加密货币市场作为AI预测模型的试验场 - 加密货币市场为机器学习提供了无与伦比的试验环境，其价格同时受链上交易、全球情绪信号和宏观经济输入影响，产生了适合高级神经网络的密集数据集 [2] - 该领域稳定的实时信息流使得评估和重新应用算法成为可能，不受固定交易时间或限制性市场准入的干扰 [2] 机器学习技术的应用与演进 - 长短期记忆神经网络因其能够识别长期市场模式，在波动市场中比传统分析技术更加灵活，被广泛应用于解释市场行为 [3] - 将LSTM与注意力机制相结合的混合模型改进了从市场噪声中提取重要信号的技术，能够分析结构化价格数据和非结构化数据 [3] - 通过引入自然语言处理解读新闻流和社交媒体活动，实现了情绪测量，使预测越来越依赖于全球参与者网络中的行为变化 [3] - 市场正从基于规则的交易机器人转向主动的AI智能体，现代系统通过评估概率分布来预测方向性变化，并利用梯度提升和贝叶斯学习方法识别均值回归区域 [5] - 一些模型融入分形分析来检测时间框架中的重复结构，以进一步提高在快速变化市场条件下的适应性 [5] 区块链数据与基础设施的优势 - 区块链数据的透明度提供了现有金融基础设施中没有的数据粒度级别，每笔交易都是可追踪的输入，能够进行无延迟的因果分析 [4][8] - 区块链生态系统已转变为实时验证环境，数据摄取和模型优化之间的反馈循环几乎瞬时发生 [4] - 去中心化物理基础设施网络通过在全球计算网格上使用去中心化GPU容量，减少了对云基础设施的依赖 [5][8] - DePIN使得小规模研究团队能够获得以前超出其预算的计算能力，让在不同模型设计上运行实验变得更容易、更快 [5][8] 市场趋势与表现 - 2025年1月的一份报告指出，随着对智能基础设施需求的增加，2024年下半年与人工智能智能体相关的资产市值出现强劲增长 [5] 面临的挑战与解决方案 - 模型存在“幻觉”现象，即发现的模式不属于引起它们的模式，行业已采用包括“可解释AI”在内的方法来缓解此问题 [6] - 可扩展性是一个重要挑战，随着自主智能体间交互数量的增长，底层系统需要高效管理不断增长的容量，避免延迟或数据丢失 [6] - 在2024年底，最优的扩展解决方案在需要改进的领域每天处理数千万笔交易 [6]