AI para sa Pagsusuri ng Data ng DeFi: Praktikal na On-Chain na Work...

AI para sa Pagsusuri ng Data ng DeFi: Isang Praktikal na On-Chain na Workflow

AI para sa Pagsusuri ng Data ng DeFi: Isang Praktikal na On-Chain na Workflow ay tungkol sa pag-convert ng transparent-ngunit-magulong aktibidad sa blockchain sa maulit-ulit na pananaliksik: malinis na datasets, mapagtanggol na mga tampok, nasusuring mga hypothesis, at minomonitor na mga modelo. Kung ikaw ay kailanman tumingin sa mga dashboard ng TVL, mga pahina ng yield, at mga chart ng token at naisip “ito ay parang hindi tiyak,” ang workflow na ito ang iyong lunas. At kung gusto mo ang nakabalangkas, nakasalang na pagsusuri (ang paraan ng SimianX AI sa pag-frame ng multi-step na mga loop ng pananaliksik), maaari mong dalhin ang parehong disiplina sa on-chain na trabaho upang ang mga resulta ay maipaliwanag, maihahambing sa iba’t ibang protocol, at madaling ulitin.

SimianX AI on-chain workflow overview diagram — on-chain workflow overview diagram

Bakit mas mahirap (at mas mabuti) ang pagsusuri ng on-chain na data kaysa sa hitsura nito

Ang on-chain na data ay nagbibigay sa iyo ng ground truth para sa mga nangyari: mga transfer, swap, utang, liquidation, staking, mga boto sa pamamahala, at daloy ng bayad. Ngunit ang “ground truth” ay hindi nangangahulugang “madaling katotohanan.” Ang mga analyst ng DeFi ay nakakaranas ng mga problema tulad ng:

Ambiguity ng entidad: ang mga address ay hindi mga pagkakakilanlan; ang mga kontrata ay nagpo-proxy ng ibang mga kontrata; ang mga relayer ay nagtatago ng mga EOA.

Composable na daloy: ang isang aksyon ng gumagamit ay nag-trigger ng maraming internal na tawag, mga kaganapan, at mga pagbabago sa estado.

Pagbaluktot ng insentibo: ang mga yield ay maaaring ma-inflate ng emissions, wash activity, o pansamantalang liquidity mining.

Adversarial na kapaligiran: ang MEV, sandwiching, oracle games, at governance capture ay lumilikha ng non-stationary na pag-uugali.

Mga bitag sa pagsusuri: ang pag-label ng “mga magandang protocol” laban sa “mga masamang protocol” ay subjective maliban kung magtatakda ka ng nasusuring kinalabasan.

Ang upside ay napakalaki: kapag nag-build ka ng AI-ready na pipeline, maaari mong sagutin ang mga tanong gamit ang ebidensya, hindi vibes—pagkatapos ay patuloy na i-run ang parehong workflow habang nagbabago ang mga kondisyon.

SimianX AI messy on-chain data to clean features — messy on-chain data to clean features

Hakbang 0: Magsimula sa isang desisyon, hindi sa isang dataset

Ang pinakamabilis na paraan upang masayang ang oras sa DeFi ay ang “i-download ang lahat” at umaasa na lalabas ang mga pattern. Sa halip, tukuyin:

1. Desisyon: ano ang gagawin mong iba batay sa pagsusuri?

2. Obheto: protocol, pool, token, estratehiya ng vault, o cohort ng wallet?

3. Horizon ng oras: intraday, lingguhan, quarterly?

4. Sukatan ng kinalabasan: ano ang itinuturing na tagumpay o kabiguan?

Mga halimbawa ng desisyon na mahusay na umaangkop sa AI

Pagsubaybay sa panganib ng protocol: “Dapat ba nating limitahan ang exposure sa pamilihan ng pautang na ito?”

Sustainability ng yield: “Ito bang APY ay karamihan emissions, o suportado ng bayarin?”

Kalusugan ng likwididad: “Maaari ba tayong pumasok/labas na may katanggap-tanggap na slippage sa ilalim ng stress?”

Pag-uugali ng wallet: “Ang mga cohort ng ‘smart money’ ba ay nag-iipon o nagbabahagi?”

Dinamika ng pamamahala: “Ang kapangyarihan sa pagboto ba ay nagkokoncentrate sa iilang entidad?”

Pangunahing pananaw: Pinakamalakas ang AI kapag ang target ay nasusukat (hal., posibilidad ng drawdown, dalas ng liquidation, ratio ng bayarin sa emissions), hindi kapag ang target ay “mabuting naratibo.”

SimianX AI decision-first framing — decision-first framing

Hakbang 1: Itayo ang iyong pundasyon ng on-chain data (mga pinagmulan + reproducibility)

Ang isang praktikal na on-chain workflow ay nangangailangan ng dalawang layer: raw chain truth at enriched context.

A. Raw chain truth (canonical inputs)

Sa pinakamababa, planuhin na kolektahin:

Mga Blocks/transaksyon: timestamps, gas, tagumpay/kabiguan

Mga Logs/kaganapan: inilabas ng mga kontrata (DEX swaps, mints/burns, borrows, repays)

Mga Traces/panloob na tawag: call graph para sa mga kumplikadong transaksyon (lalo na mahalaga para sa mga aggregator at vault)

Mga State snapshots: mga balanse, reserba, utang, collateral, kapangyarihan sa pamamahala sa oras na t

Pro tip: tratuhin ang bawat dataset bilang isang versioned snapshot:

chain + block range (o eksaktong taas ng block)

bersyon ng indexer (kung gumagamit ng third-party)

pag-decode ng mga bersyon ng ABI

paraan ng price oracle

B. Enrichment (konteksto na kakailanganin mo para sa “kahulugan”)

Token metadata: decimals, simbolo, wrappers, rebasing behavior

Price data: pinagkakatiwalaang presyo ng oracle + DEX-derived TWAPs (na may guardrails)

Protocol semantics: aling mga kaganapan ang tumutugma sa aling mga aksyon sa ekonomiya

Labels: mga kategorya ng kontrata (DEX, pagpapautang, tulay), kilalang multisigs, CEX hot wallets, atbp.

Minimal reproducible schema (ano ang gusto mo sa iyong warehouse)

Isipin sa “fact tables” at “dimensions”:

fact_swaps(chain, block_time, tx_hash, pool, token_in, token_out, amount_in, amount_out, trader, fee_paid)

fact_borrows(chain, block_time, market, borrower, asset, amount, rate_mode, health_factor)

dim_address(address, label, type, confidence, source)

dim_token(token, decimals, is_wrapped, underlying, risk_flags)

dim_pool(pool, protocol, pool_type, fee_tier, token0, token1)

Gumamit ng inline code na pangalan nang pare-pareho upang hindi masira ang mga downstream features.

SimianX AI warehouse schema — warehouse schema

Step 2: Normalize entities (addresses → actors)

Hindi nag-iisip ang mga AI models sa hex strings; natututo sila mula sa behavioral patterns. Ang iyong trabaho ay i-convert ang mga address sa matatag na “entities” kung posible.

Praktikal na labeling approach (mabilis → mas mabuti)

Magsimula sa tatlong antas:

Tier 1 (mataas na kumpiyansa): mga protocol contracts, kilalang multisigs, verified deployers

Tier 2 (katamtaman): cluster heuristics (shared funding source, paulit-ulit na mga pattern ng interaksyon)

Tier 3 (mababa): behavioral archetypes (arb bot, MEV searcher, passive LP)

Ano ang dapat itago para sa bawat label

label (hal., “MEV bot”, “protocol treasury”)

confidence (0–1)

evidence (mga patakarang na-trigger, heuristics, mga link)

valid_from / valid_to (nagbabago ang mga label!)

Wallet clustering: panatilihin itong konserbatibo

Ang clustering ay makakatulong (hal., pag-group ng mga address na kontrolado ng isang operator), ngunit maaari rin itong makasira sa iyong dataset kung mali.

Pumili ng katumpakan sa halip na recall: mas masahol ang maling pagsasama kaysa sa na-miss na pagsasama.

Subaybayan ang mga cluster bilang hypotheses, hindi mga katotohanan.

Panatilihing magagamit ang mga raw address upang makapagbalik.

Entity task	Ano ang binubuksan nito	Karaniwang bitag
Pag-uuri ng kontrata	Mga tampok sa antas ng protocol	Nagpapalito ang mga pattern ng proxy/upgrade
Wallet clustering	Mga daloy ng cohort	Maling pagsasama mula sa mga ibinahaging tagapagpondo
Pagtukoy ng bot	Malinis na “organic” na signal	Paglipat ng label habang nag-aangkop ang mga bot
Pagtukoy sa treasury	Pagsusuri ng tunay na kita	Paghahalo ng treasury laban sa mga bayarin ng gumagamit

Hakbang 3: Feature engineering para sa DeFi (ang “economic truth” layer)

Dito nagiging kapaki-pakinabang ang AI. Natututo ang iyong modelo mula sa mga tampok—kaya magdisenyo ng mga tampok na sumasalamin sa mga mekanismo, hindi lamang “mga numero.”

A. DEX & mga tampok ng liquidity (katotohanan ng pagpapatupad)

Kasama sa mga kapaki-pakinabang na tampok ang:

Depth & slippage: tinatayang epekto ng presyo para sa laki ng kalakalan (hal., $10k/$100k/$1m)

Pamamahagi ng liquidity: konsentrasyon malapit sa kasalukuyang presyo (para sa mga concentrated liquidity AMMs)

Episyensya ng bayarin: mga bayarin bawat yunit ng TVL, mga bayarin bawat yunit ng dami

Mga signal ng wash-trade: mataas na dami na may mababang pagbabago sa netong posisyon

MEV pressure: mga pattern ng sandwich, dalas ng backrun, mga spike ng priority fee sa paligid ng aktibidad ng pool

Matibay na patakaran: Kung mahalaga sa iyo ang tradability, i-modelo ang slippage sa ilalim ng stress, hindi “average daily volume.”

B. Mga tampok ng pagpapautang (insolvency & reflexivity)

Utilization rate: tagapagpahiwatig ng presyon ng demand

Konsentrasyon ng collateral: bahagi ng top-N collateral (panganib ng balyena)

Densidad ng liquidation: kung gaano karaming collateral ang malapit sa mga threshold ng liquidation

Proxy ng masamang utang: mga liquidation na nabigo o nakabawi ng mas mababa sa utang

Pagbabago ng rehimen ng rate: biglaang pagbabago sa mga rate ng pautang/supply

C. “Tunay na ani” vs ani ng insentibo (pundasyon ng sustainability)

Madalas na naghalo ang mga ani ng DeFi:

Ani na sinusuportahan ng bayad: mga bayarin sa kalakalan, interes sa pautang, kita ng protocol

Ani ng insentibo: mga emission ng token, gantimpala, suhol, isang beses na subsidyo

Isang praktikal na pagkakabuwal:

gross_yield = fee_yield + incentive_yield

real_yield ≈ fee_yield - dilution_cost (kung saan ang dilution cost ay nakadepende sa konteksto, ngunit dapat mong subaybayan ang mga emission bilang porsyento ng market cap at paglago ng circulating supply)

Pangunahing pananaw: ang sustainable yield ay bihirang pinakamataas na ani. Ito ang ani na nananatili kapag ang mga insentibo ay humina.

SimianX AI Ilustrasyon ng mga tampok ng DEX at pagpapautang — Ilustrasyon ng mga tampok ng DEX at pagpapautang

Hakbang 4: Lagyan ng label ang target (kung ano ang nais mong ipredict ng modelo)

Maraming dataset ng DeFi ang nabibigo dahil ang mga label ay malabo. Ang mga magandang target ay tiyak at nasusukat.

Mga halimbawa ng mga target ng modelo

Klasipikasyon ng panganib: “Probabilidad ng >30% na TVL drawdown sa loob ng 30 araw”

Liquidity shock: “Tsansa ng slippage >2% para sa $250k trade sa panahon ng mataas na volatility”

Pagbagsak ng ani: “Ang ratio ng fee-to-emissions ay bumababa sa ilalim ng 0.3 sa loob ng 14 na magkakasunod na araw”

Eksploit/anomaly: “Hindi normal na paglabas kumpara sa makasaysayang baseline”

Pagtukoy ng rehimen: “Ang merkado ay lumilipat mula sa organiko patungo sa insentibo-driven na liquidity”

Iwasan ang label leakage

Kung ang iyong label ay gumagamit ng impormasyon sa hinaharap (tulad ng isang susunod na eksploit), tiyakin na ang iyong mga tampok ay gumagamit lamang ng data na available bago ang kaganapan. Kung hindi, ang modelo ay “nangungurakot.”

SimianX AI Ilustrasyon ng timeline ng pag-label — Ilustrasyon ng timeline ng pag-label

Hakbang 5: Pumili ng tamang diskarte sa AI (at saan nababagay ang LLMs)

Iba't ibang mga tanong sa DeFi ang tumutugma sa iba't ibang pamilya ng modelo.

A. Pagtataya ng time-series (kapag mahalaga ang dynamics)

Gamitin kapag ikaw ay nagtataya ng:

mga bayarin, dami, paggamit, iskedyul ng emissions

mga pagpasok/paglabas ng TVL

mga rehimen ng volatility

B. Pag-uuri at pagraranggo (kapag pumipili ka ng “mga nangungunang kandidato”)

Gamitin kapag kailangan mo ng:

“top 20 pools ayon sa sustainable yield”

“mga protocol na malamang na makakaranas ng liquidity shocks”

“mga wallet cohort na malamang na makapag-ipon”

C. Pagtuklas ng anomaly (kapag hindi mo pa alam ang atake)

Kapaki-pakinabang para sa:

mga bagong pattern ng pagsasamantala

mga atake sa pamamahala

mga lagda ng pag-ubos ng tulay

mga rehimen ng pagmamanipula ng oracle

D. Pagkatuto ng graph (kapag ang mga relasyon ang signal)

Ang on-chain ay likas na isang graph: wallets ↔ contracts ↔ pools ↔ assets. Ang mga feature na batay sa graph ay maaaring lumampas sa mga patag na talahanayan para sa:

pagtuklas ng sybil

magkakaugnay na pag-uugali

mga landas ng contagion (mga cascade ng liquidation)

Saan tumutulong ang LLMs (at saan hindi)

Ang LLMs ay mahusay para sa:

pag-parse ng mga panukala, dokumento, audit sa mga nakabalangkas na tala

pagkuha ng “ano ang nagbago” sa mga forum ng pamamahala

pagbuo ng mga hypothesis at mga tseke

Ang LLMs ay hindi kapalit para sa:

tamang on-chain decoding

causal inference

disiplina sa backtesting

Isang praktikal na hybrid:

LLMs para sa interpretasyon + istruktura

ML/time-series/graphs para sa pagtataya + scoring

rule-based checks para sa mahihigpit na limitasyon

SimianX AI model selection decision tree — model selection decision tree

Hakbang 6: Pagsusuri at backtesting (ang hindi mapag-uusapan na bahagi)

Ang DeFi ay hindi nakatigil. Kung hindi mo ito susuriin nang maayos, ang iyong “signal” ay isang mirage.

A. Hatiin ayon sa oras, hindi nang random

Gamitin ang mga paghahati batay sa oras:

Sanayin: mas matatandang panahon

I-validate: gitna

Subukan: pinakabagong out-of-sample window

B. Subaybayan ang parehong katumpakan at kalidad ng desisyon

Sa DeFi, madalas mong pinahahalagahan ang ranking at panganib, hindi lamang ang “katumpakan.”

Pag-uuri: precision/recall, ROC-AUC, PR-AUC

Pag-ranggo: NDCG, top-k hit rate

Panganib: calibration curves, expected shortfall, drawdown stats

Katatagan: pag-urong ng pagganap sa paglipas ng panahon (drift)

Isang simpleng checklist para sa pagsusuri

1. Tukuyin ang desisyon na patakaran (hal., “iwasan kung ang risk score > 0.7”)

2. Backtest gamit ang mga gastos sa transaksyon at slippage na mga palagay

3. Patakbuhin ang stress regimes (mataas na gas, mataas na volatility, kakulangan sa liquidity)

4. Ihambing laban sa mga baseline (madalas na nananalo ang mga simpleng heuristics)

5. Itago ang isang audit trail (mga tampok, bersyon ng modelo, snapshot blocks)

Evaluation layer	What you measure	Why it matters
Predictive	AUC / error	Signal quality
Economic	PnL / drawdown / slippage	Real-world viability
Operational	latency / stability	Can it run daily?
Safety	false positives/negatives	Risk appetite alignment

SimianX AI backtesting and monitoring — backtesting and monitoring

Hakbang 7: I-deploy bilang isang loop (hindi isang one-off na ulat)

Ang tunay na “praktikal na workflow” ay isang loop na maaari mong patakbuhin araw-araw/linggo.

Pangunahing production loop

I-ingest ang mga bagong blocks/events

Muling kalkulahin ang mga tampok sa rolling windows

I-score ang mga pools/protocols/wallet cohorts

I-trigger ang mga alerto para sa mga paglabag sa threshold

I-log ang mga paliwanag at snapshots para sa auditability

Pagsubaybay na mahalaga sa DeFi

Data drift: ang mga volume/buwis/regimes ba ay nasa labas ng mga historikal na saklaw?

Label drift: ang pag-uugali ng “MEV bot” ba ay nagbabago?

Pipeline health: nawawalang mga kaganapan, ABI decode failures, anomalies sa price oracle

Model decay: bumababa ang pagganap sa mga kamakailang windows

Praktikal na patakaran: kung hindi mo maipaliwanag bakit nagbago ang score ng modelo, hindi mo ito mapagkakatiwalaan sa isang reflexive market.

SimianX AI monitoring dashboard — monitoring dashboard

Isang halimbawa: “Totoo ba ang APY na ito?”

Ilapat natin ang workflow sa isang karaniwang DeFi na bitag: kaakit-akit na mga ani na kadalasang mga insentibo.

Hakbang-hakbang

Tukuyin ang bagay: isang tiyak na pool/vault

Horizon: susunod na 30–90 araw

Kinalabasan: marka ng pagpapanatili

Kalkulahin:

fee_revenue_usd (mga bayarin sa kalakalan / interes sa pautang)

incentives_usd (emisyon + suhol + gantimpala)

net_inflows_usd (organiko ba o mercenary ang TVL?)

user_return_estimate (kita mula sa bayarin bawas ang IL / mga gastos sa pautang kung kinakailangan)

Isang simpleng ratio ng pagpapanatili:

fee_to_incentive = fee_revenue_usd / max(incentives_usd, 1)

Pagsasalin:

fee_to_incentive > 1.0 kadalasang nagpapahiwatig ng ani na suportado ng bayarin

fee_to_incentive < 0.3 nagpapahiwatig na nangingibabaw ang mga insentibo

Sukat	Ano ang sinasabi nito	Red flag threshold
feetoincentive	ani na suportado ng bayarin vs emisyon	< 0.3
TVL churn	mercenary na likwididad	mataas na lingguhang churn
whale share	panganib ng konsentrasyon	nangungunang 5 > 40%
MEV intensity	pagkakalantad sa pagkilos	tumataas na sandwich rate
net fees per TVL	kahusayan	bumababang trend

Magdagdag ng AI:

I-forecast ang fee_revenue_usd sa ilalim ng maraming senaryo ng dami

I-uri ang “organiko vs insentibo-driven” na rehimen

Magbigay ng alerto kapag ang ratio ay mabilis na bumababa

SimianX AI real yield decomposition — real yield decomposition

Paano gumagana ang AI para sa pagsusuri ng data ng DeFi sa chain?

AI para sa pagsusuri ng data ng DeFi ay gumagana sa chain sa pamamagitan ng pagbabago ng mga low-level na artifact ng blockchain (mga transaksyon, mga log, mga trace, at estado) sa mga katangian ng ekonomiya (mga bayarin, leverage, lalim ng likwididad, konsentrasyon ng panganib), pagkatapos ay natututo ng mga pattern na nagtataya ng mga resulta na maaari mong sukatin (sustainability ng yield, mga shock sa likwididad, panganib ng insolvency, anomalous na daloy). Ang bahagi ng “AI” ay kasing ganda lamang ng:

ang feature mapping mula sa mga kaganapan → ekonomiya,

ang mga label na nagtatakda ng tagumpay/pagbigo,

at ang evaluation loop na pumipigil sa overfitting.

Kung ituturing mo ang workflow bilang isang paulit-ulit na sistema—tulad ng staged research approach na binigyang-diin sa SimianX-style multi-step analysis—makakakuha ka ng mga modelo na umuunlad sa paglipas ng panahon sa halip na mga brittle na one-off na pananaw.

SimianX AI ai-on-chain mechanics — ai-on-chain mechanics

Praktikal na tooling: isang minimal na stack na maaari mong talagang patakbuhin

Hindi mo kailangan ng malaking koponan, ngunit kailangan mo ng disiplina.

A. Layer ng Data

Warehouse (mga talahanayan + mga partition ayon sa chain/time)

ABI decoding at normalization ng kaganapan

Price pipeline na may oracle/TWAP guardrails

B. Layer ng Analytics

Mga feature jobs (rolling windows, cohort metrics)

Evaluation harness (time splits, baselines, stress tests)

Mga dashboard + alerting

C. “Research agent” layer (opsyonal ngunit makapangyarihan)

Dito nagliliwanag ang multi-agent mindset:

isang agent ang nagche-check ng kalidad ng data

isang nakatuon sa mekanika ng protocol

isang nag-stress-test ng mga palagay

isang sumusulat ng huling buod na may mga sipi at caveats

Dito rin maaaring maging kapaki-pakinabang na mental model ang SimianX AI: sa halip na umasa sa isang solong “alam ang lahat” na pagsusuri, gumamit ng mga specialized perspectives at pilitin ang mga tahasang tradeoffs—pagkatapos ay mag-output ng isang malinaw, estrukturadong ulat. Maaari mong tuklasin ang platform approach sa SimianX AI.

SimianX AI tooling stack — tooling stack

Karaniwang mga paraan ng pagkabigo (at kung paano ito maiiwasan)

Pagkakamali sa TVL bilang kalusugan: Maaaring umupa ang TVL. Subaybayan ang churn, konsentrasyon, at kahusayan ng bayad.

Pagsawalang-bahala sa mga gastos sa slippage: ang mga backtest na walang mga palagay sa pagpapatupad ay pantasya.

Sobrang pagtitiwala sa mga label: ang mga label ng “smart money” ay nagbabago; panatilihin ang tiwala at muling i-validate.

Hindi pagmomodelo ng mga insentibo: mahalaga ang mga iskedyul ng emissions; ituring ang mga ito bilang mga first-class na variable.

Walang audit trail: kung hindi mo ma-reproduce ang isang score mula sa parehong mga block, hindi ito pananaliksik—ito ay nilalaman.

FAQ Tungkol sa AI para sa Pagsusuri ng Data ng DeFi: Isang Praktikal na On-Chain na Workflow

Paano bumuo ng on-chain na mga tampok para sa machine learning sa DeFi?

Magsimula mula sa mekanika ng protocol: i-map ang mga kaganapan sa ekonomiya (mga bayarin, utang, collateral, lalim ng likwididad). Gumamit ng rolling windows, iwasan ang leakage, at itago ang mga depinisyon ng tampok na may bersyoning upang ma-reproduce mo ang mga resulta.

Ano ang tunay na yield sa DeFi, at bakit ito mahalaga?

Ang tunay na yield ay yield na pangunahing sinusuportahan ng organikong kita ng protocol (mga bayarin/interes) sa halip na mga emissions ng token. Mahalaga ito dahil ang mga emissions ay maaaring mawala, habang ang mga bayad na nakabatay sa kita ay madalas na nananatili (bagaman maaari pa rin silang maging cyclical).

Ano ang pinakamahusay na paraan upang i-backtest ang mga signal ng DeFi nang hindi niloloko ang sarili?

Hatiin ayon sa oras, isama ang mga gastos sa transaksyon at slippage, at subukan sa iba't ibang stress regimes. Palaging ikumpara sa mga simpleng baseline; kung ang iyong modelo ay hindi kayang talunin ang isang heuristic nang maaasahan, malamang na ito ay overfit.

Maaari bang palitan ng LLMs ang quantitative on-chain analysis?

Maaari ng LLMs na pabilisin ang interpretasyon—pagsasummarize ng mga panukala, pagkuha ng mga palagay, pag-aayos ng mga checklist—ngunit hindi nila kayang palitan ang tamang pag-decode ng mga kaganapan, masusing pag-label, at pagsusuri batay sa oras. Gumamit ng LLMs upang i-structure ang pananaliksik, hindi upang “hallucinate” ang chain.

Paano ko matutukoy ang insentibo-driven (mercenary) na likwididad?

Subaybayan ang TVL churn, mga ratio ng bayad sa insentibo, at komposisyon ng wallet cohort. Kung ang likwididad ay lumilitaw kapag tumataas ang mga insentibo at mabilis na umalis pagkatapos, ituring ang ani bilang marupok maliban kung ang mga bayad ay nakapag-suporta dito nang nakapag-iisa.

Konklusyon

Ang AI ay nagiging tunay na mahalaga sa DeFi kapag binabago mo ang on-chain noise sa isang paulit-ulit na workflow: desisyon-unang pag-frame, reproducible datasets, konserbatibong pag-label ng entity, mekanismo-batay na mga tampok, time-split evaluation, at patuloy na pagmamanman. Sundin ang praktikal na on-chain loop na ito at makakabuo ka ng pagsusuri na maihahambing sa iba't ibang protocol, matibay sa mga pagbabago ng rehimen, at maipapaliwanag sa mga kasamahan o stakeholder.

Kung nais mo ng isang nakabalangkas na paraan upang magsagawa ng staged, multi-perspective na pananaliksik (at upang isalin ang kumplikadong data sa malinaw, maibabahaging mga output), tuklasin ang SimianX AI bilang isang modelo para sa pag-organisa ng masusing pagsusuri sa isang maaksiyong workflow.