Trang trước
01Bối cảnh02Vault03Ước tính04AI
04 · Kỹ thuật AI

AI chúng tôi tự dùng trước.

Vì sao làm AI, ba dịch vụ, quy trình blockchain × AI.

Vì sao phải làm AI?
Đáng sợ nhất không phải phí thuê bao,
mà là Token.
Chúng tôi đã huấn luyện một hệ thống làm việc AI hiểu mã nguồn của chính mình.
Cùng một việc, làm xong với ít token hơn, ít người hơn, thời gian ngắn hơn.
Dịch vụ kỹ thuật AI

Chúng tôi tự dùng trước, rồi mới mang đến cho người khác.

Từ thu thập dữ liệu đến báo cáo, giáo trình và kiểm tra, nhân sự kỹ thuật nội bộ của Tako đều làm việc qua cùng một hệ thống làm việc AI với nền tảng logic chung.

Hệ thống này cũng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp lớn triển khai mô hình ngôn ngữ lớn và phát triển ứng dụng.

< NT$17,000/tháng
Chi tiêu hàng tháng từ hơn trăm nghìn, nay rút xuống còn dưới NT$17,000/tháng.
Năng lực tính toán cao cấp
Mô hình local trả lời trước, chỉ gọi cloud khi gặp bài khó, lượng token giảm hẳn
Đa ngôn ngữ · đa thị trường · mạng lưới rộng
Một bộ giáo trình, phát triển bằng bốn ngôn ngữ: Trung, Anh, Việt, Tây Ban Nha. Thị trường Hàn Quốc · đang phát triển
Kiểm tra chéo
AI kiểm tra chéo và tự tối ưu, từng bước giảm lỗi do con người.
Mô hình AI đánh giá tính cách
Với mỗi người từng nhắn tin với tôi, tôi đã hoàn thành một mô hình AI đánh giá tính cách tương ứng.
Đang chọn lọc môi trường sử dụng phù hợp cho người dùng cá nhân, chẳng hạn Cursor hoặc Slack; nhưng chi phí Token sẽ rất cao, nên vấn đề này tạm gác lại.
Tự lặp lạiTự nâng tầmTự ghi lại bài họcVòng lặp không ngừng

Những gì AI cần hiểu thì đã hiểu, tiếp theo là làm chủ Tools().

Thành quả nhiệm vụ đã hoàn thànhHồ sơ bàn giao

Tính theo sản phẩm đã bàn giao: số trang slide, số ngôn ngữ giáo trình, ước tính theo từng pool và các hạng mục nghiệm thu độc lập.

Mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai local

Danh sách Repo
Ảnh chụp danh sách GitHub Repo do Sonny cung cấp
Ảnh chụp hệ thống làm việc kỹ thuật nội bộ do Sonny cung cấp. Trên điện thoại có thể vuốt ngang để xem.
Ảnh minh họa hạ tầng AI doanh nghiệp
Hướng phát triển

LLM cho doanh nghiệp

Triển khai và phát triển ứng dụng, mở rộng từ cùng một nền tảng làm việc.

Ảnh minh họa máy chủ và triển khai local

Triển khai local

Ưu tiên local, bài khó để cloud bổ sung.

Ảnh minh họa toàn cầu và đa thị trường

Bốn ngôn ngữ · đa thị trường · mạng lưới rộng

Trung · Anh · Việt · Tây Ban Nha, một bộ giáo trình phát triển đa ngôn ngữ.

Ảnh minh họa kiểm tra mã nguồn và vòng lặp công việc

Kiểm tra chéo

Tự tối ưu, ghi lại bài học, liên tục giảm lỗi do con người.

Bốn ảnh từ internet · ảnh minh họa · giấy phép nguồn
1

Tư vấn triển khai AI

Giúp doanh nghiệp đưa quy trình lên AI: tài liệu, báo cáo, cơ sở tri thức chăm sóc khách hàng

Đang dùng nội bộ
2

Tư vấn kỹ thuật

Triển khai mô hình local, kiểm soát lượng token, thiết kế quy trình kiểm tra

Đang dùng nội bộ
3

Dịch vụ dữ liệu on-chain

Lấy dữ liệu từ API công khai, AI tổng hợp thành báo cáo; biểu đồ trên trang này chính là thành phẩm

Đang dùng nội bộ

Cả ba năng lực trên đều đã được dùng trong quy trình làm việc nội bộ của Tako. Phạm vi dịch vụ không bao gồm tư vấn đầu tư.

Ảnh ẩn dụ điện thoại kết nối AI trên máy tính, đã loại bỏ nhân vật
Hình ảnh ẩn dụ

Điện thoại kết nối AI trên máy tính

Giao việc từ điện thoại, máy tính tiếp nối quy trình AI.

Blockchain × AI · Quy trình vận hành

Có bản ghi kiểm tra được trước,
rồi mới có phán đoán dùng được.

Blockchain đưa giao dịch và cập nhật trạng thái vào các block, các block nối với nhau bằng hash. AI đọc dữ liệu, rút ra quy luật; thao tác on-chain do con người ủy quyền.

  1. 01

    Ký bằng ví

    Người dùng xác nhận giao dịch, ủy quyền cho hợp đồng thao tác.

  2. 02

    Thực thi hợp đồng

    Cập nhật tài sản và share theo quy tắc đã lập trình.

  3. 03

    Xác nhận block

    Giao dịch được đưa vào block, do mạng lưới xác thực.

  4. 04

    Lấy dữ liệu qua API

    Đọc bản ghi, trạng thái pool và vault.

  5. 05

    AI tổng hợp

    Căn chỉnh thời gian, tính vùng giá và cảnh báo.

  6. 06

    Con người đối chiếu

    Đối chiếu với dữ liệu gốc, rồi mới quyết định chiến lược.

On-chain: bản ghi khớp lệnh · thanh khoản · NAV vaultAPI thị trường: OI · Orderbook · phí funding · tin nhanh

Hai loại dữ liệu được lấy riêng, không coi dữ liệu sàn là toàn bộ on-chain. Nguyên lý block: Ethereum.org ↗

Mạng nơ-ron nhìn dữ liệu on-chain như thế nào

Bản ghi on-chain và API thị trường được xử lý thành đặc trưng trước, rồi mô hình đưa ra đề xuất vùng giá, cảnh báo và tỷ lệ hiệu quả. Nguồn dữ liệu và thời gian phải được căn chỉnh. (Sơ đồ kiến trúc, đang xây dựng)

Lớp đầu vào: khối lượng, giá, độ sâu, phí funding, độ biến động → Lớp ẩn ×2 → Lớp đầu ra: đề xuất vùng giá, cảnh báo, tỷ lệ hiệu quả

Học gì

Phân bố khối lượng, đường giá, độ sâu pool trong 8 tháng qua; nhãn là tỷ lệ hiệu quả tính sau khi có kết quả

Cho ra gì

Vùng giá nên đặt thanh khoản cho giai đoạn tiếp theo, cảnh báo có nên rút hay không, dự báo tỷ lệ hiệu quả tuần này

Ai quyết

Mô hình chỉ đưa ra đề xuất và độ tin cậy; chỉnh vùng giá, rút lui, tăng vị thế đều do con người quyết định

Dữ liệu on-chainKhớp lệnh·pool·vault API công khaiEnzyme・Uniswap・Orderly Mô hình AIVùng·giám sát·auditLocal trước, khó gọi cloud Con người quyếtChỉnh vùng·rút·tăng vốn AI không đặt lệnh, không chạm vào tiền; chỉ tổng hợp dữ liệu và đưa ra đề xuất
Khoa học dữ liệu DeFi × AI

Dữ liệu on-chain là công khai, AI lo phần đọc hiểu.

Mỗi lệnh khớp, mỗi pool, mỗi vault đều được ghi trên chain. Nối API lấy dữ liệu, AI làm bốn việc.

1

Lấy dữ liệu

API công khai của Enzyme, Uniswap, Orderly, CoinGecko; biểu đồ trên trang này ra đời từ đó

2

Định vùng giá

Đọc phân bố khối lượng, bản đồ thanh lý, độ sâu, tính ra nên đặt thanh khoản ở đoạn giá nào

3

Giám sát

Giá ra ngoài vùng, IL vượt phí giao dịch, độ biến động tăng vọt: kích hoạt cảnh báo

4

Kiểm toán

Mỗi tuần tính tỷ lệ hiệu quả = phí giao dịch ÷ |IL|; trên 1.5 là khỏe, dưới 1 thì rút

Kết luận

Chúng tôi đồng thời có năng lực market making,
phát hành token và lập vault.

Nếu quý vị có nhu cầu xây dựng Web3 đặc thù,
tôi tin chúng tôi có thể làm rất tốt, đặc biệt là về an ninh mạng.

Rất mong được hợp tác cùng quý vị,
cảm ơn đã theo dõi.