Переадресовать оригинальное название: Иллюстрированное руководство по сети REI: простое и ясное понимание безшовной интеграции AI-агентов и блокчейна
Создание фреймворка Rei было задумано для преодоления коммуникационного разрыва между ИИ и блокчейном.
При создании искусственного интеллекта основным вызовом является обеспечение его способности к гибкому обучению, итерации и росту, при этом гарантируя согласованность его результатов. Rei предоставляет фреймворк для обмена структурированными данными между искусственным интеллектом и блокчейном, что позволяет искусственным интеллекту учиться, оптимизировать и поддерживать набор опыта и знаний.
Появление этой структуры позволяет разрабатывать системы искусственного интеллекта со следующими возможностями:
-
Понимание контекста и паттернов для генерации ценных идей- Преобразование идей в действия, благодаря прозрачности и надежности блокчейна## Проблемы, с которыми сталкиваютсяИИ и блокчейн имеют существенные различия в своих основных атрибутах, что создает многочисленные проблемы для их совместимости:
-
Детерминированное вычисление в блокчейне: каждая операция в блокчейне должна производить последовательные результаты на всех узлах, чтобы гарантировать:Консенсус: Все узлы должны согласиться с содержанием нового блока для завершения валидации.- Проверка состояния: состояние блокчейна всегда должно быть отслеживаемым и верифицируемым. Новые узлы должны быстро синхронизироваться с состоянием, согласованным с другими узлами.- Исполнение смарт-контракта: все узлы должны генерировать согласованные результаты при одинаковых входных условиях.- Вероятностные вычисления в искусственном интеллекте: системы искусственного интеллекта часто дают вероятностные результаты, что означает, что каждый раз при их выполнении могут получаться разные результаты. Эта особенность связана с:Зависимость от контекста: производительность ИИ зависит от контекста ввода, такого как обучающие данные, параметры модели и временные/природные условия.- Ресурсоемкость: вычисления ИИ требуют высокопроизводительного оборудования, включая сложные операции с матрицами и значительную память.Эти различия создают следующие проблемы совместимости:
-
Конфликт между вероятностными и детерминированными данными:Как можно преобразовать вероятностные выходные данные ИИ в детерминированные результаты, требуемые блокчейном?- Когда и где должна произойти эта трансформация? - Как мы можем сохранить ценность вероятностного анализа, обеспечивая детерминизм?- Расходы на газ: высокие вычислительные требования моделей искусственного интеллекта могут привести к непозволительно высоким комиссионным сборам, что ограничивает их использование в блокчейн.- Ограничения памяти: у среды блокчейн ограниченная память, которая может не соответствовать потребностям хранения моделей искусственного интеллекта.- Время выполнения: Время блока блокчейна ограничивает скорость выполнения модели искусственного интеллекта, что потенциально влияет на производительность.- Интеграция структуры данных: модели искусственного интеллекта используют сложные структуры данных, которые сложно прямо интегрировать в модель хранения блокчейн.- Проблема оракула (требования к проверке): Блокчейн полагается на оракулов для получения внешних данных, но проверка точности вычислений искусственного интеллекта остается вызовом, особенно когда системы искусственного интеллекта требуют богатого контекста и низкой задержки, что противоречит характеристикам блокчейна.
Оригинальная картинка отФранческо, составлено DeepChao TechFlow
Как искусственный интеллект агенты могут плавно интегрироваться с блокчейном?
Изображение изначально из франческо, собранный Deep Tide TechFlow
Rei предлагает новое решение, которое сочетает в себе преимущества искусственного интеллекта и блокчейна.
Изображение изначально отфранческо, составлено Deep Tide TechFlow
Вместо принудительной интеграции искусственного интеллекта и блокчейна - двух фундаментально различных систем - Rei выступает в роли «универсального переводчика», обеспечивая плавное общение и сотрудничество между ними через слой перевода.
Изображение изначально с Франческо, составлено Deep Tide TechFlow
Основные цели Rei включают:
- Обеспечение возможности независимого мышления и обучения искусственных интеллектуальных агентов- Преобразование идей агентов в точные и проверяемые действия блокчейна
Изображение изначально изФранческо, составлено Deep Tide TechFlow
Первое применение этой структуры -Unit00x0 (REi_00 - $REI), который прошел обучение в качестве квантитативного аналитика.
Когнитивная архитектура Rei состоит из следующих четырех уровней:
- Thinking Layer: Ответственный за обработку и сбор сырых данных, таких как данные диаграмм, история транзакций и поведение пользователя, и выявление потенциальных паттернов.- Слой рассуждений: Добавляет контекстную информацию к обнаруженным шаблонам, такую как дата, время, исторические тенденции и рыночные условия, чтобы сделать данные более многомерными.- Слой принятия решений: разрабатывает конкретные планы действий на основе контекстной информации, предоставленной слоем рассуждений.- Слой действий: Преобразует решения в детерминированные действия, которые могут быть выполнены в блокчейне.Фреймворк Rei построен на следующих трех основных принципах:
Изображение изначально изФранческо, собранный Deep Tide TechFlow
- Оракул (Oracle, аналогично нейронным путям): Преобразует разнообразные результаты искусственного интеллекта в унифицированные результаты и записывает их в блокчейн.- Стандарт данных ERC (Стандарт данных ERC): Расширяет возможности хранения блокчейна, поддерживая хранение сложных данных о шаблонах, сохраняя контекстуальную информацию, созданную слоями мышления и рассуждения, позволяя преобразовывать вероятностные данные в детерминированное выполнение.- Memory System (Система памяти): Позволяет Рей накапливать опыт со временем и извлекать предыдущие результаты и результаты обучения в любой момент.Вот конкретные проявления этих взаимодействий:
Изображение изначально от Франческо, собранный Deep Tide TechFlow
- Оракульский мост отвечает за идентификацию шаблонов данных- ERCData используется для хранения этих шаблонов- Система памяти сохраняет контекстную информацию для лучшего понимания паттернов- Умные контракты могут получить доступ к этому накопленному знанию и действовать на его основеС этой архитектурой агенты Rei теперь могут проводить глубокий анализ токенов, объединяя данные на цепочке, колебания цен, социальное настроение, и другая многомерная информация.
Более важно, Рей может не только анализировать данные, но и разрабатывать более глубокое понимание на их основе. Это благодаря возможности непосредственного хранения ее опыта и инсайтов на блокчейне, что делает эту информацию частью ее системы знаний, доступной для поиска и непрерывной оптимизации принятия решений и общего опыта.
Источники данных Rei включают библиотеки Plotly и Matplotlib (для построения графиков), Coingecko, Defillama, on-chain данные и данные социального настроения из Twitter. Используя эти разнообразные источники данных, Rei предоставляет комплексный анализ on-chain и рыночные идеи.
С обновление до Quant V2, REI теперь поддерживает следующие типы анализа:
- Анализ проекта: В исходный функционал были добавлены новые количественные метрики и поддержка данных о тональности. Анализ включает в себя свечные графики, графики вовлеченности, распределение держателей и статус PnL (прибыль и убыток). (Соответствующие примеры)- Анализ притока и оттока: Путем отслеживания цены и объема транзакций популярных токенов on-chain Rei может сравнивать эти данные с притоком и оттоком капитала, помогая пользователям выявлять потенциальные рыночные тенденции. (Соответствующие примеры)- Анализ вовлеченности: Оценивает общую вовлеченность проекта, сравнивая данные в режиме реального времени с данными за 24 часа до этого, а также относительными изменениями цены. Эта функция позволяет раскрыть взаимосвязь между последней информацией и производительностью вовлеченности пользователей. (Соответствующие примеры)- Анализ лучших категорий: Анализирует наименьшие объемы торгов и наибольшее количество сделок в одной категории, выделяя производительность проекта в соответствующей категории.- Первая диаграмма показывает объемы торговли внизу и количество сделок вверху; дополнительный анализ конкретной категории позволяет выявить изменения метрик одного проекта по сравнению с другими в той же категории. (Соответствующие примеры)Кроме того, начиная с января 2025 года,Rei поддерживает функциональность покупки и продажи токенов на цепочке. Она оснащена кошельком смарт-контракта на основе стандарта ERC-4337, что делает транзакции более удобными и безопасными.
(Примечание Deep Tide TechFlow: ERC-4337 - это предложение по улучшению Ethereum, поддерживающее абстракцию учетной записи и направленное на улучшение пользовательского опыта.)
Умный контракт Rei позволяет делегировать операции ей через авторизацию подписи пользователя, позволяя Rei автономно управлять своим портфелем.
Вот адреса кошельков Rei:
Изображение изначально изФранческо, собранный Deep Tide TechFlow
Фреймворк Rei не ограничивается финансовым сектором и может быть применен в следующих широких сценариях:
- Взаимодействие пользователя с агентами: Поддержка создания контента- Анализ рынка: Управление цепями поставок и логистика- Построение адаптивных систем: сценарии управления- Оценка рисков: В области здравоохранения Rei оценивает потенциальные риски через контекстуальный анализ## Будущее развитие Rei- Улучшенный интерфейс- Альфа-терминал на основе токен-разрешений- Платформа разработчикаДобро пожаловать в официальное сообщество Deep Tide TechFlow
Группа подписки в Telegram: https://t.me/TechFlowDaily
Официальный аккаунт в Twitter: https://x.com/TechFlowPost
Официальная английская учетная запись в Twitter: https://x.com/DeFlow_Intern
Отказ от ответственности:- Эта статья воспроизводится из [TechFlow]. Передача оригинального названия: Иллюстрированный руководитель по сети Rei: простое и ясное понимание безшовной интеграции агентов искусственного интеллекта и блокчейна. Авторские права принадлежат оригинальному автору [.фрэнсис]. Если у вас есть возражения по поводу перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с [gate Learn](https://www.Gate.com/questionnaire/3967команда, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.- Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционными рекомендациями.- Другие языковые версии статьи переведены командой gate Learn. Если не указано иное, переведенную статью нельзя копировать, распространять или плагиатировать.
