Beaucoup d'amis qui effectuent des transactions on-chain ont rencontré ce piège : vouloir utiliser un robot d'arbitrage automatique pour le marché des prédictions, avec une logique claire et précise, mais lorsque vient le moment de faire coder l'IA, ça bloque. Quel cadre choisir ? Comment connecter les données ? Comment faire que le marché en temps réel alimente les ordres ? Une multitude de pièges.
En réalité, le problème ne réside pas dans la réflexion, mais dans les limites d'un seul outil d'IA. Aujourd'hui, je souhaite partager une méthode de développement combiné multi-modèles, capable de gérer presque toute la chaîne, de la conception de l'architecture à l'exécution des transactions.
L'idée centrale est très simple : faire en sorte que différentes IA remplissent chacune leur rôle. Un pour l'organisation de l'architecture, un pour la logique centrale, un autre pour le débogage et l'optimisation — une collaboration coordonnée. Cela permet non seulement de doubler l'efficacité, mais aussi d'améliorer la qualité du code.
Même sans expérience préalable, on peut s'y mettre, à condition de trouver le bon rythme. J'ai organisé ici un processus complet de pratique, incluant le choix des modèles, la conception des prompts, l'intégration du code et la phase de test, avec toutes les méthodes essentielles.
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StakeTillRetire
· 01-07 18:05
C'est tellement réaliste, un seul AI est vraiment décevant, je me suis déjà fait avoir auparavant
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L'idée de la collaboration multi-modèles est bonne, mais il faut répéter les prompts encore et encore, c'est énervant
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Commencer sans aucune base ? Haha, voyons voir
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Je vais essayer de séparer la structuration, la logique et le débogage, ça me semble une bonne idée
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Doubler l'efficacité semble plutôt ambitieux, combien peut-on réellement multiplier ?
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Améliorer la qualité du code... à condition d'écrire correctement les prompts, c'est là le problème
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Gérer toute la chaîne du début à la fin, ça a l'air génial, mais ce sont les détails qui font la différence
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Le choix du cadre est vraiment difficile, y a-t-il des solutions de référence en Chine ?
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Ce n'est pas suffisant d'avoir juste une idée, il faut aussi explorer le tempérament du modèle
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On dirait encore une explication toute faite du "je maîtrise"
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LongTermDreamer
· 01-07 13:36
Ah zut, c'est encore cette méthode, quelqu'un en parlait déjà il y a trois ans, et il a tout perdu...
Mais pour en revenir à ce que je disais, coder des stratégies de trading avec l'IA est vraiment un piège, je suis déjà tombé dedans, les cadres, les données, la conduite, tout pose problème, c'est vraiment épuisant
Utiliser plusieurs IA à tour de rôle ? Ça semble plutôt intelligent, mais je ne sais pas si ça pourra survivre en vrai marché...
Peut-on commencer sans aucune base ? Là, je suis rassuré, j'avais justement envie de me lancer dans une configuration complète
Je ne crois qu'à moitié à l'idée que la qualité du code double, au fond, c'est surtout une question de savoir si on peut suivre le rythme
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MEVictim
· 01-05 04:30
Je dois essayer cette méthode, compter uniquement sur une IA peut facilement conduire à des erreurs.
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fork_in_the_road
· 01-05 04:29
J'ai toujours voulu essayer la combinaison de plusieurs modèles, si une IA ne peut pas gérer, c'est vraiment galère
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unrekt.eth
· 01-05 04:29
Je dois essayer cette combinaison, un seul AI peut facilement échouer
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BearMarketLightning
· 01-05 04:19
Avez-vous déjà essayé cette combinaison multi-modèles ? Vraiment impressionnant.
L'idée que chaque IA ait sa propre tâche pour coder est bonne, mais peut-elle vraiment fonctionner ?
Cela semble merveilleux, mais en pratique, c'est encore un piège.
La collaboration de plusieurs IA paraît séduisante, mais lors du débogage, on risque de s'épuiser.
Structuration de l'architecture, logique, débogage séparés, on a l'impression que c'est un peu une sur-conception.
Si cette méthode pouvait vraiment être utilisée par des débutants, je le croirais.
L'intégration des données est toujours la partie la plus ennuyeuse, aucune IA ne peut la gérer entièrement.
Beaucoup d'amis qui effectuent des transactions on-chain ont rencontré ce piège : vouloir utiliser un robot d'arbitrage automatique pour le marché des prédictions, avec une logique claire et précise, mais lorsque vient le moment de faire coder l'IA, ça bloque. Quel cadre choisir ? Comment connecter les données ? Comment faire que le marché en temps réel alimente les ordres ? Une multitude de pièges.
En réalité, le problème ne réside pas dans la réflexion, mais dans les limites d'un seul outil d'IA. Aujourd'hui, je souhaite partager une méthode de développement combiné multi-modèles, capable de gérer presque toute la chaîne, de la conception de l'architecture à l'exécution des transactions.
L'idée centrale est très simple : faire en sorte que différentes IA remplissent chacune leur rôle. Un pour l'organisation de l'architecture, un pour la logique centrale, un autre pour le débogage et l'optimisation — une collaboration coordonnée. Cela permet non seulement de doubler l'efficacité, mais aussi d'améliorer la qualité du code.
Même sans expérience préalable, on peut s'y mettre, à condition de trouver le bon rythme. J'ai organisé ici un processus complet de pratique, incluant le choix des modèles, la conception des prompts, l'intégration du code et la phase de test, avec toutes les méthodes essentielles.