Hoy estoy realmente triste, ayer solo pensaba en las tarifas de financiación de $H , y resulta que al abrir la app de Binance hoy, ya he perdido más de 100 USDT. ¿Hay alguna esperanza para esta operación? Si hubiera sabido, mejor me hubiera puesto a hacer trading de #ALPHA . He escuchado que últimamente hay grandes movimientos, como $RE que alcanzó los 300 USDT, ¡y mañana me voy a unir!
Mirando esta operación, realmente no he podido decir nada por un buen rato. Pensé que podría obtener un beneficio seguro, pero al final, no solo no recogí lo que esperaba, sino que el capital fue mordido fuertemente por el mercado. Todos deberían entender esta sensación, parece que la lógica no tenía problema, pero al final el mercado me dio una lección.
Después de hacer un repaso, me di cuenta de que el problema no fue solo que estaba en la dirección equivocada, sino que la base de mi decisión no era suficientemente confiable. Muchas veces, lo que vemos sobre el flujo de capital, el sentimiento del mercado, e incluso varios análisis, han sido filtrados y procesados. Los traders minoristas creen que tienen la información, pero en realidad lo que obtienen podría ser solo lo que otros quieren que vean.
Esta es también la razón por la que últimamente he estado prestando atención a @OpenGradient . A medida que más traders comienzan a utilizar IA para analizar el mercado, un nuevo problema está surgiendo: ¿realmente podemos confiar en la IA? La mayoría de las herramientas de IA solo ofrecen resultados, pero no explican cómo se llegó a esos resultados. Los usuarios solo pueden confiar, pero no pueden verificar.
En cambio, @OpenGradient ha elegido un camino diferente. Están intentando combinar modelos de IA de código abierto con cálculos verificables en la cadena, para que el proceso de inferencia del modelo pueda ser registrado, verificado y rastreado. En términos simples, es como si la IA no solo te diera una respuesta, sino que también pudiera demostrar cómo se generó esa respuesta.
Creo que esto es muy similar al problema que la blockchain resolvió cuando nació. La blockchain hace que los fondos y los datos sean confiables, mientras que @OpenGradient quiere que el proceso de decisión de la IA también sea confiable. A medida que más fondos comienzan a depender de la IA para tomar decisiones, la importancia de la transparencia y la verificabilidad podría incluso superar la del modelo en sí.
Aunque esta pérdida de más de 100 USDT es dolorosa, también me ha hecho darme cuenta de que, en el futuro, el mercado no solo competirá en la velocidad de obtención de información, sino en quién tiene herramientas de decisión más confiables. Desde este punto de vista, $OPG no solo se enfoca en la IA, sino en construir lo que será más escaso en la era de la IA: la confianza.
#opg
Mirando esta operación, realmente no he podido decir nada por un buen rato. Pensé que podría obtener un beneficio seguro, pero al final, no solo no recogí lo que esperaba, sino que el capital fue mordido fuertemente por el mercado. Todos deberían entender esta sensación, parece que la lógica no tenía problema, pero al final el mercado me dio una lección.
Después de hacer un repaso, me di cuenta de que el problema no fue solo que estaba en la dirección equivocada, sino que la base de mi decisión no era suficientemente confiable. Muchas veces, lo que vemos sobre el flujo de capital, el sentimiento del mercado, e incluso varios análisis, han sido filtrados y procesados. Los traders minoristas creen que tienen la información, pero en realidad lo que obtienen podría ser solo lo que otros quieren que vean.
Esta es también la razón por la que últimamente he estado prestando atención a @OpenGradient . A medida que más traders comienzan a utilizar IA para analizar el mercado, un nuevo problema está surgiendo: ¿realmente podemos confiar en la IA? La mayoría de las herramientas de IA solo ofrecen resultados, pero no explican cómo se llegó a esos resultados. Los usuarios solo pueden confiar, pero no pueden verificar.
En cambio, @OpenGradient ha elegido un camino diferente. Están intentando combinar modelos de IA de código abierto con cálculos verificables en la cadena, para que el proceso de inferencia del modelo pueda ser registrado, verificado y rastreado. En términos simples, es como si la IA no solo te diera una respuesta, sino que también pudiera demostrar cómo se generó esa respuesta.
Creo que esto es muy similar al problema que la blockchain resolvió cuando nació. La blockchain hace que los fondos y los datos sean confiables, mientras que @OpenGradient quiere que el proceso de decisión de la IA también sea confiable. A medida que más fondos comienzan a depender de la IA para tomar decisiones, la importancia de la transparencia y la verificabilidad podría incluso superar la del modelo en sí.
Aunque esta pérdida de más de 100 USDT es dolorosa, también me ha hecho darme cuenta de que, en el futuro, el mercado no solo competirá en la velocidad de obtención de información, sino en quién tiene herramientas de decisión más confiables. Desde este punto de vista, $OPG no solo se enfoca en la IA, sino en construir lo que será más escaso en la era de la IA: la confianza.
#opg