El informe de investigación de Delphi es legendario en el círculo de criptomonedas. Cuando publican análisis sobre nuevos mecanismos de tokens o protocolos DeFi, los fundadores de proyectos apuntan los puntos clave, los capitalistas de riesgo (VC) ajustan su lógica de inversión y los traders reconfiguran sus carteras. Su investigación ha tenido un profundo impacto en la asignación de capital de miles de millones de dólares en el ámbito de Web3.
Pero el problema es que, como el estándar dorado de la investigación institucional, también ha traído un dilema inesperado. Es precisamente esta profundidad y rigor lo que hace que su análisis sea increíblemente valioso, pero al mismo tiempo también resulta intimidante. Un informe típico de Delphi puede citar una docena de otros informes, involucrando conceptos técnicos que requieren conocimientos de fondo, así como suponer que el lector está familiarizado con la dinámica del desarrollo de la industria criptográfica.
"Tenemos un conjunto impresionante de hallazgos de investigación, pero seguimos escuchando a la gente quejarse de que es difícil dominar este contenido", explicó Carter Lundy, vicepresidente senior de operaciones de Delphi Digital. "Alguien podría tropezar accidentalmente con un informe sobre MEV (valor máximo extraíble), pero se pierde debido a la falta de comprensión de los conceptos detrás de ello. Así, hemos perdido mucho valor potencial."
La solución evidente parece ser un asistente de IA. Una herramienta que pueda explicar conceptos en cualquier momento, resumir análisis extensos y guiar a los lectores a través de la vasta biblioteca de investigaciones de Delphi. En 2023, ChatGPT ha arrasado en el mundo, y este camino parece claro.
El fracaso del primer intento
Delphi, al explorar inicialmente un asistente de IA, descubrió que este problema era mucho más complejo de lo que imaginaban. El equipo integró un modelo de lenguaje de última generación en su plataforma y comenzó a hacer pruebas, pero los resultados fueron preocupantes. La IA interpretaba conceptos de manera errónea con gran confianza, e incluso fabricaba métricas de tokens que sonaban razonables pero eran completamente falsas. A veces, incluso interpretaba erróneamente las opiniones que Delphi había publicado.
"No podemos lanzar un producto que pueda difundir información errónea y que esté vinculado a nuestra marca," recordó Lundy. "Nuestra reputación es todo."
Incluso si intentan usar los modelos más avanzados de la época, los costos económicos son difíciles de soportar. Cada consulta compleja sobre tokenomics o mecanismos DeFi puede costar varios dólares para procesar. Para una plataforma que tiene miles de usuarios cada día, tales costos son claramente insostenibles.
Después de meses de contratiempos, finalmente decidieron poner fin a este proyecto. La implementación del asistente de IA tuvo que esperar a que aparecieran tecnologías más avanzadas.
Solución nativa de Web3
El avance llegó desde un lugar inesperado. Mientras investigaba la intersección de la IA y las criptomonedas para un próximo informe, el equipo de Delphi descubrió Mira Network. Lo que les atrajo no fue solo otra API de IA, sino el nuevo enfoque de Mira para hacer que la IA sea más confiable y económicamente viable.
"La mayoría de las empresas de IA se centran en construir modelos más grandes o en optimizar las indicaciones", explicó Lundy. "Mientras que Mira plantea preguntas diferentes: ¿cómo hacer que las respuestas de la IA sean confiables? ¿Cómo hacer que la IA de alta calidad sea económicamente viable en aplicaciones a gran escala?"
Ambas partes decidieron colaborar para superar los límites juntos. Si logran hacer funcionar Delphi Oracle con éxito, esto demostrará que la IA puede manejar incluso el contenido más complejo y que requiere una alta precisión.
Tres métodos de innovación
A través de la colaboración con Mira y su aplicación ecológica Klok, el equipo ha desarrollado tres tecnologías innovadoras que han hecho de Delphi Oracle algo "indispensable" en lugar de "imposible".
Enrutamiento de consulta inteligente
Mirando hacia atrás, la primera revelación es tan simple que resulta embarazosa: no todos los problemas necesitan ser respondidos con un modelo de IA. Cuando alguien pregunta por el precio actual de ETH, ¿por qué enviar esta pregunta a un costoso modelo de lenguaje en lugar de consultar directamente la API de precios?
El equipo desarrolló un enrutador ultrarrápido que puede clasificar consultas al instante:
La solicitud de precio se dirige directamente a los datos del mercado
Definición simple de extracción de la base de conocimientos
Los problemas de análisis complejos se dejan a un modelo de IA completo para su procesamiento.
Este sistema de enrutamiento reduce significativamente los costos, al mismo tiempo que acelera la velocidad de respuesta a problemas comunes.
caché inteligente
La segunda innovación proviene del estudio del comportamiento del usuario. Descubrieron que muchas de las preguntas planteadas por los usuarios son solo una forma diferente de expresarlas, como: "resume este informe", "explica este concepto", "¿cuáles son los puntos clave?"
El sistema genera respuestas de alta calidad predefinidas para preguntas comunes y las ofrece en forma de caché, en lugar de regenerarlas cada vez. La clave está en saber qué caché: el resumen del informe es fijo, pero las consultas sobre "últimas novedades" requieren respuestas que se actualicen en tiempo real.
Capa de verificación
La tercera innovación resolvió el problema de confiabilidad. Al integrar la API de verificación de Mira, el sistema puede verificar la precisión de las respuestas antes de mostrarlas al usuario. Esto le da al equipo de Delphi la confianza para permitir que la IA maneje su contenido más complejo.
El poder de la transformación
En unas pocas semanas desde su lanzamiento, Delphi Oracle se ha convertido en una herramienta importante para que las personas accedan a contenido de investigación en criptomonedas. Hoy en día, cada usuario interactúa con Oracle al menos una vez al día, y este número sigue creciendo.
"Lo que más nos sorprendió fue cómo cambió los hábitos de lectura de los usuarios", compartió Lundy. "En lugar de darse por vencidos, los usuarios solían dejar de leer cuando se encontraban con una parte compleja, pero ahora le hacen una pregunta a Oracle, obtienen una explicación y continúan leyendo, en lugar de darse por vencidos a mitad de camino".
Este impacto no se limita solo al nivel de comprensión. Los lectores comienzan a descubrir conexiones entre informes que antes habían pasado por alto. Solicitan a Oracle que encuentre investigaciones relacionadas con temas específicos. Algunos usuarios incluso lo utilizan para generar resúmenes para equipos o comités de inversión.
Lo más importante es que los problemas de economía finalmente se han resuelto. A través de la combinación de enrutamiento inteligente, caché y la API de Mira, el costo efectivo de cada consulta se ha reducido en aproximadamente un 90%. Los costos que antes eran elevados ahora son sostenibles, incluso para aplicaciones a gran escala.
Más allá de la optimización de costos
La verdadera victoria no radica en reducir costos, sino en las posibilidades que brindan los recursos ahorrados. Delphi ya no necesita limitar las funciones de IA a los usuarios de suscripción premium, sino que puede abrir Oracle a todos. Ya no se preocupan por el costo de cada consulta, sino que se centran en cómo hacer que el producto sea realmente útil.
Hoy en día, los sistemas pueden manejar todo, desde lo básico ("¿Qué es un AMM?"). hasta el análisis de síntesis compleja ("¿En qué difiere la visión de Delphi sobre el escalado L2 de su investigación anterior sobre cadenas laterales?"). "Necesidades. Sirve de puente entre los analistas expertos de Delphi y la comunidad de criptomonedas en general.
"Pensamos que estábamos creando una herramienta de asistencia," recordó Lundy. "Pero en realidad, hemos creado una forma completamente nueva de interactuar con el contenido de investigación. Ahora hay algunos usuarios que comienzan con Oracle y profundizan en informes específicos basándose en lo que han aprendido. Esto ha cambiado por completo el camino de uso de los usuarios."
Futuro plan
Delphi Oracle se ha convertido en un caso modelo para otras plataformas que enfrentan desafíos similares. Ya sean empresas de investigación financiera, sitios web de documentación técnica o plataformas educativas, todos enfrentan el mismo dilema: ¿cómo hacer que el contenido complejo sea comprensible sin sacrificar la precisión y al mismo tiempo controlar los costos?
La experiencia aquí no es que cada plataforma necesite la arquitectura técnica específica de Mira, sino que hay que reconocer que para que la IA sea realmente útil, se necesita pensar más allá del modelo en sí. Necesitas un sistema de enrutamiento de consultas eficiente, estrategias para la gestión de costos a gran escala, y formas de garantizar la fiabilidad cuando la precisión es crucial.
Mirando hacia el futuro
Hoy en día, Delphi Oracle maneja miles de consultas al día, beneficiando tanto a inversores institucionales que buscan análisis profundos como a novatos que intentan entender los conceptos básicos. Este sistema no solo puede explicar qué es un pool de liquidez, sino que también puede integrar puntos de vista sobre interoperabilidad entre cadenas de múltiples informes de investigación.
El equipo de Delphi continúa ampliando las funcionalidades de Oracle, intentando características que no se pueden lograr con la antigua estructura de costos. Están explorando rutas de investigación personalizadas, análisis multimodal combinando texto y gráficos, e incluso informes de investigación generados por IA personalizados para carteras individuales.
Para una industria que a menudo se critica por ser inaccesible, Delphi Oracle representa un avance importante: demuestra que la IA puede difundir el conocimiento experto sin sacrificar la profundidad del contenido. Cuando resuelves estos dos desafíos fundamentales de confiabilidad y economía, no solo mejoras los productos existentes, sino que también ofreces una nueva forma para que las personas aprendan, analicen y tomen decisiones.
El futuro de la IA en el campo de la investigación no es reemplazar a los expertos humanos, sino permitir que cada persona que lo necesite, en el momento que lo necesite, obtenga el conocimiento experto de una manera que puedan entender. Delphi Oracle indica que este futuro ya ha llegado.
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El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Mira Network: Haciendo que los informes de encriptación sean simples, así es como lo hace nuestra IA.
Autor: Mira
Compilado por: Deep Tide TechFlow
El paradoja de la investigación
El informe de investigación de Delphi es legendario en el círculo de criptomonedas. Cuando publican análisis sobre nuevos mecanismos de tokens o protocolos DeFi, los fundadores de proyectos apuntan los puntos clave, los capitalistas de riesgo (VC) ajustan su lógica de inversión y los traders reconfiguran sus carteras. Su investigación ha tenido un profundo impacto en la asignación de capital de miles de millones de dólares en el ámbito de Web3.
Pero el problema es que, como el estándar dorado de la investigación institucional, también ha traído un dilema inesperado. Es precisamente esta profundidad y rigor lo que hace que su análisis sea increíblemente valioso, pero al mismo tiempo también resulta intimidante. Un informe típico de Delphi puede citar una docena de otros informes, involucrando conceptos técnicos que requieren conocimientos de fondo, así como suponer que el lector está familiarizado con la dinámica del desarrollo de la industria criptográfica.
"Tenemos un conjunto impresionante de hallazgos de investigación, pero seguimos escuchando a la gente quejarse de que es difícil dominar este contenido", explicó Carter Lundy, vicepresidente senior de operaciones de Delphi Digital. "Alguien podría tropezar accidentalmente con un informe sobre MEV (valor máximo extraíble), pero se pierde debido a la falta de comprensión de los conceptos detrás de ello. Así, hemos perdido mucho valor potencial."
La solución evidente parece ser un asistente de IA. Una herramienta que pueda explicar conceptos en cualquier momento, resumir análisis extensos y guiar a los lectores a través de la vasta biblioteca de investigaciones de Delphi. En 2023, ChatGPT ha arrasado en el mundo, y este camino parece claro.
El fracaso del primer intento
Delphi, al explorar inicialmente un asistente de IA, descubrió que este problema era mucho más complejo de lo que imaginaban. El equipo integró un modelo de lenguaje de última generación en su plataforma y comenzó a hacer pruebas, pero los resultados fueron preocupantes. La IA interpretaba conceptos de manera errónea con gran confianza, e incluso fabricaba métricas de tokens que sonaban razonables pero eran completamente falsas. A veces, incluso interpretaba erróneamente las opiniones que Delphi había publicado.
"No podemos lanzar un producto que pueda difundir información errónea y que esté vinculado a nuestra marca," recordó Lundy. "Nuestra reputación es todo."
Incluso si intentan usar los modelos más avanzados de la época, los costos económicos son difíciles de soportar. Cada consulta compleja sobre tokenomics o mecanismos DeFi puede costar varios dólares para procesar. Para una plataforma que tiene miles de usuarios cada día, tales costos son claramente insostenibles.
Después de meses de contratiempos, finalmente decidieron poner fin a este proyecto. La implementación del asistente de IA tuvo que esperar a que aparecieran tecnologías más avanzadas.
Solución nativa de Web3
El avance llegó desde un lugar inesperado. Mientras investigaba la intersección de la IA y las criptomonedas para un próximo informe, el equipo de Delphi descubrió Mira Network. Lo que les atrajo no fue solo otra API de IA, sino el nuevo enfoque de Mira para hacer que la IA sea más confiable y económicamente viable.
"La mayoría de las empresas de IA se centran en construir modelos más grandes o en optimizar las indicaciones", explicó Lundy. "Mientras que Mira plantea preguntas diferentes: ¿cómo hacer que las respuestas de la IA sean confiables? ¿Cómo hacer que la IA de alta calidad sea económicamente viable en aplicaciones a gran escala?"
Ambas partes decidieron colaborar para superar los límites juntos. Si logran hacer funcionar Delphi Oracle con éxito, esto demostrará que la IA puede manejar incluso el contenido más complejo y que requiere una alta precisión.
Tres métodos de innovación
A través de la colaboración con Mira y su aplicación ecológica Klok, el equipo ha desarrollado tres tecnologías innovadoras que han hecho de Delphi Oracle algo "indispensable" en lugar de "imposible".
Enrutamiento de consulta inteligente
Mirando hacia atrás, la primera revelación es tan simple que resulta embarazosa: no todos los problemas necesitan ser respondidos con un modelo de IA. Cuando alguien pregunta por el precio actual de ETH, ¿por qué enviar esta pregunta a un costoso modelo de lenguaje en lugar de consultar directamente la API de precios?
El equipo desarrolló un enrutador ultrarrápido que puede clasificar consultas al instante:
La solicitud de precio se dirige directamente a los datos del mercado
Definición simple de extracción de la base de conocimientos
Los problemas de análisis complejos se dejan a un modelo de IA completo para su procesamiento.
Este sistema de enrutamiento reduce significativamente los costos, al mismo tiempo que acelera la velocidad de respuesta a problemas comunes.
caché inteligente
La segunda innovación proviene del estudio del comportamiento del usuario. Descubrieron que muchas de las preguntas planteadas por los usuarios son solo una forma diferente de expresarlas, como: "resume este informe", "explica este concepto", "¿cuáles son los puntos clave?"
El sistema genera respuestas de alta calidad predefinidas para preguntas comunes y las ofrece en forma de caché, en lugar de regenerarlas cada vez. La clave está en saber qué caché: el resumen del informe es fijo, pero las consultas sobre "últimas novedades" requieren respuestas que se actualicen en tiempo real.
Capa de verificación
La tercera innovación resolvió el problema de confiabilidad. Al integrar la API de verificación de Mira, el sistema puede verificar la precisión de las respuestas antes de mostrarlas al usuario. Esto le da al equipo de Delphi la confianza para permitir que la IA maneje su contenido más complejo.
El poder de la transformación
En unas pocas semanas desde su lanzamiento, Delphi Oracle se ha convertido en una herramienta importante para que las personas accedan a contenido de investigación en criptomonedas. Hoy en día, cada usuario interactúa con Oracle al menos una vez al día, y este número sigue creciendo.
"Lo que más nos sorprendió fue cómo cambió los hábitos de lectura de los usuarios", compartió Lundy. "En lugar de darse por vencidos, los usuarios solían dejar de leer cuando se encontraban con una parte compleja, pero ahora le hacen una pregunta a Oracle, obtienen una explicación y continúan leyendo, en lugar de darse por vencidos a mitad de camino".
Este impacto no se limita solo al nivel de comprensión. Los lectores comienzan a descubrir conexiones entre informes que antes habían pasado por alto. Solicitan a Oracle que encuentre investigaciones relacionadas con temas específicos. Algunos usuarios incluso lo utilizan para generar resúmenes para equipos o comités de inversión.
Lo más importante es que los problemas de economía finalmente se han resuelto. A través de la combinación de enrutamiento inteligente, caché y la API de Mira, el costo efectivo de cada consulta se ha reducido en aproximadamente un 90%. Los costos que antes eran elevados ahora son sostenibles, incluso para aplicaciones a gran escala.
Más allá de la optimización de costos
La verdadera victoria no radica en reducir costos, sino en las posibilidades que brindan los recursos ahorrados. Delphi ya no necesita limitar las funciones de IA a los usuarios de suscripción premium, sino que puede abrir Oracle a todos. Ya no se preocupan por el costo de cada consulta, sino que se centran en cómo hacer que el producto sea realmente útil.
Hoy en día, los sistemas pueden manejar todo, desde lo básico ("¿Qué es un AMM?"). hasta el análisis de síntesis compleja ("¿En qué difiere la visión de Delphi sobre el escalado L2 de su investigación anterior sobre cadenas laterales?"). "Necesidades. Sirve de puente entre los analistas expertos de Delphi y la comunidad de criptomonedas en general.
"Pensamos que estábamos creando una herramienta de asistencia," recordó Lundy. "Pero en realidad, hemos creado una forma completamente nueva de interactuar con el contenido de investigación. Ahora hay algunos usuarios que comienzan con Oracle y profundizan en informes específicos basándose en lo que han aprendido. Esto ha cambiado por completo el camino de uso de los usuarios."
Futuro plan
Delphi Oracle se ha convertido en un caso modelo para otras plataformas que enfrentan desafíos similares. Ya sean empresas de investigación financiera, sitios web de documentación técnica o plataformas educativas, todos enfrentan el mismo dilema: ¿cómo hacer que el contenido complejo sea comprensible sin sacrificar la precisión y al mismo tiempo controlar los costos?
La experiencia aquí no es que cada plataforma necesite la arquitectura técnica específica de Mira, sino que hay que reconocer que para que la IA sea realmente útil, se necesita pensar más allá del modelo en sí. Necesitas un sistema de enrutamiento de consultas eficiente, estrategias para la gestión de costos a gran escala, y formas de garantizar la fiabilidad cuando la precisión es crucial.
Mirando hacia el futuro
Hoy en día, Delphi Oracle maneja miles de consultas al día, beneficiando tanto a inversores institucionales que buscan análisis profundos como a novatos que intentan entender los conceptos básicos. Este sistema no solo puede explicar qué es un pool de liquidez, sino que también puede integrar puntos de vista sobre interoperabilidad entre cadenas de múltiples informes de investigación.
El equipo de Delphi continúa ampliando las funcionalidades de Oracle, intentando características que no se pueden lograr con la antigua estructura de costos. Están explorando rutas de investigación personalizadas, análisis multimodal combinando texto y gráficos, e incluso informes de investigación generados por IA personalizados para carteras individuales.
Para una industria que a menudo se critica por ser inaccesible, Delphi Oracle representa un avance importante: demuestra que la IA puede difundir el conocimiento experto sin sacrificar la profundidad del contenido. Cuando resuelves estos dos desafíos fundamentales de confiabilidad y economía, no solo mejoras los productos existentes, sino que también ofreces una nueva forma para que las personas aprendan, analicen y tomen decisiones.
El futuro de la IA en el campo de la investigación no es reemplazar a los expertos humanos, sino permitir que cada persona que lo necesite, en el momento que lo necesite, obtenga el conocimiento experto de una manera que puedan entender. Delphi Oracle indica que este futuro ya ha llegado.