最近大量基於OpenAI 的GPT-4 API 構建的應用程序讓加密貨幣社區熱衷於開發完全自主、自我糾正的加密貨幣交易機器人的設計。
AutoGPT 設置為100 次運行。目標：合併Pine 代碼中加密貨幣交易的最佳指標。結果循環錯誤。通過輸出進行清理，為GPT4 找到了足夠的位來給我策略Pine 代碼。 4 小時回測2018 年至今。 25 美元到9200 萬美元。今天開始測試，目前利潤1美元
– Under_the_Valley (@ValleyUnder) 2023 年4 月11 日
兩個這樣的應用程序，被稱為“BabyAGI”和“AutoGPT”，已經收到了特別的通知，許多用戶試圖在它們之上構建加密貨幣交易應用程序。
這兩個應用程序背後的重要理念都涉及GPT-4 的任務管理。目前，GPT-4 在自然語言處理方面表現出色，ChatGPT 界面的實用性證明了這一點，但它沒有記憶能力。
基於GPT API 構建的應用程序基本上僅限於單會話使用，這意味著該模型無法回憶起之前交互的信息。這與單個查詢所需的數據量（稱為“令牌”數量）以及GPT 產生幻覺的傾向有關——隨著令牌數量的增加，這個問題變得越來越明顯。
基本上，用戶在查詢機器時都是從一個乾淨的狀態開始的。在構建能夠自我修正和歷史分析的加密貨幣交易應用程序方面——適應實時市場條件，同時關注短期和長期趨勢——這意味著即使是基於GPT API 構建的最強大的機器人通常也會需要大量的人工監督。
科技巨頭阿里巴巴推出ChatGPT 競爭對手AI
一些智能開發人員可能已經發現了一種潛在的方法來規避這些限制，方法是構建利用GPT 生成代碼和連接到外部源的能力的應用程序。
我們已經看到了交易機器人的公平份額，但這些特定應用程序的目標不僅僅是自動化加密貨幣新聞聚合或教機器學習代理如何識別下跌。
例如，AutoGPT 使用GPT-4 生成代碼，然後利用GPT-3.5 作為虛擬人工內存空間，信息在兩者之間組合和穿梭。
另一項成果BabyAGI 將GPT-4 與編碼框架LangChain 和矢量數據庫Pinecone 相結合，以產生新的代理，以便在不失去對原始目標的關注的情況下完成複雜的任務。
這兩款應用程序都有可能成為多代理、即發即棄的AI 應用程序的骨幹，該應用程序能夠僅根據簡單的語言提示從上到下管理加密貨幣投資組合。
雖然這兩款應用似乎都不是專門為加密貨幣市場設計的，但我們在社交媒體和GitHub 上發現了多項努力，以適應其中一個或兩個應用以進行自主交易。
#AutoGPT 使用#GPT4 在福布斯網站上找到另一篇文章。
計劃：
– 瀏覽福布斯文章
– 識別頂級人工智能加密貨幣
– 將每種貨幣添加到我的頂級競爭者列表中
批評：我必須確保我考慮多個來源並比較信息.. pic.twitter.com/Lbh24eX18X
– 哈里森先生(@Harriso20462924) 2023 年4 月9 日
資訊來源：由0x資訊編譯自COINTELEGRAPH。版權歸作者Tristan Greene所有，未經許可，不得轉載