J'ai parlé au sommet @SonicLabs afin d'avoir une meilleure chance d'allo pour les préventes de @flyingtulip_ Un sujet dont nous avons discuté m'a particulièrement marqué - comment pouvons-nous créer des agents defAI plus efficaces ? À mon humble avis, de nombreuses applications crypto pensent à cela de la mauvaise manière : - Le modèle sous-jacent que vous utilisez pour votre agent n'a pas vraiment d'importance. - Le 'finetuning' ou 'l'entraînement' du modèle pour qu'il soit natif de la DeFi s'avérera assez futile - à moins que vous ne soyez simplement un agent de questions-réponses. - RAG ne peut vous mener que jusqu'à un certain point - encore une fois, seulement utile pour un agent de questions-réponses général sur la DeFi. Au lieu de cela, nous devrions : - Nous concentrer sur l'entraînement de nos agents dans des environnements DeFi - j'aimerais voir des environnements RL natifs de la DeFi open-source être construits - c'est le seul moyen de pousser les agents à surpasser les coffres de rendement passifs et à être réellement autonomes dans tous les types d'applications DeFi sur n'importe quelle chaîne. - Être plus prudent quant au type d'évaluations que nous concevons pour déterminer si un agent est suffisamment bon pour la production. Sans cette étape, les agents ne seront toujours bons que pour de l'argent de jeu. - Choisir les bonnes architectures de portefeuille pour les agents à utiliser, les portefeuilles d'agents de @crossmint en sont un excellent exemple. Dans l'ensemble, une discussion fructueuse, et voici une photo de moi oubliant totalement que je dois avoir l'air bien devant la caméra !