चेनकैचर के समाचार के अनुसार, a16z क्रिप्टो द्वारा लिखे गए लेख "एआई 'जज' कैसे पूर्वानुमान बाजारों के आकार को बढ़ा रहे हैं (जब पूर्वानुमान बाजार विफल हो जाते हैं)" में कहा गया है कि पूर्वानुमान बाजारों के सामने आने वाली सबसे बड़ी चुनौती "भविष्य की कीमत निर्धारित करना" नहीं बल्कि यह निर्धारित करना है कि वास्तव में क्या हुआ। इसी तरह की समस्या छोटे पैमाने पर घटनाओं में भी बार-बार देखी गई है, जिसमें गलत या अपारदर्शी समाप्ति तंत्र बाजार भरोसा, तरलता और कीमत संकेतों की सटीकता को नष्ट कर सकता है। उद्योग के लोगों ने बड़े भाषा मॉडल (LLM) को पूर्वानुमान बाजारों के निर्णायक के रूप में शामिल करने की सलाह दी है, जिसमें नियमों के समर्पण को ब्लॉकचेन पर रखा जाए, नियंत्रण के खिलाफ, पारदर्शिता बढ़ाएं और तटस्थता में सुधार करें। उदाहरण के लिए, अनुबंध बनाते समय विशिष्ट LLM मॉडल, टाइमस्टैम्प और निर्णय संकेतों को ब्लॉकचेन पर एन्क्रिप्ट करके रिकॉर्ड किया जा सकता है, व्यापारी पहले से ही पूर्ण निर्णय तंत्र के बारे में जान सकते हैं, मॉडल का भार निश्चित होता है और इसे आसानी से बदला नहीं जा सकता है ताकि धोखाधड़ी के जोखिम को कम किया जा सके, समाप्ति तंत्र सार्वजनिक रूप से जां
a16z क्रिप्टो पूंजी बाजार के पैमाने की समस्याओं के समाधान के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित न्याय
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सारांश
a16z क्रिप्टो भविष्य बाजारों में पैमाने को बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग एक न्यायाधीश के रूप में करने का प्रस्ताव करता है। फर्म का तर्क है कि यह निर्धारित करना कि वास्तव में क्या हुआ है, मूल्य भविष्यवाणी से बड़ी चुनौती है। सेटलमेंट में त्रुटियां विश्वास और तरलता को नुकसान पहुंचा सकती हैं। योजना चेन पर नियमों, विरोधी-नियंत्रण विशेषताओं और पारदर्शिता के साथ LLM का उपयोग करती है। मॉडल भार निश्चित हैं, और सेटलमेंट सार्वजनिक रूप से निरीक्षण योग्य हैं। यह विधि नियमिता को बनाए रखते हुए दक्षता को बढ़ा सकती है। व्यापारियों को इस प्रवृत्ति के विकास के दौरान अल्ट
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