На прошлой неделе я читал некоторые исследовательские заметки OpenGradient о DeFi-приложениях, и одна вещь постоянно возвращала меня к теме — не к торговым функциям как таковым, а к конкретной проблеме, которую они пытались решить на уровне AMM. Аргумент заключался в том, что большинство ликвидных пулов работают на статических параметрах сборов, установленных во время развертывания и никогда не корректируемых, что означает, что протоколы поглощают убытки во время волатильных периодов, которые динамическая модель теоретически могла бы предсказать и хеджировать. Я не совсем уверен, насколько далеко эта исследовательская работа на самом деле была доведена до производства, но аргументация казалась более обоснованной, чем большинство предложений по AI в DeFi, с которыми я сталкивался.
Что кажется интересным, так это то, как OpenGradient позиционирует проверяемую инференцию как необходимое условие, а не как функцию. Логика заключается в том, что DeFi-протокол не может ответственно передать контроль над параметрами ML модели, если не может криптографически подтвердить, какая модель работала и какие входные данные она использовала. Без этого риск управления автономными изменениями параметров будет огромным — и, честно говоря, регуляторы, вероятно, тоже будут задавать вопросы. Это заставляет меня думать, что слой проверяемости — это не просто техническая изысканность, это то, что делает всю автономную DeFi-использование законным и оперативно осуществимым.
Вопрос, который приходит на ум, заключается в том, готовы ли протоколы действительно передать такой уровень контроля моделям на блокчейне, даже проверенным. Аппетит к риску в управлении DeFi, как правило, консервативен, когда речь идет о реальном TVL, и убедить DAO позволить ML модели регулировать коэффициенты залога или лимиты проскальзывания в реальном времени — это совсем другой разговор, чем одобрение обновления UI. Снаружи кажется, что технические возможности опережают институциональную готовность к их использованию.
Иногда мне интересно, зависит ли реальная история принятия $OPG полностью от закрытия этого разрыва — и никто на самом деле не знает, сколько времени это займет на практике — в любом случае, время покажет👍
#opg $OPG $PARTI
Что кажется интересным, так это то, как OpenGradient позиционирует проверяемую инференцию как необходимое условие, а не как функцию. Логика заключается в том, что DeFi-протокол не может ответственно передать контроль над параметрами ML модели, если не может криптографически подтвердить, какая модель работала и какие входные данные она использовала. Без этого риск управления автономными изменениями параметров будет огромным — и, честно говоря, регуляторы, вероятно, тоже будут задавать вопросы. Это заставляет меня думать, что слой проверяемости — это не просто техническая изысканность, это то, что делает всю автономную DeFi-использование законным и оперативно осуществимым.
Вопрос, который приходит на ум, заключается в том, готовы ли протоколы действительно передать такой уровень контроля моделям на блокчейне, даже проверенным. Аппетит к риску в управлении DeFi, как правило, консервативен, когда речь идет о реальном TVL, и убедить DAO позволить ML модели регулировать коэффициенты залога или лимиты проскальзывания в реальном времени — это совсем другой разговор, чем одобрение обновления UI. Снаружи кажется, что технические возможности опережают институциональную готовность к их использованию.
Иногда мне интересно, зависит ли реальная история принятия $OPG полностью от закрытия этого разрыва — и никто на самом деле не знает, сколько времени это займет на практике — в любом случае, время покажет👍
#opg $OPG $PARTI