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一、S級周度排名獎
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二、A/B 等級瓜分獎
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A級:本週至少5日完成發帖且整體帖子內容質量90>分數>80可獲A級,從A級用戶中選出5名大使每人$20手續費返現券
B級:本週至少3日完成發帖且整體帖子內容質量80>分數>60可獲B級,從B級用戶中選出10名大使每人$10手續費返現券
📍 活動規則:
1.至少3日完成發帖才有機會獲獎。
2.根據發帖天數和整體發帖內容質量分數給予等級判定,分爲S/A/B等級,在各等級下選擇幸運大使獲獎。
💡 帖子評分標準:
1.每帖不少於30字。
2.內容需原創、有獨立見解,具備深度和邏輯性。
3.鼓勵發布市場行情、交易知識、幣種研究等主題,使用圖例或視頻可提高評分。
4.禁止發布FUD、抄襲或詆毀內容,違規將取消資格。
5.手續費返現券按20%返現比例,有效期30天,請在有效期內及時使用,手
Mira Network:讓加密研報變簡單,我們的 AI 是這樣做的
作者:Mira
編譯:深潮TechFlow
研究的悖論
Delphi 的研究報告在加密圈堪稱傳奇。當他們發布關於新代幣機制或 DeFi 協議的分析時,項目創始人會記錄要點,風投(VC)會調整投資邏輯,交易員則會重新配置投資組合。他們的研究對 Web3 領域數十億美元的資本分配產生了深遠影響。
但問題是:作爲機構研究的黃金標準,也帶來了一個意想不到的困境。正是這種深度和嚴謹讓他們的分析無比珍貴,但同時也顯得令人望而生畏。一份典型的 Delphi 報告可能引用十幾篇其他報告,涉及需要背景知識的技術概念,以及假設讀者熟悉加密行業發展動態的市場機制。
“我們擁有一整套令人驚嘆的研究成果,但我們不斷聽到人們抱怨難以駕馭這些內容,”Delphi Digital 的運營高級副總裁 Carter Lundy 解釋道。“有人可能會偶然看到一份關於 MEV(最大可提取價值)的報告,卻因爲不了解其背後的概念而迷失方向。我們因此錯失了很多潛在價值。”
顯而易見的解決方案似乎是一個 AI 助手。一個能隨時解釋概念、總結冗長分析,並引導讀者瀏覽 Delphi 龐大研究庫的工具。2023 年,ChatGPT 席卷全球,這條道路似乎一片明朗。
首次嘗試的失敗
Delphi 在初步探索 AI 助手時發現,這個問題比他們想象的要復雜得多。團隊將一款最先進的語言模型集成到他們的平台中並開始測試,結果卻令人擔憂。AI 會自信滿滿地錯誤解釋概念,甚至編造出聽起來合理但完全虛假的代幣指標。有時,它甚至會錯誤解讀 Delphi 自己發布的觀點。
“我們不能推出一個可能傳播錯誤信息且與我們品牌掛鉤的產品,”Lundy 回憶道。“我們的信譽就是一切。”
即使他們嘗試使用當時最先進的模型,經濟成本也難以承受。每個關於代幣經濟學或 DeFi 機制的復雜查詢可能需要花費數美元來處理。對於一個每天有數千用戶的平台來說,這樣的成本顯然無法持續。
經過數月的挫折,他們最終終止了這個項目。AI 助手的實現不得不等待更先進的技術出現。
Web3 原生解決方案
突破來自一個意想不到的地方。在爲即將發布的報告研究 AI 與加密領域交集時,Delphi 團隊發現了 Mira Network。吸引他們的並不僅僅是另一個 AI API,而是 Mira 在讓 AI 更加可靠且經濟可行方面的全新思路。
“大多數 AI 公司都專注於構建更大的模型或優化提示詞,”Lundy 解釋道。“而 Mira 提出了不同的問題:如何讓 AI 的回答值得信賴?如何讓高質量的 AI 在大規模應用中變得經濟可行?”
雙方決定合作,共同突破極限。如果他們能讓 Delphi Oracle 成功運作,這將證明 AI 能夠處理即便是最復雜且對準確性要求極高的內容。
三重創新方法
通過與 Mira 及其生態應用 Klok 的合作,團隊開發出了三項創新技術,使 Delphi Oracle 從“不可能”變爲“不可或缺”。
智能查詢路由
回頭看,第一個洞見其實簡單得令人尷尬:並不是每個問題都需要用 AI 模型來解答。當有人詢問 ETH 的當前價格時,爲什麼要將這個問題發送給昂貴的語言模型,而不是直接查詢價格 API 呢?
團隊開發了一個極速路由器,可以即時對查詢進行分類:
價格請求直接轉向市場數據
簡單定義從知識庫中提取
復雜的分析問題才交由完整的 AI 模型處理
這種路由系統顯著降低了成本,同時還加快了對常見問題的響應速度。
智能緩存
第二項創新源於對用戶行爲的研究。他們發現,許多用戶提出的問題只是換了種表述,例如:“總結這份報告”“解釋這個概念”“關鍵要點是什麼?”
系統通過預生成針對常見問題的高質量回答,並以緩存的形式提供,而不是每次重新生成。關鍵在於知道該緩存什麼:報告摘要是固定的,但關於“最新動態”的查詢則需要實時更新的回答。
驗證層
第三項創新解決了可靠性問題。通過整合 Mira 的驗證 API,系統可以在將回答展示給用戶之前對其準確性進行檢查。這讓 Delphi 團隊有信心讓 AI 處理他們最復雜的內容。
變革的力量
在上線幾周內,Delphi Oracle 就成爲人們獲取加密研究內容的重要工具。如今,平均每位用戶每天至少會與 Oracle 交互一次,而且這個數字還在不斷增長。
“最讓我們驚訝的是它如何改變了用戶的閱讀習慣,”Lundy 分享道。“以前用戶會在遇到復雜部分時放棄閱讀,而現在他們會向 Oracle 提問,得到解釋後繼續閱讀,而不是中途放棄。”
這種影響不僅限於理解層面。讀者開始發現自己之前忽略的報告之間的聯繫。他們會要求 Oracle 找到與特定主題相關的研究。有些用戶甚至利用它爲團隊或投資委員會生成摘要。
最重要的是,經濟性問題終於得到了解決。通過智能路由、緩存和 Mira 的 API 相結合,每次查詢的有效成本降低了約 90%。曾經高昂的費用如今變得可持續,即便是大規模應用也不例外。
超越成本優化
真正的勝利並不在於降低成本,而在於這些節省下來的資源所帶來的可能性。Delphi 不再需要將 AI 功能限制於高級訂閱用戶,而是可以面向所有人開放 Oracle。他們不再爲每次查詢的成本擔憂,而是專注於如何讓產品真正有用。
如今,系統可以處理從基礎問題(“什麼是 AMM?”)到復雜綜合分析(“Delphi 關於 L2 擴容的觀點與其早期對側鏈的研究相比有何不同?”)的各種需求。它成爲連接 Delphi 專家分析師與更廣泛加密社區之間的橋梁。
“我們原以爲是在打造一個輔助工具,”Lundy 回憶道。“但實際上,我們創造了一種全新的方式,讓人們與研究內容互動。現在有些用戶會先從 Oracle 開始,根據學到的內容深入特定報告。這完全改變了用戶的使用路徑。”
未來藍圖
Delphi Oracle 已成爲其他平台解決類似挑戰的典範案例。無論是金融研究公司、技術文檔網站還是教育平台,它們都面臨着同樣的難題:如何在不犧牲準確性的前提下,讓復雜內容變得易於理解,同時又能控制成本。
這其中的經驗並不是每個平台都需要 Mira 的特定技術架構,而是要認識到,讓 AI 真正有用需要超越模型本身的思考。你需要高效的查詢路由系統、大規模成本管理的策略,以及在準確性至關重要時確保可靠性的方式。
展望未來
如今,Delphi Oracle 每天處理數千個查詢,從尋求深入分析的機構投資者到試圖理解基礎概念的新手,均能從中受益。這個系統不僅能解釋什麼是流動性池,還能綜合多份研究報告中的跨鏈互操作性觀點。
Delphi 團隊不斷擴展 Oracle 的功能,嘗試在舊的成本結構下無法實現的特性。他們正在探索個性化的研究路徑、結合文本和圖表的多模態分析,甚至是針對個人投資組合定制的 AI 生成研究簡報。
對於一個常被批評爲難以接近的行業,Delphi Oracle 代表着一個重要的突破:證明了 AI 可以在不降低內容深度的情況下,普及專家知識。當你解決了可靠性和經濟性這兩個根本挑戰時,你不僅僅是改進了現有產品,而是爲人們學習、分析和決策提供了全新的方式。
AI 在研究領域的未來並不是要取代人類專家,而是讓每個需要的人在需要的時候,以他們能理解的方式獲取專家知識。Delphi Oracle 表明,這樣的未來已經到來。