Mira Network: Упрощаем криптоисследовательские отчеты, вот как это делает наш ИИ

Автор: Mira

Перевод: TechFlow

Парадокс исследований

Исследовательские отчеты Delphi пользуются легендарным статусом в криптоиндустрии. Когда они публикуют анализ новых токеномических механизмов или DeFi-протоколов, основатели проектов фиксируют ключевые тезисы, венчурные инвесторы (VC) корректируют инвестиционные логики, а трейдеры пересматривают свои портфели. Их исследования оказывают глубокое влияние на распределение десятков миллиардов долларов в сфере Web3.

Но проблема заключается в следующем: будучи золотым стандартом институциональных исследований, эта модель порождает неожиданный парадокс. Именно эта глубина и строгость делают их анализы невероятно ценными, но одновременно вызывают чувство сложности и непреодолимости. Типичный отчет Delphi может ссылаться на дюжину других публикаций, содержать технические концепции, требующие предварительных знаний, и рыночные механизмы, предполагающие, что читатель знаком с динамикой развития крипторынка.

“У нас есть впечатляющая база исследовательских материалов, но мы постоянно слышим жалобы на то, что справиться с ними трудно,” — объясняет старший вице-президент по операциям Delphi Digital Картер Ланди. “Кто-то может случайно наткнуться на отчет о MEV (максимально извлекаемой стоимости) и растеряться, не понимая заложенных в него концепций. Из-за этого мы упускаем значительный потенциальный объем пользы.”

На первый взгляд очевидным решением кажется ИИ-ассистент. Инструмент, который мог бы в любое время разъяснять концепции, кратко излагать длинные аналитические материалы и направлять читателей сквозь обширную базу исследований Delphi. В 2023 году, когда ChatGPT охватил весь мир, этот путь казался наиболее ясным.

Неудача первой попытки

При первоначальном изучении возможности использования ИИ-ассистента Delphi выяснила, что эта задача намного сложнее, чем казалось изначально. Команда интегрировала передовую языковую модель в свою платформу и начала тестирование, но результаты оказались тревожными. ИИ уверенно ошибался в объяснении концепций и даже генерировал правдоподобные на вид, но совершенно ложные токеномические показатели. Иногда он неправильно интерпретировал собственные тезисы, опубликованные самой Delphi.

“Мы не можем выпустить продукт, способный распространять дезинформацию и связанный с нашим брендом,” — вспоминает Ланди. “Наша репутация — это всё.”

Даже при использовании самых передовых моделей того времени экономическая стоимость была неподъемной. За каждый сложный запрос о токеномике или механизмах DeFi могло уходить несколько долларов. Для платформы с тысячами ежедневных пользователей такая ценовая политика явно оказалась бы неустойчивой.

После нескольких месяцев неудач проект был окончательно заморожен. Внедрение ИИ-ассистента пришлось отложить до появления более совершенных технологий.

Веб3-нативное решение

Прорыв пришел оттуда, откуда его никто не ждал. Изучая взаимодействие ИИ и криптоиндустрии для готовящегося к публикации отчета, команда Delphi обратила внимание на Mira Network. Их заинтересовала не просто очередная ИИ-API, а принципиально новый подход Mira к обеспечению надежности и экономической целесообразности искусственного интеллекта.

“Большинство ИИ-компаний фокусируются на создании более крупных моделей или оптимизации промптов,” — поясняет Ланди. “Тогда как Mira задаёт иные вопросы: как сделать ответы ИИ заслуживающими доверия? Как обеспечить экономическую жизнеспособность качественного ИИ при масштабном внедрении?”

Стороны решили объединить усилия для преодоления существующих пределов. Успешная работа Delphi Oracle должна была доказать, что ИИ способен справляться с даже самыми сложными материалами, требующими высочайшей точности.

Три новаторских подхода

В сотрудничестве с Mira и приложениями её экосистемы, такими как Klok, команда разработала три инновационных механизма, которые превратили Delphi Oracle из “невозможного” в “незаменимый”.

1. Умная маршрутизация запросов

Если посмотреть назад, первое осознание было простым до нелепости: не на каждый вопрос требуется ответ от ИИ-модели. Зачем отправлять запрос о текущей цене ETH в дорогостоящую языковую модель, если можно напрямую обратиться к ценовому API?

Команда разработала сверхбыстрый маршрутизатор, способный мгновенно классифицировать запросы:

• Запросы о ценах перенаправляются непосредственно к рыночным данным

• Простые определения извлекаются из базы знаний

• Сложные аналитические задачи делегируются полноценным ИИ-моделям

Подобная система маршрутизации значительно снизила затраты и одновременно ускорила ответы на типичные вопросы.

2. Интеллектуальное кэширование

Вторая инновация стала результатом изучения поведения пользователей. Выяснилось, что многие задаваемые пользователями вопросы лишь слегка перефразированы: например, “Проанализируй этот отчет”, “Разъясни эту концепцию”, “Каковы ключевые выводы?”

Система предлагает заранее подготовленные качественные ответы на частые вопросы в виде кэша, избегая необходимости генерировать их заново при каждом обращении. Главная задача — правильно определить, что именно нужно кэшировать: краткие выжимки из отчетов неизменны, а вот запросы о “последних событиях” требуют ответа, обновленного в режиме реального времени.

3. Слой верификации

Третье новшество решило проблему надежности. Благодаря интеграции API верификации от Mira система проверяет точность ответов еще до их демонстрации пользователю. Это дало команде Delphi уверенность в том, что ИИ может обрабатывать самые сложные материалы.

Сила трансформации

В течение первых недель после запуска Delphi Oracle превратился в важный инструмент для получения исследовательского контента в криптоиндустрии. Сегодня каждый пользователь взаимодействует с Oracle не реже одного раза в день, и эта тенденция только растет.

“Нас больше всего удивило то, как изменились привычки чтения пользователей,” — делится Ланди. “Раньше пользователи бросали чтение, сталкиваясь со сложными фрагментами, а теперь они задают вопросы Oracle, получают пояснения и продолжают читать дальше, не прерывая процесс.”

Это влияние выходит за рамки простого понимания. Читатели начали замечать связи между отчетами, которые ранее пропускали. Они просят Oracle найти исследования по конкретной теме. Некоторые пользователи даже используют систему для подготовки сводок для команд или инвестиционных комитетов.

Самое главное — наконец удалось решить вопрос экономики. Благодаря сочетанию умной маршрутизации, кэширования и API от Mira эффективная стоимость каждого запроса снизилась примерно на 90%. Расходы, прежде выглядевшие неподъемными, стали рентабельными, причем даже при масштабном использовании.

Выход за рамки оптимизации затрат

Настоящая победа заключается не в снижении издержек, а в возможностях, которые открываются благодаря сэкономленным ресурсам. Delphi больше не ограничивает функции ИИ платными подписками, сделав Oracle доступным для всех. Теперь компания беспокоится не о себестоимости каждого запроса, а о том, как сделать продукт действительно полезным.

Сейчас система справляется с задачами любого масштаба — от базовых вопросов (“Что такое AMM?”) до комплексного анализа (“Чем взгляды Delphi на масштабирование L2 отличаются от её ранних исследований боковых цепей?”). Она стала мостом между экспертами-аналитиками Delphi и широким крипто-сообществом.

“Поначалу мы думали, что создаем вспомогательный инструмент,” — вспоминает Ланди. “Однако фактически мы породили совершенно новый формат взаимодействия пользователей с исследовательским контентом. Многие теперь начинают знакомство с Oracle, а затем, опираясь на полученные знания, углубляются в конкретные отчеты. Это полностью меняет траекторию взаимодействия с продуктом.”

Концепция будущего

Delphi Oracle стал образцовым примером для других платформ, решающих аналогичные задачи. Будь то финансовые исследовательские компании, сайты технической документации или образовательные сервисы — все они сталкиваются с одной проблемой: как сделать сложный контент понятным без ущерба для точности, параллельно контролируя расходы.

Главный вывод здесь в том, что каждой платформе не обязательно внедрять именно технологический стек Mira. Ключ в понимании того, чтобы сделать ИИ по-настоящему полезным, нужно мыслить за пределами самих моделей. Вам потребуется эффективная система маршрутизации запросов, стратегия управления затратами в масштабах и механизмы обеспечения надежности там, где критически важна точность.

Взгляд вперед

Сегодня Delphi Oracle ежедневно обрабатывает тысячи запросов, принося пользу как институциональным инвесторам, ищущим глубокий анализ, так и новичкам, пытающимся освоить базовые концепции. Система способна не только объяснить суть ликвидных пулов, но и синтезировать взгляды на межсетевую интероперабельность из множества исследовательских отчетов.

Команда Delphi непрерывно расширяет функционал Oracle, экспериментируя с возможностями, которые были невозможны в старой модели ценообразования. Ведутся работы над персонализированными исследовательскими маршрутами, мультимодальным анализом текста и графиков, а также над ИИ-генерируемыми дайджестами, адаптированными под индивидуальные портфели.

Для индустрии, которую часто критикуют за недоступность, Delphi Oracle представляет собой важный прорыв: она доказывает, что ИИ может демократизировать экспертные знания без потери глубины контента. Решив фундаментальные вызовы надежности и экономической эффективности, вы не просто улучшаете продукт, а создаете новые инструменты для обучения, анализа и принятия решений людьми.

Будущее ИИ в сфере исследований заключается не в замене человеческих экспертов, а в том, чтобы дать каждому, кому это нужно, в нужный момент и доступным образом получить доступ к экспертным знаниям. Delphi Oracle свидетельствует о том, что это будущее уже наступило.