著者：ミラコンパイラ: Deep Tide TechFlow研究のパラドックスデルファイの研究報告は、暗号通貨界で伝説的な存在です。彼らが新しいトークンメカニズムやDeFiプロトコルに関する分析を発表すると、プロジェクトの創設者は要点を記録し、ベンチャーキャピタル（VC）は投資ロジックを調整し、トレーダーはポートフォリオを再構成します。彼らの研究はWeb3分野における数十億ドルの資本配分に深遠な影響を与えています。しかし、ここで問題なのは、インスティテューショナル・リサーチのゴールドスタンダードであることには、予期せぬジレンマが伴うということです。 この深さと厳密さが、彼らの分析を非常に貴重なものにしていますが、同時に気が遠くなるようなものです。 典型的なDelphiのレポートでは、背景知識が必要な技術概念に関する他の12のレポートや、読者が暗号業界のダイナミクスに精通していることを前提とした市場の仕組みを引用している場合があります。「私たちは驚くべき一連の研究を行っていますが、それをナビゲートするのが難しいという苦情を耳にし続けています」と、Delphi Digitalのオペレーション担当シニアバイスプレジデントであるCarter Lundy氏は説明します。 「誰かがMEV(Maximum Extractable Value)に関するレポートを見つけ、その背後にある概念を理解していないために迷子になるかもしれません。 その結果、私たちは多くの潜在的な価値を逃しています。 ”明らかな解決策はAIアシスタントのようです。いつでも概念を説明し、長い分析を要約し、読者をデルファイの膨大な研究ライブラリに案内するツールです。2023年、ChatGPTが世界を席巻し、この道は明らかに開けているようです。初めての試みの失敗Delphiが最初にAIアシスタントを調査したとき、問題は思っていたよりもはるかに複雑であることがわかりました。 チームは最先端の言語モデルをプラットフォームに統合し、テストを開始しましたが、結果は心配なものでした。 AIは自信を持って概念を誤って解釈し、もっともらしく聞こえても完全に間違っているトークンメトリックをでっち上げることさえできます。 時には、Delphi自身が公開した意見を誤って解釈することさえあります。「間違った情報を広める可能性があり、私たちのブランドに結びつく製品を出すわけにはいかない」とランディは振り返った。「私たちの評判が全てだ。」たとえ彼らが当時最先端のモデルを使用しようとしても、経済的コストは耐え難いものです。トークンエコノミクスやDeFiメカニズムに関する複雑なクエリは、処理するのに数ドルかかる可能性があります。毎日何千人ものユーザーがいるプラットフォームにとって、このようなコストは明らかに持続可能ではありません。数ヶ月の挫折を経て、彼らは最終的にこのプロジェクトを終了しました。AIアシスタントの実現は、より先進的な技術の登場を待たざるを得ませんでした。Web3 ネイティブソリューション思いがけない場所からの突破口。今後発表されるレポートのためにAIと暗号の分野の交差点を研究している際、DelphiチームはMira Networkを発見しました。彼らを惹きつけたのは、単なる別のAI APIではなく、AIをより信頼性が高く、経済的に実行可能にするためのMiraの全く新しいアプローチでした。「ほとんどのAI企業は、より大きなモデルを構築することやプロンプトを最適化することに集中しています」とLundyは説明しました。「しかし、Miraは異なる問題を提起しました：AIの回答を信頼できるものにするにはどうすればよいのか？高品質なAIを大規模に運用可能にするにはどうすればよいのか？」双方は協力し、限界を共に突破することを決定しました。彼らが Delphi Oracle を成功裏に運用できれば、AI が最も複雑で正確性が非常に求められるコンテンツを処理できることを証明することになります。三重のイノベーション手法Mira およびそのエコシステムアプリケーション Klok との協力を通じて、チームは Delphi Oracle を「不可能」から「不可欠」に変える三つの革新的な技術を開発しました。インテリジェントクエリルーティング振り返ってみると、最初の洞察は実に恥ずかしいほど簡単です：すべての問題にAIモデルを使用して解決する必要はありません。誰かがETHの現在の価格を尋ねるとき、なぜ高価な言語モデルにこの質問を送るのではなく、直接価格APIを確認しないのでしょうか？チームは、クエリを即座に分類できる超高速ルーターを開発しました:価格リクエストは直接市場データに移行します知識ベースからの抽出の簡単な定義複雑な分析問題は完全なAIモデルに処理させます。このルーティングシステムは、コストを大幅に削減すると同時に、一般的な問題への対応速度を向上させます。スマートキャッシュ第二の革新は、ユーザー行動の研究に基づいています。彼らは、多くのユーザーが提起する質問が単に異なる表現に置き換えられていることを発見しました。例えば、「この報告書を要約してください」「この概念を説明してください」「重要なポイントは何ですか？」システムは、一般的な質問に対する高品質な回答を事前に生成し、キャッシュ形式で提供します。毎回再生成するのではなく、キャッシュする内容を知ることが重要です。レポートの要約は固定ですが、「最新情報」に関するリクエストにはリアルタイムで更新された回答が必要です。検証レイヤー第三の革新は信頼性の問題を解決しました。Miraの検証APIを統合することで、システムはユーザーに回答を表示する前にその正確性を確認できます。これにより、DelphiチームはAIに最も複雑なコンテンツを処理させることに自信を持つことができます。変化の力数週間のうちに、Delphi Oracleは人々が暗号研究コンテンツを取得するための重要なツールとなりました。今日、平均してユーザーは毎日少なくとも一度Oracleと対話しており、この数字は増え続けています。「私たちが最も驚いたのは、ユーザーの読書習慣がどのように変わったかということです」とランディは共有しました。 「以前は、複雑な部分に遭遇すると、ユーザーはあきらめるのではなく、読むことをあきらめていましたが、今ではOracleに質問をし、説明を得て、途中であきらめるのではなく、読み続けるようになっています。」この影響は理解のレベルにとどまらず、読者は以前見落としていた報告書間の関連性を発見し始めます。彼らは特定のテーマに関連する研究を見つけるために Oracle に要求します。一部のユーザーは、チームや投資委員会のために要約を生成するためにそれを利用することさえあります。最も重要なのは、経済的な問題がついに解決されたことです。スマートルーティング、キャッシュ、およびMiraのAPIを組み合わせることで、各クエリの有効コストが約90%削減されました。かつて高額だった費用は今や持続可能となり、大規模なアプリケーションでさえ例外ではありません。コスト最適化を超える真の勝利は、コスト削減ではなく、これらの節約されたリソースによって提供される可能性にあります。 Delphiは、AI機能をプレミアムサブスクライバーに制限する代わりに、Oracleをすべての人に開放できます。 各クエリのコストについて心配する代わりに、製品を本当に便利にする方法に焦点を当てています。現在、システムは基本的な質問（「AMMとは何ですか？」）から複雑な包括的分析（「DelphiのL2スケーリングに関する見解は、その初期のサイドチェーン研究とどのように異なりますか？」）まで、さまざまなニーズに対応できるようになりました。それはDelphiの専門アナリストとより広範な暗号コミュニティとの間の架け橋となっています。「私たちは補助ツールを作っていると思っていました」とランディは振り返ります。「しかし実際には、私たちは人々が研究内容と対話する全く新しい方法を創造しました。現在、一部のユーザーは最初にオラクルから始め、学んだ内容に基づいて特定のレポートに深く入っていきます。これはユーザーの使用パスを完全に変えました。」未来への青写真Delphi Oracleは、他のプラットフォームが同様の課題に対処する際の模範となっています。金融リサーチ会社、技術文書サイト、教育プラットフォームなど、すべてが同じ難題に直面しています。正確性を犠牲にせずに、複雑な内容を理解しやすくしつつ、コストを抑える方法です。この経験は、すべてのプラットフォームがMiraの特定の技術アーキテクチャを必要とするわけではなく、AIを本当に役立てるためにはモデルそのものを超えた考え方が必要であることを認識することです。効率的なクエリルーティングシステム、大規模なコスト管理戦略、および精度が重要な場合に信頼性を確保する方法が必要です。未来を展望する現在、Delphi Oracleは毎日数千のクエリを処理しており、深い分析を求める機関投資家から基本概念を理解しようとしている初心者まで、誰もが恩恵を受けることができます。このシステムは流動性プールとは何かを説明するだけでなく、複数の研究レポートからのクロスチェーン相互運用性の見解を統合することもできます。デルファイチームは、オラクルの機能を継続的に拡張し、古いコスト構造では実現できない特性を試みています。彼らは、パーソナライズされた研究パスを探求し、テキストとグラフを組み合わせたマルチモーダル分析、さらには個人のポートフォリオに合わせたAI生成の研究ブリーフを開発しています。アクセスしにくい業界としてしばしば批判されるDelphi Oracleは、重要な突破を示しています：AIが内容の深さを損なうことなく専門知識を普及できることを証明しました。信頼性と経済性という根本的な課題を解決すれば、単に既存の製品を改善するだけでなく、人々が学び、分析し、意思決定を行うための全く新しい方法を提供します。AIの研究分野における未来は、人間の専門家を取って代わることではなく、必要なときに必要な人が理解できる方法で専門知識を得られるようにすることです。Delphi Oracleは、そのような未来がすでに到来したことを示しています。
Mira Network：暗号化の研究報告を簡単にするために、私たちのAIはこうします。
著者：ミラ
コンパイラ: Deep Tide TechFlow
研究のパラドックス
デルファイの研究報告は、暗号通貨界で伝説的な存在です。彼らが新しいトークンメカニズムやDeFiプロトコルに関する分析を発表すると、プロジェクトの創設者は要点を記録し、ベンチャーキャピタル（VC）は投資ロジックを調整し、トレーダーはポートフォリオを再構成します。彼らの研究はWeb3分野における数十億ドルの資本配分に深遠な影響を与えています。
しかし、ここで問題なのは、インスティテューショナル・リサーチのゴールドスタンダードであることには、予期せぬジレンマが伴うということです。 この深さと厳密さが、彼らの分析を非常に貴重なものにしていますが、同時に気が遠くなるようなものです。 典型的なDelphiのレポートでは、背景知識が必要な技術概念に関する他の12のレポートや、読者が暗号業界のダイナミクスに精通していることを前提とした市場の仕組みを引用している場合があります。
「私たちは驚くべき一連の研究を行っていますが、それをナビゲートするのが難しいという苦情を耳にし続けています」と、Delphi Digitalのオペレーション担当シニアバイスプレジデントであるCarter Lundy氏は説明します。 「誰かがMEV(Maximum Extractable Value)に関するレポートを見つけ、その背後にある概念を理解していないために迷子になるかもしれません。 その結果、私たちは多くの潜在的な価値を逃しています。 ”
明らかな解決策はAIアシスタントのようです。いつでも概念を説明し、長い分析を要約し、読者をデルファイの膨大な研究ライブラリに案内するツールです。2023年、ChatGPTが世界を席巻し、この道は明らかに開けているようです。
初めての試みの失敗
Delphiが最初にAIアシスタントを調査したとき、問題は思っていたよりもはるかに複雑であることがわかりました。 チームは最先端の言語モデルをプラットフォームに統合し、テストを開始しましたが、結果は心配なものでした。 AIは自信を持って概念を誤って解釈し、もっともらしく聞こえても完全に間違っているトークンメトリックをでっち上げることさえできます。 時には、Delphi自身が公開した意見を誤って解釈することさえあります。
「間違った情報を広める可能性があり、私たちのブランドに結びつく製品を出すわけにはいかない」とランディは振り返った。「私たちの評判が全てだ。」
たとえ彼らが当時最先端のモデルを使用しようとしても、経済的コストは耐え難いものです。トークンエコノミクスやDeFiメカニズムに関する複雑なクエリは、処理するのに数ドルかかる可能性があります。毎日何千人ものユーザーがいるプラットフォームにとって、このようなコストは明らかに持続可能ではありません。
数ヶ月の挫折を経て、彼らは最終的にこのプロジェクトを終了しました。AIアシスタントの実現は、より先進的な技術の登場を待たざるを得ませんでした。
Web3 ネイティブソリューション
思いがけない場所からの突破口。今後発表されるレポートのためにAIと暗号の分野の交差点を研究している際、DelphiチームはMira Networkを発見しました。彼らを惹きつけたのは、単なる別のAI APIではなく、AIをより信頼性が高く、経済的に実行可能にするためのMiraの全く新しいアプローチでした。
「ほとんどのAI企業は、より大きなモデルを構築することやプロンプトを最適化することに集中しています」とLundyは説明しました。「しかし、Miraは異なる問題を提起しました：AIの回答を信頼できるものにするにはどうすればよいのか？高品質なAIを大規模に運用可能にするにはどうすればよいのか？」
双方は協力し、限界を共に突破することを決定しました。彼らが Delphi Oracle を成功裏に運用できれば、AI が最も複雑で正確性が非常に求められるコンテンツを処理できることを証明することになります。
三重のイノベーション手法
Mira およびそのエコシステムアプリケーション Klok との協力を通じて、チームは Delphi Oracle を「不可能」から「不可欠」に変える三つの革新的な技術を開発しました。
インテリジェントクエリルーティング
振り返ってみると、最初の洞察は実に恥ずかしいほど簡単です：すべての問題にAIモデルを使用して解決する必要はありません。誰かがETHの現在の価格を尋ねるとき、なぜ高価な言語モデルにこの質問を送るのではなく、直接価格APIを確認しないのでしょうか？
チームは、クエリを即座に分類できる超高速ルーターを開発しました:
価格リクエストは直接市場データに移行します
知識ベースからの抽出の簡単な定義
複雑な分析問題は完全なAIモデルに処理させます。
このルーティングシステムは、コストを大幅に削減すると同時に、一般的な問題への対応速度を向上させます。
スマートキャッシュ
第二の革新は、ユーザー行動の研究に基づいています。彼らは、多くのユーザーが提起する質問が単に異なる表現に置き換えられていることを発見しました。例えば、「この報告書を要約してください」「この概念を説明してください」「重要なポイントは何ですか？」
システムは、一般的な質問に対する高品質な回答を事前に生成し、キャッシュ形式で提供します。毎回再生成するのではなく、キャッシュする内容を知ることが重要です。レポートの要約は固定ですが、「最新情報」に関するリクエストにはリアルタイムで更新された回答が必要です。
検証レイヤー
第三の革新は信頼性の問題を解決しました。Miraの検証APIを統合することで、システムはユーザーに回答を表示する前にその正確性を確認できます。これにより、DelphiチームはAIに最も複雑なコンテンツを処理させることに自信を持つことができます。
変化の力
数週間のうちに、Delphi Oracleは人々が暗号研究コンテンツを取得するための重要なツールとなりました。今日、平均してユーザーは毎日少なくとも一度Oracleと対話しており、この数字は増え続けています。
「私たちが最も驚いたのは、ユーザーの読書習慣がどのように変わったかということです」とランディは共有しました。 「以前は、複雑な部分に遭遇すると、ユーザーはあきらめるのではなく、読むことをあきらめていましたが、今ではOracleに質問をし、説明を得て、途中であきらめるのではなく、読み続けるようになっています。」
この影響は理解のレベルにとどまらず、読者は以前見落としていた報告書間の関連性を発見し始めます。彼らは特定のテーマに関連する研究を見つけるために Oracle に要求します。一部のユーザーは、チームや投資委員会のために要約を生成するためにそれを利用することさえあります。
最も重要なのは、経済的な問題がついに解決されたことです。スマートルーティング、キャッシュ、およびMiraのAPIを組み合わせることで、各クエリの有効コストが約90%削減されました。かつて高額だった費用は今や持続可能となり、大規模なアプリケーションでさえ例外ではありません。
コスト最適化を超える
真の勝利は、コスト削減ではなく、これらの節約されたリソースによって提供される可能性にあります。 Delphiは、AI機能をプレミアムサブスクライバーに制限する代わりに、Oracleをすべての人に開放できます。 各クエリのコストについて心配する代わりに、製品を本当に便利にする方法に焦点を当てています。
現在、システムは基本的な質問（「AMMとは何ですか？」）から複雑な包括的分析（「DelphiのL2スケーリングに関する見解は、その初期のサイドチェーン研究とどのように異なりますか？」）まで、さまざまなニーズに対応できるようになりました。それはDelphiの専門アナリストとより広範な暗号コミュニティとの間の架け橋となっています。
「私たちは補助ツールを作っていると思っていました」とランディは振り返ります。「しかし実際には、私たちは人々が研究内容と対話する全く新しい方法を創造しました。現在、一部のユーザーは最初にオラクルから始め、学んだ内容に基づいて特定のレポートに深く入っていきます。これはユーザーの使用パスを完全に変えました。」
未来への青写真
Delphi Oracleは、他のプラットフォームが同様の課題に対処する際の模範となっています。金融リサーチ会社、技術文書サイト、教育プラットフォームなど、すべてが同じ難題に直面しています。正確性を犠牲にせずに、複雑な内容を理解しやすくしつつ、コストを抑える方法です。
この経験は、すべてのプラットフォームがMiraの特定の技術アーキテクチャを必要とするわけではなく、AIを本当に役立てるためにはモデルそのものを超えた考え方が必要であることを認識することです。効率的なクエリルーティングシステム、大規模なコスト管理戦略、および精度が重要な場合に信頼性を確保する方法が必要です。
未来を展望する
現在、Delphi Oracleは毎日数千のクエリを処理しており、深い分析を求める機関投資家から基本概念を理解しようとしている初心者まで、誰もが恩恵を受けることができます。このシステムは流動性プールとは何かを説明するだけでなく、複数の研究レポートからのクロスチェーン相互運用性の見解を統合することもできます。
デルファイチームは、オラクルの機能を継続的に拡張し、古いコスト構造では実現できない特性を試みています。彼らは、パーソナライズされた研究パスを探求し、テキストとグラフを組み合わせたマルチモーダル分析、さらには個人のポートフォリオに合わせたAI生成の研究ブリーフを開発しています。
アクセスしにくい業界としてしばしば批判されるDelphi Oracleは、重要な突破を示しています：AIが内容の深さを損なうことなく専門知識を普及できることを証明しました。信頼性と経済性という根本的な課題を解決すれば、単に既存の製品を改善するだけでなく、人々が学び、分析し、意思決定を行うための全く新しい方法を提供します。
AIの研究分野における未来は、人間の専門家を取って代わることではなく、必要なときに必要な人が理解できる方法で専門知識を得られるようにすることです。Delphi Oracleは、そのような未来がすでに到来したことを示しています。