A ChainOpera AI Colabora com o Princeton AI Lab para lançar o CryptoBench: Primeiro Benchmark Dinâmico de Nível Especialista para a Indústria Cripto

Fonte: CryptoNewsNet Título Original: ChainOpera AI Colabora com Princeton AI Lab para Lançar o Primeiro Benchmark Nativo de Criptomoedas Link Original: https://cryptonews.net/news/blockchain/32117341/

Destaques Principais

• A ChainOpera anunciou uma colaboração com o Princeton AI Lab para lançar o CryptoBench, o primeiro benchmark dinâmico de nível especialista para a indústria de criptomoedas
• O projeto foi desenvolvido com o especialista em aprendizado de máquina Professor Mengdi Wang e o estudante de doutoramento Jiacheng Gu
• Este benchmark fornecerá uma melhor precisão preditiva das ferramentas de IA em mercados voláteis, com agentes refinados usados em principais plataformas DeFi

Introdução

Em 10 de dezembro, a ChainOpera AI revelou sua mais recente colaboração com o Princeton AI Lab para lançar o CryptoBench, que é o primeiro benchmark dinâmico de nível especialista para a indústria de cripto.

É conhecido como o primeiro benchmark dinâmico de nível especialista do mundo, construído especificamente para testar agentes de IA na indústria de criptomoedas.

Esta ferramenta foi projetada para resolver problemas importantes, incluindo a falta de uma maneira padrão de avaliar grandes modelos de linguagem que estão cada vez mais sendo usados para negociação, análise e avaliação de risco em ativos digitais.

O projeto foi desenvolvido com o Professor Mengdi Wang, um especialista em aprendizado de máquina, e o estudante de doutoramento Jiacheng Gu. Ao contrário dos benchmarks tradicionais que usam dados antigos e estáticos, o CryptoBench opera em tempo real.

Ele busca informações ao vivo de blockchains para desafiar agentes de IA. Esses testes focam em quatro áreas críticas essenciais para navegar nos mercados de cripto:

• Recuperação de dados em tempo real de fontes como exploradores de blocos
• Previsão de tendências de mercado futuras em meio a alta volatilidade
• Análise de dados on-chain para identificar padrões de transações incomuns
• Capacidades de avaliação de risco

Preenchendo uma Lacuna Crítica para Ferramentas de IA Mais Seguras

O objetivo do CryptoBench é separar IA verdadeiramente capaz de hype ineficaz ou até perigoso.

Benchmarks existentes de agentes negligenciam a necessidade de sintetizar inteligência on-chain, dados de mercado, fluxos DEX e alertas MEV. O CryptoBench fornece 50 perguntas autênticas de domínio por mês, categorizadas em Recuperação Simples/Complexa e Previsão Simples/Complexa, espelhando as cargas de trabalho de analistas profissionais.

“Apresentamos o CryptoBench, um benchmark ao vivo que testa sob estresse agentes LLM em fluxos de trabalho de cripto adversariais sensíveis ao tempo. Benchmarks de agentes existentes negligenciam a necessidade de sintetizar inteligência on-chain, dados de mercado, fluxos DEX e alertas MEV. O CryptoBench fornece 50 perguntas autênticas de domínio por mês, categorizadas em Recuperação Simples/Complexa e Previsão Simples/Complexa, espelhando as cargas de trabalho de analistas profissionais,” de acordo com o anúncio oficial.

Avaliações de dez LLMs de última geração revelam um desequilíbrio pronunciado entre recuperação e previsão: modelos que se destacam na busca factual frequentemente colapsam na raciocínio preditivo. A orquestração agente pode reorganizar posições no ranking, provando que a capacidade bruta do modelo não equivale ao desempenho no campo.

Como o CryptoBench Ajudará o Setor de Cripto

A indústria de cripto enfrentou desafios de segurança significativos em 2025. É fundamental prevenir golpes e hacks para promover o crescimento da indústria de criptomoedas e garantir a segurança dos usuários.

A avaliação de risco DeFi do CryptoBench fornecerá capacidades de Agente de IA para localizar exploits em contratos inteligentes e atividades suspeitas on-chain em tempo real.

Um Agente de IA que passar nos critérios do benchmark poderia ser integrado em uma bolsa para levantar automaticamente um alarme sobre um contrato de phishing ou potencial rug pull antes que um usuário interaja com ele.

Este desenvolvimento ajudará as finanças descentralizadas a trazer a confiança tão necessária, o que poderia impulsionar a adoção institucional, como visto em mercados como Singapura, onde a segurança baseada em IA ajudou a atrair investimentos significativos em finanças descentralizadas.

Para além da segurança, o sistema da ChainOpera também incentiva contribuições através do seu modelo de prova de inteligência, recompensando aqueles que melhoram o ecossistema.

Espera-se que o CryptoBench melhore a precisão preditiva das ferramentas de IA em mercados voláteis. Seus benchmarks ajudarão os usuários a desenvolver agentes mais refinados usados em principais plataformas DeFi.

Por exemplo, a agricultura de rendimento otimizada por IA já demonstrou resultados ao reduzir custos de transação por meio de gestão preditiva de liquidez.

O CryptoBench também proporcionará um caminho claro para conformidade regulatória. Novas regulamentações, como a Lei de IA da UE e diretrizes antecipadas, deverão exigir auditorias de risco para agentes de IA no setor financeiro.