为什么做 AI、三项服务、区块链 × AI 的工作流程。
从数据收集到报告、教材与核查,Tako 内部技术人员都通过同一套 AI 底层逻辑工作系统完成。
这套系统,也能支持大型企业的大语言模型导入与应用开发。
AI 该懂的已懂,接下来是如何掌握 Tools()。
以完成的交付成果计算:简报页数、教材语种、分池测算与独立验收项目。
导入与应用开发,延伸同一套工作底层。
本地优先,难题由云端补位。
中・英・越・西,一份教材跨语种开发。
自我优化、记录教训,持续减少人工错误。
帮企业把流程接上 AI:文档、报表、客服知识库
内部都在使用本地模型部署、token 用量管控、核查流程设计
内部都在使用公开 API 取数、AI 整理成报告;本页的图表就是成品
内部都在使用上述三项能力都已用于 Tako 内部工作流程。服务范围不含投资建议。
手机交代任务,电脑接续 AI 工作流程。
区块链把交易与状态更新放进区块,区块以哈希连接。AI 读取数据、整理规律;链上操作由人员授权。
用户确认交易,授权合约操作。
依程序规则,更新资产与份额。
交易纳入区块,由网络验证。
读取记录、池子与金库状态。
对齐时间,计算区间与警示。
对照原始数据,再决定策略。
两类数据分开取用,不把交易所数据视为全部上链。区块原理:Ethereum.org ↗
链上记录与市场 API 先整理成特征,再由模型产出区间建议、警示与效率比。数据来源与时间必须对齐。(架构示意,搭建中)
过去 8 个月的成交量分布、价格路径、池子深度;标签是事后算出来的效率比
下一段流动性该放的价格区间、要不要撤的警示、这周效率比的预估
模型只给建议与置信度;调区间、撤离、加仓,由人决定
每笔成交、每个池子、每个金库都记在链上。串 API 拿数据,AI 做四件事。
Enzyme、Uniswap、Orderly、CoinGecko 公开 API;本页的图就是这样来的
读成交量分布、清算地图、深度,算出流动性该放哪段价格
价格出区间、IL 超过手续费、波动率跳升,触发警示
每周算效率比 = 手续费 ÷ |IL|;大于 1.5 健康、小于 1 撤
若您有 Web3 的特别搭建需求,
我相信我们可以做得很好,尤其是网络安全。
很期待与您合作,
谢谢观看。