L’échec est utile ⚡
La plupart des arguments de trading basés sur l’IA commencent par la même promesse.
Prédire mieux le marché.
Le travail de Theoriq avec Targon a attiré mon attention, parce que la question de recherche semble beaucoup plus utile que ça.
Que peuvent réellement savoir ces modèles de manière fiable ?
Les expériences étudient le comportement du marché, sa volatilité et les plages possibles de résultats, tout en testant à quel moment la confiance prédictive s’effondre.
Targon fournit une infrastructure GPU confidentielle, afin que ces idées puissent être validées à une échelle significative.
En fait, je veux voir les modèles échouer pendant ce processus.
Une hypothèse échouée indique aux chercheurs où ne pas faire confiance au système quand de vrais capitaux sont en jeu.
$TAO a transformé l’intelligence machine elle-même en un marché décentralisé.
$RENDER a montré à quel point l’informatique distribuée devient précieuse quand la demande pour des charges de travail intensives augmente.
L’IA financière a finalement besoin des deux côtés.
Assez de puissance de calcul pour tester de façon agressive, et assez de rigueur pour admettre quand le modèle ne sait pas.
C’est bien plus intéressant pour moi que l’autre bot qui promet la bougie de demain.
#Altcoin Season#
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Que peuvent réellement savoir ces modèles de manière fiable ?
Les expériences étudient le comportement du marché, sa volatilité et les plages possibles de résultats, tout en testant à quel moment la confiance prédictive s’effondre.
Targon fournit une infrastructure GPU confidentielle, afin que ces idées puissent être validées à une échelle significative.
En fait, je veux voir les modèles échouer pendant ce processus.
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