AIの基礎
Web3のためのAIスキル
ニューラルネットワーク、LLM、そしてマーケットのための機械学習。.
このレッスンの内容
- Web3特有のAIスキルがライブデータとどう結びつくか
- 安全な次のワークフローとはどのようなものか
重要なポイント
- 1AIスキルは、検証可能なウォレット、マーケット、プロトコルのデータと結びついているときに最も強力です
- 2実行の前に、人間が承認する調査ワークフローから始めましょう
- 3AIにウォレットのセキュリティや出典確認を回避させてはいけません
レッスンの要約
Web3のためのAIスキルは、モデルの出力が検証可能なウォレット、マーケット、プロトコルのデータに接続されているときに有用です。
考え方の基本
Web3のためのAIスキルの核心となる考え方
Web3のためのAIスキルは、モデルの出力が検証可能なウォレット、マーケット、プロトコルのデータに接続されているときに有用です。目標は、カストディやソースの規律を弱めることなく、リサーチを速くすることです。.
- Web3特有のAIスキルがライブデータとどう結びつくか
- 安全な次のワークフローとはどのようなものか
仕組み
Web3のためのAIスキルをどう考えるか
スキルはマーケットデータを取得したり、コントラクト情報を調べたり、プロトコルの文書を要約したりできます。.
ワークフローは、最終的な答えの裏に隠すのではなく、ソースと確信度を示すべきです。.
署名、トレーディング、権限の変更には依然として人間の承認が必要です。.
- AIスキルは、検証可能なウォレット、マーケット、プロトコルのデータと結びついているときに最も強力です
- 実行の前に、人間が承認する調査ワークフローから始めましょう
- AIにウォレットのセキュリティや出典確認を回避させてはいけません
具体例
Web3のためのAIスキルの具体例
学習者は、リスクメモを作成する前にトークンの流動性、保有者の集中度、プロトコルの文書を確認する小さなアシスタントを構築できます。.
よくある間違い
Web3のためのAIスキルについて見直すべきこと
危険な近道は、AIに要約から実行へと飛躍させることです。Web3では、誤ったトランザクションや承認が取り消せない場合があります。.
リスクに関する注意点
Web3のためのAIスキルのリスクチェック
誤ったコントラクトアドレス、悪意あるウェブサイト、プロンプトインジェクション、ウォレットを抜き取る承認、過信したモデルの出力は、便利さを損失に変える可能性があります。.
- 検証可能なデータに接続してください。
- 署名は手動のままにしてください。
- アクション前にソースのリンクをレビューしてください。
練習問題
Web3のためのAIスキルを実際に使ってみる
- 検証可能なデータに接続してください。
- 署名は手動のままにしてください。
- アクション前にソースのリンクをレビューしてください。
振り返り
重要な用語
- カストディ（資産管理）
- 誰が秘密鍵を管理しているかを指します。カストディアルは第三者が管理し、ノンカストディアルは自分自身が管理します。
- 流動性
- 資産の価格を大きく動かさずに、どれだけ容易に売買できるかを示す指標です。
- ウォレット
- オンチェーン資産を管理する秘密鍵を保存するソフトウェアまたはハードウェアです。
- Web3
- プラットフォームがデータや資産を所有するのではなく、ユーザー自身がブロックチェーンを通じて所有するというインターネットの構想です。
- 機械学習
- 明示的にプログラムされる代わりに、データからパターンを学習するアルゴリズムのことです。
出典
編集リファレンス
これらの参考資料は、このレッスンの背景にある仕組み、リスクチェック、プロダクトの文脈を確認するための出発点です。
続ける前に
これらはできますか？
- 検証可能なデータに接続してください。
- 署名は手動のままにしてください。
- アクション前にソースのリンクをレビューしてください。
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チェックポイント
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チェックに合格すると進捗が保存され、トラックを順番に進められます。
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すべての問題に正解すると、レッスンが完了します。
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