Los modelos de IA actuales enfrentan un problema persistente: están atados a conjuntos de datos históricos estáticos, lo que los hace costosos de mantener y rápidamente quedan obsoletos en mercados de rápido movimiento. ¿Adaptación en tiempo real? La mayoría de los sistemas simplemente no pueden seguir el ritmo. Ahí es donde el modelo de aprendizaje continuo cambia las reglas del juego: los usuarios alimentan señales del mercado en vivo directamente en el sistema, permitiendo que los modelos se mantengan agudos y receptivos a las condiciones reales en lugar de a los datos de ayer. Este enfoque transforma la forma en que funciona la inteligencia adaptable en entornos de criptomonedas y DeFi, donde las condiciones cambian por hora.