تجربة DX Terminal Pro
استطاع المستخدمون إعداد خزائن عبر استراتيجيات تحكم مصممة بشكل هيكلي ولغة طبيعية، بينما كانت الوكالات هي من تختار عمليات البيع والشراء التقليدية. خلال هذه الفترة، تم تسجيل حوالي 7.5 مليون استدعاء للوكالات، مع 300,000 إجراء على البلوكتشين، ووصل حجم التداول إلى حوالي 20 مليون دولار، حيث تم نشر أكثر من 5,000 ETH، واستخدام حوالي 70 مليار رمز للتفكير (Inference Tokens)، مع معدل تسوية مذهل بلغ 99.9% للمعاملات المعتمدة وفق السياسات.
أهمية الطبقة التشغيلية
لم يظهر النجاح من نموذج اللغة الأساسي وحده؛ بل جاء من الطبقة التشغيلية المحيطة بالنموذج، والتي تشمل تجميع العبارات، التحكم المعاير، التحقق من السياسات، حراس التنفيذ، وتصميم الذاكرة. كما أكدت الاختبارات قبل الإطلاق على هزات لم يقم القياس القائم على النص بملاحظتها مثل قواعد التداول المُزيفة، شلل الرسوم، تثبيت الأرقام، وتداول النغمات.
نتائج إعادة الشحن المستهدفة أدت إلى تقليل القواعد المُزيفة من 57% إلى 3%، وتقليل الملاحظات المتعلقة بالرسوم من 32.5% إلى أقل من 10%، مما زاد من نشر رأس المال من 42.9% إلى 78.0% في مجموعة الاختبار المتأثرة.
الخلاصة
تظهر هذه الدراسة أن تقييم الوكالات التي تدير رأس المال ينبغي أن يتم عبر المسار الكامل من الأوامر المقدمة من المستخدم إلى الإجراءات المعتمدة والتسوية. يبقى السؤال: كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تُحسن من فعالية الوكالات في أسواق البلوكتشين؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.