面向去中心化金融的 AI 模型微調

基於我們前期關於 AI 驅動型預測市場、收益優化和跨鏈互操作性的系列文章，本文將深入探討微調技術如何優化。

撰文：Kava Labs

基於我們前期關於AI 驅動型預測市場、收益優化和跨鏈互操作性的系列文章，本文將深入探討微調技術如何優化去中心化金融（DeFi）協議。該技術不僅能增強流動性供應、改善風險管理和流動性挖礦機制，還可為終端用戶打造定製化的個性化 DeFi 策略。

本篇文章中，我們將首先回顧 AI 訓練流程，闡釋微調技術如何基於通用模型進行構建。隨後將梳理微調模型在 DeFi 領域的典型應用場景。最後重點分析 AI 驅動的個性化 DeFi 策略，並展望該技術的發展方向。

AI 微調流程回顧

在前期 AI 與加密貨幣的交叉研究中，我們已探討過通用型生成式 AI 模型的多種應用場景。這類模型的構建始於海量原始數據的採集，隨後進行數據清洗、處理和索引以支持高效檢索。模型基於處理後的索引數據屬性進行訓練，通過算法權重調整提升預測精度，並建立約束條件確保模型可靠性。

微調是指基於預訓練的通用模型（這些模型通過廣譜數據集構建），進一步融入特定領域的數據進行補充訓練。模型通過聚焦於更狹窄、更專業的數據集完成二次訓練，從而輸出更精準、更細化的響應結果。

我們以醫療檢測為例，通用 AI 模型可能僅能識別症狀並將其歸因於過敏，而經過醫院或醫學數據庫過敏專項數據微調的模型，則可提供更精確的診斷結論。

微調 DeFi 模型的關鍵優勢在於區塊鏈技術的特性。區塊鏈數據集的可信性與不可篡改性，支持實時、自動化的強化學習微調。同時，DeFi 市場產生的動態、持續增長數據，也為模型持續優化提供了基礎。

微調在 DeFi 領域的應用與優化

DeFi 生態中的多個領域都可以從微調後的 AI 模型中受益。例如，優化流動性供應需要整合實時數據，如交易歷史、價格波動和用戶活動。這些數據可用於預測需求，並創建更高效、更穩定的流動性池。像Uniswap和Sushiswap這樣的平臺已經開始採用這些方法。

流動性挖礦也能從 AI 微調中獲益。這些模型可以根據歷史趨勢評估資金池表現，同時實時跟蹤更廣泛的代幣和市場動態。個性化的 DeFi 策略可以提前為貸方和借方識別風險適配的資金池。對於一個保守型的投資者可能會使用微調後的模型，在多個鏈上找到最佳的穩定幣借貸組合。相反，一個風險承受能力較高的交易者可以依靠微調後的 AI 代理，發現波動性較大的交易對，以便快速買入和賣出。

正如基於 AI 驅動的風險評估一文中所強調，AI 通過先進的異常檢測和預測分析增強了 DeFi 的安全性。模型微調進一步優化了這些能力。專用模型能更高效地識別鏈上異常指標並監控代碼漏洞。例如，Chainlink利用此類 AI 模型檢測 DeFi 協議中的極端價格異常，快速識別惡意行為者。隨著結合跨鏈分析的個性化、精細化 DeFi 策略逐漸流行，這些安全增強措施將變得至關重要。

個性化的 DeFi 策略

在明確理解技術及其跨 DeFi 協議的優勢後，讓我們轉向個性化 DeFi 策略。這一創新方法涉及基於個人用戶的具體需求、偏好和風險承受能力，創建自主且獨特微調的模型。

這些策略代表用戶自動執行交易。模型微調將用戶的數字行為歷史（包括錢包活動、交易習慣、資產偏好及風險承受能力）納入算法，同時利用自然語言處理（NLP）捕捉鏈下市場動向和用戶情緒。

除了整合跨鏈交易記錄（如 Uniswap 交易、Aave 借貸合約或流動性挖礦活動）外，個性化 DeFi 策略的突出優勢在於其納入鏈下數據的能力。這使得策略微調可通過超越通用交易算法的行為分析，為用戶量身定製目標導向的方案。

DeFi 微調模型的未來

AI 與 DeFi 協議的融合已廣泛鋪開。Aave 利用 AI 優化借貸利率，Chainlink 則通過 AI 驅動的預言機降低異常風險，AI 在 DeFi 中的核心地位已然確立。

下一波創新將聚焦於個性化 DeFi 策略的精細化調整。這一發展將為用戶解鎖高級交易選項。當與便捷的聊天機器人和 API 結合時，專業化的精細 DeFi 策略或將開啟金融領域的新篇章。