelasi antara informasi terbaru dan kinerja keterlibatan pengguna. (Contoh-contoh yang relevan)- Analisis Kategori Teratas: Menganalisis volume perdagangan terendah dan jumlah perdagangan tertinggi dalam satu kategori, menyoroti kinerja proyek dalam kategori tersebut.- Grafik pertama menunjukkan volume perdagangan di bagian bawah dan jumlah perdagangan di bagian atas; analisis lebih lanjut dari kategori tertentu mengungkap perubahan metrik dari satu proyek tunggal dibandingkan dengan yang lain dalam kategori yang sama. (Contoh yang relevan)Selain itu, mulai Januari 2025,Rei mendukung fungsionalitas pembelian dan penjualan token on-chain. Dia dilengkapi dengan dompet kontrak pintar berdasarkan standar ERC-4337, membuat transaksi lebih nyaman dan aman.
(Catatan Deep Tide TechFlow: ERC-4337 adalah Proposal Peningkatan Ethereum yang mendukung abstraksi akun, bertujuan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.)
Kontrak pintar REI memungkinkan operasi untuk diserahkan kepadanya melalui otorisasi tanda tangan pengguna, memungkinkan REI untuk mengelola portofolionya secara mandiri.
Berikut adalah alamat dompet Rei:
Gambar aslinya dari francesco, disusun oleh Deep Tide TechFlow
Kerangka kerja Rei tidak terbatas pada sektor keuangan dan dapat diterapkan pada beberapa skenario berikut:
- Interaksi Pengguna dengan Agen: Mendukung pembuatan konten- Analisis Pasar: Manajemen Rantai Pasokan dan Logistik- Membangun Sistem Adaptif: Skenario Tata Kelola- Penilaian Risiko: Dalam bidang kesehatan, Rei mengevaluasi potensi risiko melalui analisis kontekstual## Pengembangan Masa Depan Rei- UI yang ditingkatkan- Terminal Alpha berbasis izin Token- Platform pengembangSelamat datang untuk bergabung dengan komunitas resmi Deep Tide TechFlow
Grup langganan Telegram: https://t.me/TechFlowDaily
Akun Twitter resmi: https://x.com/TechFlowPost
Akun Twitter resmi dalam bahasa Inggris: https://x.com/DeFlow_Intern
Disclaimer:- Artikel ini diambil dari [ TechFlow] Forward the Original Title: Panduan Terilustrasi untuk Jaringan Rei: Pemahaman yang Sederhana dan Jelas tentang Integrasi Mulus Agen AI dan Blockchain. Hak cipta milik pengarang asli [francis]. Jika Anda memiliki keberatan terhadap penyalinan kembali, silakan hubungi [Gate Belajar](https://www.Gate.com/questionnaire/3967tim, tim akan menanganinya secepat mungkin sesuai dengan prosedur yang relevan.- Penafian: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini hanya mewakili pandangan pribadi penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.- Versi bahasa lain dari artikel diterjemahkan oleh tim Belajar gate. Kecuali dinyatakan lain, artikel yang diterjemahkan tidak boleh disalin, didistribusikan, atau diplagiat.
