2026-01-05 07:24:18

Model AI saat ini menghadapi masalah yang terus-menerus: mereka terkunci dalam dataset historis statis, membuatnya mahal untuk dipelihara dan cepat menjadi usang di pasar yang bergerak cepat. Adaptasi waktu nyata? Kebanyakan sistem tidak bisa mengikuti. Di sinilah model pembelajaran berkelanjutan mengubah permainan—pengguna memasukkan sinyal pasar langsung ke dalam sistem, memungkinkan model tetap tajam dan responsif terhadap kondisi aktual daripada data kemarin. Pendekatan ini mengubah cara kerja kecerdasan adaptif di lingkungan crypto dan DeFi di mana kondisi berubah setiap jam.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

11 Suka

Hadiah
11
8
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

LightningLady

· 01-07 11:17

Memberikan data secara real-time ke AI? Terdengar menarik, tapi siapa yang menjamin kualitas data, masuk sampah keluar sampah.

Lihat AsliBalas0

ContractFreelancer

· 01-05 07:54

Hmm, pendekatan iterasi waktu nyata ini memang luar biasa, tidak tahu seberapa jauh lebih unggul dibandingkan model-model yang hanya mengandalkan keuntungan lama.

Lihat AsliBalas0

SocialFiQueen

· 01-05 07:50

Memberikan data secara real-time ke AI ini luar biasa, akhirnya ada yang memahami sensasi kegilaan perubahan di pasar crypto yang terjadi dalam hitungan detik

Lihat AsliBalas0

LiquidatedDreams

· 01-05 07:41

Tampaknya sedikit berlebihan, apakah benar-benar bisa berjalan saat dijalankan?

Lihat AsliBalas0

BlockchainDecoder

· 01-05 07:37

Dari segi teknis, ide continuous learning ini memang menyentuh titik permasalahan, tapi harus jujur — sebagian besar implementasi proyek masih jauh dari kondisi ideal Data menunjukkan bahwa keterlambatan model tradisional memang dapat menghambat keuntungan, yang perlu diperhatikan adalah sangat sedikit sistem yang benar-benar mampu menangani sinyal real-time tanpa distorsi, mengutip dari sebuah studi tentang model prediksi DeFi tahun lalu, masalah bias sampel masih menjadi kekurangan utama Berdasarkan beberapa poin berikut ini: sinyal pasar sendiri penuh dengan noise, bagaimana menyaringnya adalah masalah besar; dan juga desain feedback loop, yang jika tidak hati-hati bisa dengan mudah terjebak dalam lingkaran penguatan diri Jadi daripada mengatakan ini adalah perubahan revolusioner, lebih tepat jika dikatakan bahwa ini adalah langkah maju di jalur yang benar, tapi jangan terlalu menilai tinggi tingkat kematangan implementasi saat ini

Lihat AsliBalas0

HashBrownies

· 01-05 07:33

Sejujurnya, kerangka pembelajaran berkelanjutan ini terdengar cukup bagus, tetapi pasar crypto yang begitu kompetitif, apakah benar-benar bisa mengikuti...

Lihat AsliBalas0

BearMarketBro

· 01-05 07:24

Memberikan data secara real-time ke model terdengar bagus, tapi apakah benar-benar bisa berjalan? Bagaimanapun juga, saya tidak percaya.

Lihat AsliBalas0