面向去中心化金融的 AI 模型微调

基于我们前期关于 AI 驱动型预测市场、收益优化和跨链互操作性的系列文章，本文将深入探讨微调技术如何优化。

撰文：Kava Labs

基于我们前期关于AI 驱动型预测市场、收益优化和跨链互操作性的系列文章，本文将深入探讨微调技术如何优化去中心化金融（DeFi）协议。该技术不仅能增强流动性供应、改善风险管理和流动性挖矿机制，还可为终端用户打造定制化的个性化 DeFi 策略。

本篇文章中，我们将首先回顾 AI 训练流程，阐释微调技术如何基于通用模型进行构建。随后将梳理微调模型在 DeFi 领域的典型应用场景。最后重点分析 AI 驱动的个性化 DeFi 策略，并展望该技术的发展方向。

AI 微调流程回顾

在前期 AI 与加密货币的交叉研究中，我们已探讨过通用型生成式 AI 模型的多种应用场景。这类模型的构建始于海量原始数据的采集，随后进行数据清洗、处理和索引以支持高效检索。模型基于处理后的索引数据属性进行训练，通过算法权重调整提升预测精度，并建立约束条件确保模型可靠性。

微调是指基于预训练的通用模型（这些模型通过广谱数据集构建），进一步融入特定领域的数据进行补充训练。模型通过聚焦于更狭窄、更专业的数据集完成二次训练，从而输出更精准、更细化的响应结果。

我们以医疗检测为例，通用 AI 模型可能仅能识别症状并将其归因于过敏，而经过医院或医学数据库过敏专项数据微调的模型，则可提供更精确的诊断结论。

微调 DeFi 模型的关键优势在于区块链技术的特性。区块链数据集的可信性与不可篡改性，支持实时、自动化的强化学习微调。同时，DeFi 市场产生的动态、持续增长数据，也为模型持续优化提供了基础。

微调在 DeFi 领域的应用与优化

DeFi 生态中的多个领域都可以从微调后的 AI 模型中受益。例如，优化流动性供应需要整合实时数据，如交易历史、价格波动和用户活动。这些数据可用于预测需求，并创建更高效、更稳定的流动性池。像Uniswap和Sushiswap这样的平台已经开始采用这些方法。

流动性挖矿也能从 AI 微调中获益。这些模型可以根据历史趋势评估资金池表现，同时实时跟踪更广泛的代币和市场动态。个性化的 DeFi 策略可以提前为贷方和借方识别风险适配的资金池。对于一个保守型的投资者可能会使用微调后的模型，在多个链上找到最佳的稳定币借贷组合。相反，一个风险承受能力较高的交易者可以依靠微调后的 AI 代理，发现波动性较大的交易对，以便快速买入和卖出。

正如基于 AI 驱动的风险评估一文中所强调，AI 通过先进的异常检测和预测分析增强了 DeFi 的安全性。模型微调进一步优化了这些能力。专用模型能更高效地识别链上异常指标并监控代码漏洞。例如，Chainlink利用此类 AI 模型检测 DeFi 协议中的极端价格异常，快速识别恶意行为者。随着结合跨链分析的个性化、精细化 DeFi 策略逐渐流行，这些安全增强措施将变得至关重要。

个性化的 DeFi 策略

在明确理解技术及其跨 DeFi 协议的优势后，让我们转向个性化 DeFi 策略。这一创新方法涉及基于个人用户的具体需求、偏好和风险承受能力，创建自主且独特微调的模型。

这些策略代表用户自动执行交易。模型微调将用户的数字行为历史（包括钱包活动、交易习惯、资产偏好及风险承受能力）纳入算法，同时利用自然语言处理（NLP）捕捉链下市场动向和用户情绪。

除了整合跨链交易记录（如 Uniswap 交易、Aave 借贷合约或流动性挖矿活动）外，个性化 DeFi 策略的突出优势在于其纳入链下数据的能力。这使得策略微调可通过超越通用交易算法的行为分析，为用户量身定制目标导向的方案。

DeFi 微调模型的未来

AI 与 DeFi 协议的融合已广泛铺开。Aave 利用 AI 优化借贷利率，Chainlink 则通过 AI 驱动的预言机降低异常风险，AI 在 DeFi 中的核心地位已然确立。

下一波创新将聚焦于个性化 DeFi 策略的精细化调整。这一发展将为用户解锁高级交易选项。当与便捷的聊天机器人和 API 结合时，专业化的精细 DeFi 策略或将开启金融领域的新篇章。