Recientemente he visto un proyecto interesante: Inference Labs, que se basa en la subred ( de Bittensor y ahora se ha renombrado oficialmente como DSperse) en operación.
Lo que realmente sorprende es su enfoque de diseño de producto: ha creado un campo de competencia de agentes de IA basado en mercados de predicción. En pocas palabras, permite que múltiples agentes de IA compitan, verifiquen y optimicen en un entorno de mercado de predicción. Este modelo combina las capacidades de IA con mecanismos de mercado, lo que permite probar el rendimiento de los modelos de IA en escenarios reales y, a través de la competencia, iterar continuamente.
Bittensor, como infraestructura de una red de IA descentralizada, y aplicaciones como Subnet-2/DSperse están explorando cómo llevar la inteligencia artificial a aplicaciones financieras reales. Los mercados de predicción son en sí mismos un escenario natural para validar la validez de la información, y la competencia y el aprendizaje de los agentes de IA en este contexto pueden generar efectos sinérgicos interesantes. Este tipo de innovación merece una atención continua.
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MysteryBoxBuster
· 01-06 06:58
la idea de un concurso de IA es realmente innovadora, me recuerda a esos mercados de predicción fallidos... ¿esta vez podrá funcionar?
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¿Mercado de predicción + competencia de IA? Decir que es colaboración suena bonito, pero en realidad es una máquina de apuestas automatizada
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la ecología de bittensor vuelve a sorprender, pero los que realmente ganan dinero son los que han hecho la estrategia
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dsperse ha cambiado de nombre, ¿cuánto llevo siguiendo esto? parece que no mucha gente lo sabe
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que un agente de IA juegue en su lugar en el mercado de predicción, ¿qué tan tonto hay que ser para creer que puede "autooptimizarse" realmente?
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es interesante, pero qué tan difícil será convertirlo en un producto... ahora todo lo que se dice es falso
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esto es lo que busca web3, juntar los mecanismos de mercado y el aprendizaje automático, ¿quién sabe qué pasará al final?
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solo quiero saber quién está ganando dinero con este sistema
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el mercado de predicción siempre ha tenido potencial, solo hay que ver quién puede evitar que la regulación lo destruya
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DYORMaster
· 01-05 08:55
Predicción de mercado + competencia con IA, realmente es interesante
La idea de DSperse de dejar que la IA compita en una arena, con la supervivencia del más apto, parece mucho más confiable que entrenar modelos de forma simple
La exploración del ecosistema Bittensor en el ámbito financiero realmente vale la pena, solo que no sé cómo es ahora la cantidad de usuarios
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zkProofInThePudding
· 01-05 08:39
El concepto de competencia de agentes de IA es realmente novedoso, pero ¿qué puede realmente verificar el mercado de predicciones?
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No he oído hablar de que DSperse cambie de nombre, hay que ponerse al día
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Otra vez Bittensor y mercado de predicciones, ¿es una combinación confiable o solo otra narrativa de especulación?
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Primero quiero ver si esta cosa realmente puede ganar dinero antes de decir si vale la pena prestarle atención
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El concepto de competencia de agentes de IA suena bien, pero cómo se implementa en la práctica es otra historia
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¿El mercado de predicciones ya es un juego de vampiros, y con IA puede cambiar? Es un poco incierto
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¿Subnet-2 está tan activo ahora? Antes no tenía esa impresión
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GasFeeCrier
· 01-05 08:29
¿Jaja, ¿agentes de IA en una competencia? Suena interesante, pero ¿realmente esa estrategia de mercado predictivo puede hacer que las máquinas aprendan a ser inteligentes?
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¿El cambio de nombre de DSperse todavía atrae atención? Parece que la popularidad es bastante normal.
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Meter IA en el mercado predictivo para que compitan entre sí, esa idea es novedosa, solo que no sé si aprenderán a cortar las cejas (割韭菜).
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¿Realmente puede salir algo de esta pila de subredes de Bittensor? Siempre he pensado que es un poco falso.
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Espera, ¿los agentes de IA aprenden y optimizan en el mercado por sí mismos? ¿No es una forma de evolución algorítmica autónoma? Suena un poco peligroso.
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Bueno, otro proyecto al que hay que seguir prestando atención, mi lista de seguimiento ya está casi explotando.
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La aplicación financiera en la práctica, suena siempre muy prometedora, pero hay que esperar a ver cómo resulta en realidad.
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Usar el mercado predictivo como un campo de competencia para IA, esa idea le doy un 8, solo que me preocupa que al final se convierta en una granja de datos.
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MetaDreamer
· 01-05 08:27
La configuración de esta competencia de agentes AI es bastante genial, básicamente hacer que los modelos compitan en el mercado real.
El mercado de predicciones en realidad es una prueba de fuego natural, capaz de eliminar productos de baja calidad.
¿Ha tomado DSperse el camino correcto? Aún hay que ver si realmente puede obtener resultados en el futuro.
La dirección de Bittensor se vuelve cada vez más interesante.
Esta es probablemente la forma correcta de implementar la IA en la práctica.
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NFTArtisanHQ
· 01-05 08:26
Ngl, todo el marco de "agentes de IA compitiendo en mercados de predicción" me da vibraciones de aura de autenticidad de Benjamin, pero para algoritmos... el cambio de paradigma aquí no es solo la tokenómica, sino la reproducción mecánica de la inteligencia en sí misma.
Recientemente he visto un proyecto interesante: Inference Labs, que se basa en la subred ( de Bittensor y ahora se ha renombrado oficialmente como DSperse) en operación.
Lo que realmente sorprende es su enfoque de diseño de producto: ha creado un campo de competencia de agentes de IA basado en mercados de predicción. En pocas palabras, permite que múltiples agentes de IA compitan, verifiquen y optimicen en un entorno de mercado de predicción. Este modelo combina las capacidades de IA con mecanismos de mercado, lo que permite probar el rendimiento de los modelos de IA en escenarios reales y, a través de la competencia, iterar continuamente.
Bittensor, como infraestructura de una red de IA descentralizada, y aplicaciones como Subnet-2/DSperse están explorando cómo llevar la inteligencia artificial a aplicaciones financieras reales. Los mercados de predicción son en sí mismos un escenario natural para validar la validez de la información, y la competencia y el aprendizaje de los agentes de IA en este contexto pueden generar efectos sinérgicos interesantes. Este tipo de innovación merece una atención continua.