Chuyển Tiêu Đề Gốc: Hướng Dẫn Minh Họa về Mạng REI: Hiểu Rõ Và Đơn Giản Về Sự Tích Hợp Hoàn Hảo Của Các Đại Lý Trí Tuệ Nhân Tạo Và Blockchain

Việc tạo ra khung REI được thiết kế để nối kết hệ thống trí tuệ nhân tạo và blockchain.

Khi tạo ra các đại lý trí tuệ nhân tạo, một thách thức lõi là làm thế nào để cho họ có thể học, lặp lại và phát triển một cách linh hoạt trong khi đảm bảo tính nhất quán của sản phẩm đầu ra của họ. Rei cung cấp một khung cho việc chia sẻ dữ liệu có cấu trúc giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain, cho phép các đại lý trí tuệ nhân tạo học, tối ưu hóa và duy trì một bộ kinh nghiệm và kiến thức.

Sự xuất hiện của khung này giúp cho việc phát triển các hệ thống AI có những khả năng sau:

• Hiểu bối cảnh và mẫu mực để tạo ra thông tin có giá trị
• Biến những hiểu biết thành các bước hành động, hưởng lợi từ tính minh bạch và đáng tin cậy của blockchain

Những thách thức đối mặt

Trí tuệ nhân tạo và blockchain có những sự khác biệt đáng kể về các đặc tính cốt lõi, tạo ra nhiều thách thức cho sự tương thích của họ:

1. Tính toán xác định trong Blockchain: Mọi hoạt động trong blockchain phải tạo ra kết quả nhất quán trên tất cả các nút để đảm bảo:
   1. Consensus: Tất cả các nút phải đồng ý về nội dung của một khối mới để hoàn thành xác thực.
   2. Xác thực trạng thái: Trạng thái của Blockchain phải luôn có thể được theo dõi và xác minh. Các nút mới nên nhanh chóng đồng bộ với trạng thái nhất quán với các nút khác.
   3. Thực thi Hợp đồng Thông minh: Tất cả các nút phải tạo ra đầu ra nhất quán dưới các điều kiện đầu vào giống nhau.
2. Tính Toán Xác Suất trong Trí Tuệ Nhân Tạo: Các hệ thống trí tuệ nhân tạo thường tạo ra các đầu ra xác suất, có nghĩa là kết quả khác nhau có thể xảy ra mỗi lần chạy. Đặc điểm này bắt nguồn từ:
   1. Phụ thuộc vào bối cảnh: Hiệu suất của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào bối cảnh đầu vào, chẳng hạn như dữ liệu huấn luyện, tham số mô hình và điều kiện thời gian/môi trường.
   2. Độ tải tài nguyên: tính toán AI đòi hỏi phần cứng hiệu suất cao, bao gồm các phép toán ma trận phức tạp và bộ nhớ đáng kể.

Những sự khác biệt này tạo ra những thách thức về tính tương thích sau đây:

• Xung đột giữa Dữ liệu Xác suất và Xác định:
  • Làm thế nào để chuyển đổi kết quả xác suất của AI thành kết quả xác định được yêu cầu bởi blockchain?
  • Khi nào và ở đâu nên xảy ra sự biến đổi này?
  • Làm thế nào chúng ta có thể giữ giá trị của phân tích xác suất trong khi đảm bảo xác định?
• Chi phí Gas: Yêu cầu tính toán cao của các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến các khoản phí gas không thể chi trả, hạn chế việc sử dụng chúng trên blockchain.
• Ràng buộc bộ nhớ: Môi trường Blockchain có bộ nhớ hạn chế, có thể không đáp ứng được nhu cầu lưu trữ của các mô hình AI.
• Thời gian thực hiện: Thời gian khối Blockchain giới hạn tốc độ thực hiện của mô hình AI, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Tích hợp Cấu trúc Dữ liệu: Các mô hình AI sử dụng cấu trúc dữ liệu phức tạp khó tích hợp trực tiếp vào mô hình lưu trữ blockchain.
• Vấn đề Oracle (Yêu cầu Xác minh): Blockchain dựa vào các oracles để lấy dữ liệu bên ngoài, nhưng việc xác minh tính chính xác của các tính toán trí tuệ nhân tạo vẫn là một thách thức, đặc biệt khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo yêu cầu ngữ cảnh phong phú và độ trễ thấp, điều này xung đột với các đặc tính của blockchain.

Hình ảnh gốc từ francesco, được biên soạn bởi DeepChao TechFlow

Làm thế nào để các đại lý AI tích hợp một cách mượt mà với Blockchain?

Hình ảnh gốc từ francesco, được biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

Rei cung cấp một giải pháp mới kết hợp các điểm mạnh của trí tuệ nhân tạo và blockchain.

Hình ảnh gốc từ francesco, biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

Thay vì ép buộc tích hợp trí tuệ nhân tạo và chuỗi khối - hai hệ thống cơ bản khác nhau - Rei hoạt động như một “phiên dịch đa năng,” cho phép giao tiếp và hợp tác mượt mà giữa hai hệ thống này thông qua một lớp dịch.

Hình ảnh gốc từfrancesco, được biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

Mục tiêu cốt lõi của REI bao gồm:

• Cho phép các đại lý AI suy nghĩ và học tập độc lập
• Chuyển đổi những hiểu biết của các đại lý thành các hành động blockchain chính xác và xác thực được

Hình ảnh ban đầu từfrancesco, biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

Ứng dụng đầu tiên của khung này là Unit00x0 (Rei_00 - $REI)đã được đào tạo như một nhà phân tích định lượng.

Kiến trúc nhận thức của REI bao gồm bốn tầng sau đây:

1. Thinking Layer: Đảm nhận việc xử lý và thu thập dữ liệu nguyên thủy, như dữ liệu biểu đồ, lịch sử giao dịch và hành vi người dùng, và xác định các mẫu tiềm năng.
2. Reasoning Layer: Thêm thông tin ngữ cảnh vào các mô hình phát hiện, chẳng hạn như ngày, thời gian, xu hướng lịch sử và điều kiện thị trường, để làm cho dữ liệu trở nên phức tạp hơn.
3. Lớp Quyết định: Phát triển các kế hoạch hành động cụ thể dựa trên thông tin ngữ cảnh được cung cấp bởi lớp lập luận.
4. Lớp Hành động: Chuyển đổi quyết định thành các hành động xác định có thể được thực hiện trên blockchain.

Khung công việc REI được xây dựng dựa trên ba trụ cột cốt lõi sau:

Hình ảnh gốc từ francesco, được biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

1. Oracle (Oracle, tương tự như các đường nối thần kinh): Chuyển đổi các kết quả đa dạng của trí tuệ nhân tạo thành kết quả thống nhất và ghi lại chúng trên blockchain.
2. Tiêu chuẩn Dữ liệu ERC (Tiêu chuẩn Dữ liệu ERC): Mở rộng khả năng lưu trữ của blockchain, hỗ trợ việc lưu trữ dữ liệu mẫu phức tạp trong khi bảo tồn thông tin ngữ cảnh được tạo ra bởi các lớp tư duy và suy luận, cho phép chuyển đổi dữ liệu xác suất thành thực thi xác định.
3. Hệ thống Bộ nhớ (Hệ thống Bộ nhớ): Cho phép Rei tích lũy kinh nghiệm theo thời gian và khôi phục các kết quả và kết quả học trước đó bất kỳ lúc nào.

Dưới đây là các biểu hiện cụ thể của những tương tác này:

Hình ảnh ban đầu từ francesco, biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

• Cầu Oracle có trách nhiệm xác định các mẫu dữ liệu
• ERCData được sử dụng để lưu trữ các mẫu này
• Hệ thống Bộ nhớ lưu giữ thông tin ngữ cảnh để hiểu rõ hơn các mẫu.
• Hợp đồng thông minh có thể truy cập vào kiến thức tích lũy này và thực hiện hành động dựa trên nó

Với kiến trúc này, các đại lý Rei hiện có khả năng tiến hành phân tích sâu về token bằng cách kết hợp dữ liệu trên chuỗi, biến động giá, tâm trạng xã hội, và thông tin đa chiều khác.

Quan trọng hơn, REI không chỉ có thể phân tích dữ liệu mà còn có thể phát triển hiểu biết sâu hơn dựa trên nó. Điều này nhờ khả năng lưu trữ trực tiếp những kinh nghiệm và hiểu biết của cô trên blockchain, biến thông tin này trở thành một phần của hệ thống kiến thức của cô, có sẵn để tìm kiếm và tối ưu hóa liên tục trong quá trình ra quyết định và trải nghiệm tổng thể.

Các nguồn dữ liệu của Rei bao gồm các thư viện Plotly và Matplotlib (để vẽ biểu đồ), Coingecko, Defillama, dữ liệu trên chuỗi và dữ liệu tình cảm xã hội từ Twitter. Bằng cách tận dụng những nguồn dữ liệu đa dạng này, Rei cung cấp phân tích trên chuỗi toàn diện và thông tin thị trường.

VớiCập nhật đến Quant V2, Rei hiện tại hỗ trợ các loại phân tích sau đây:

1. Phân tích dự án: Đã được thêm các chỉ số định lượng mới và hỗ trợ dữ liệu tâm trạng cho chức năng ban đầu. Phân tích bao gồm biểu đồ nến, biểu đồ tương tác, phân phối chủ sở hữu và tình trạng Lợi nhuận và Lỗ (PnL). (Các ví dụ liên quan)
2. Phân tích dòng tiền vào và ra: Bằng cách theo dõi giá và khối lượng giao dịch của các token phổ biến trên chuỗi, Rei có thể so sánh dữ liệu này với dòng tiền vào và ra vốn, giúp người dùng nhận biết xu hướng thị trường tiềm năng.Các ví dụ liên quan)
3. Phân tích Điều chỉnh: Đánh giá tổng thể của một dự án, so sánh dữ liệu thời gian thực với dữ liệu 24 giờ trước đó, cũng như thay đổi giá tương đối. Chức năng này tiết lộ mối tương quan giữa thông tin gần đây và hiệu suất tương tác của người dùng. (Ví dụ liên quan)
4. Phân tích các danh mục hàng đầu: Phân tích khối lượng giao dịch thấp nhất và số lần giao dịch cao nhất trong một danh mục duy nhất, làm nổi bật hiệu suất của dự án trong danh mục tương ứng.
5. Biểu đồ đầu tiên hiển thị khối lượng giao dịch ở dưới cùng và số lượng giao dịch ở trên cùng; phân tích sâu hơn về một danh mục cụ thể sẽ cho thấy sự thay đổi của chỉ số của một dự án đơn lẻ so với các dự án khác trong cùng danh mục.Ví dụ liên quan)

Ngoài ra, tính đến tháng 1 năm 2025, Rei hỗ trợ chức năng mua và bán token trên chuỗi. Cô ấy được trang bị một ví hợp đồng thông minh dựa trên tiêu chuẩn ERC-4337, giúp giao dịch trở nên thuận tiện và an toàn hơn.

(Ghi chú Deep Tide TechFlow: ERC-4337 là một đề xuất cải tiến Ethereum hỗ trợ trừu tượng hóa tài khoản, nhằm mục tiêu nâng cao trải nghiệm người dùng.)

Hợp đồng thông minh của REI cho phép các hoạt động được ủy quyền cho cô ấy thông qua việc chữ ký của người dùng, cho phép REI tự quản lý danh mục của mình một cách tự động.

Đây là các địa chỉ ví của REI:

• Ví EOA (Ví Chữ Ký):
• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
• Smart Wallet (Tài khoản Trừu tượng Hóa Ví):
• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

Các Trường Hợp Sử Dụng: Sự Linh Hoạt Của Khung Cảnh Rei

Hình ảnh ban đầu từ francesco, được biên soạn bởi Deep Tide TechFlow

Khung cơ sở Rei không bị hạn chế trong lĩnh vực tài chính và có thể áp dụng cho các kịch bản rộng sau:

• Tương tác người dùng với Đại lý: Hỗ trợ tạo nội dung
• Phân tích thị trường: Quản lý chuỗi cung ứng và logistics
• Xây dựng Hệ thống Thích nghi: Các kịch bản quản trị
• Đánh giá rủi ro: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Rei đánh giá các rủi ro tiềm năng thông qua phân tích ngữ cảnh

Phát triển tương lai của REI

• Giao diện được cải thiện
• Terminal Alpha dựa trên quyền Token
• Nền tảng phát triển viên

Chào mừng bạn đến tham gia cộng đồng chính thức của Deep Tide TechFlow

Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/TechFlowDaily

Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost

Tài khoản Twitter chính thức tiếng Anh: https://x.com/DeFlow_Intern

Miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được sao chép từ [TechFlow)]. Chuyển tiếp tiêu đề gốc: Hướng dẫn minh họa cho mạng Rei: Hiểu biết đơn giản và rõ ràng về sự tích hợp liền mạch của các tác nhân AI và blockchain. Bản quyền thuộc về tác giả gốc [francis]. Nếu bạn có bất kỳ ý kiến ​​gì về việc tái bản, vui lòng liên hệ Học cổngđội, đội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các thủ tục liên quan.
2. Miễn trách: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không thành lập bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi đội ngũ gate Learn. Trừ khi có quy định khác, bài viết đã dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn.