ChainOpera AI сотрудничает с лабораторией AI Принстона для запуска CryptoBench: первого экспертного уровня динамического бенчмарка для криптоиндустрии

Источник: CryptoNewsNet Оригинальное название: ChainOpera AI сотрудничает с Princeton AI Lab для запуска первого крипто-нативного бенчмарка Оригинальная ссылка: https://cryptonews.net/news/blockchain/32117341/

Основные моменты

• ChainOpera объявила о сотрудничестве с Princeton AI Lab для запуска CryptoBench, первого экспертного динамического бенчмарка для криптовалютной индустрии
• Проект был разработан с экспертом по машинному обучению профессором Мэнгди Ван и аспирантом Джиячэн Гу
• Этот бенчмарк обеспечит лучшую предсказательную точность AI-инструментов на волатильных рынках с использованием усовершенствованных агентов на крупных платформах DeFi

Введение

10 декабря ChainOpera AI объявила о своем новом сотрудничестве с Princeton AI Lab для запуска CryptoBench, что является первым экспертным динамическим бенчмарком для криптоиндустрии.

Он считается первым в мире экспертным динамическим бенчмарком, специально созданным для тестирования AI-агентов в криптовалютной сфере.

Этот инструмент предназначен для решения основных проблем, включая отсутствие стандартного способа оценки больших языковых моделей, которые все чаще используются для торговли, анализа и оценки рисков в цифровых активах.

Проект был разработан вместе с экспертом по машинному обучению профессором Мэнгди Ван и аспирантом Джиячэн Гу. В отличие от традиционных бенчмарков, использующих устаревшие статичные данные, CryptoBench работает в реальном времени.

Он получает актуальную информацию из блокчейнов, чтобы бросить вызов AI-агентам. Эти тесты сосредоточены на четырех критических областях, важных для навигации по криптовалютным рынкам:

• Получение данных в реальном времени из источников, таких как блок-эксплореры
• Прогнозирование будущих трендов рынка при высокой волатильности
• Анализ on-chain данных для обнаружения необычных транзакционных паттернов
• Возможности оценки рисков

Заполнение ключевой пробелы для более безопасных AI-инструментов

Цель CryptoBench — отделить по-настоящему способных AI от неэффективной или даже опасной шумихи.

Существующие бенчмарки агентов игнорируют необходимость синтеза on-chain разведки, рыночных данных, потоков DEX и предупреждений MEV. CryptoBench предоставляет 50 вопросов, характерных для домена, ежемесячно, разделенных на Простое/Сложное Получение и Простое/Сложное Предсказание, что соответствует рабочей нагрузке профессиональных аналитиков.

«Мы представляем CryptoBench — живой бенчмарк, который стресс-тестирует LLM-агентов в условиях времени и враждебных крипторабочих процессах. Существующие бенчмарки агентов игнорируют необходимость синтеза on-chain разведки, рыночных данных, потоков DEX и предупреждений MEV. CryptoBench предоставляет 50 вопросов, характерных для домена, ежемесячно, разделенных на Простое/Сложное Получение и Простое/Сложное Предсказание, что соответствует рабочей нагрузке профессиональных аналитиков», — говорится в официальном объявлении.

Оценки десяти передовых LLM показывают выраженный дисбаланс между поиском информации и прогнозированием: модели, которые отлично справляются с фактическим поиском, часто свертываются при предсказательном reasoning. Оркестровка агентов может изменить позиции в таблице лидеров, доказывая, что сырая способность модели не равна ее эффективности в реальных условиях.

Как CryptoBench поможет криптовалютному сектору

Криптоиндустрия столкнулась с серьезными проблемами безопасности в 2025 году. Важно предотвратить мошенничество и взломы для роста индустрии и обеспечения безопасности пользователей.

Риск-оценка DeFi с помощью CryptoBench предоставит возможности AI-агента для обнаружения уязвимостей в смарт-контрактах и подозрительной on-chain активности в реальном времени.

AI-агент, проходящий критерии бенчмарка, может быть интегрирован на бирже для автоматического оповещения о фишинговом контракте или потенциальном rug pull до взаимодействия с пользователем.

Это развитие поможет децентрализованным финансам принести необходимое доверие, что, как видно на рынках, таких как Сингапур, где безопасность на базе AI привлекла значительные инвестиции в децентрализованные финансы.

Помимо безопасности, система ChainOpera также стимулирует вклад через свою модель доказательства интеллекта, вознаграждая тех, кто улучшает экосистему.

Ожидается, что CryptoBench повысит предсказательную точность AI-инструментов на волатильных рынках. Его бенчмарки помогут пользователям развивать более усовершенствованных агентов для использования на крупных платформах DeFi.

Например, AI-оптимизированное фермерство доходности уже показало результаты, снижая транзакционные издержки за счет предсказательного управления ликвидностью.

CryptoBench также предоставит ясный путь к нормативному соответствию. Новые регуляции, такие как Закон об ИИ ЕС и ожидаемые руководства, предполагают необходимость проведения рисковых аудитов для AI-агентов в финансовой сфере.