Báo cáo nghiên cứu của Delphi được coi là huyền thoại trong giới tiền điện tử. Khi họ phát hành phân tích về cơ chế token mới hoặc giao thức DeFi, những người sáng lập dự án sẽ ghi lại các điểm chính, các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) sẽ điều chỉnh logic đầu tư, và các trader sẽ tái cấu trúc danh mục đầu tư. Nghiên cứu của họ đã có ảnh hưởng sâu sắc đến việc phân bổ hàng tỷ đô la vốn trong lĩnh vực Web3.
Nhưng đây là vấn đề: trở thành tiêu chuẩn vàng cho nghiên cứu thể chế đi kèm với một tình thế tiến thoái lưỡng nan bất ngờ. Chính chiều sâu và sự nghiêm ngặt này đã làm cho phân tích của họ trở nên vô giá, nhưng đồng thời cũng khó khăn. Một báo cáo điển hình của Delphi có thể trích dẫn hàng chục báo cáo khác về các khái niệm kỹ thuật đòi hỏi kiến thức nền tảng, cũng như cơ chế thị trường giả định rằng người đọc đã quen thuộc với động lực của ngành công nghiệp tiền điện tử.
"Chúng tôi có một tập hợp nghiên cứu tuyệt vời, nhưng chúng tôi vẫn tiếp tục nghe những lời phàn nàn rằng rất khó để điều hướng nó", Carter Lundy, phó chủ tịch cấp cao về hoạt động tại Delphi Digital giải thích. "Ai đó có thể xem qua một báo cáo về MEV (Giá trị chiết xuất tối đa) và bị lạc vì họ không hiểu khái niệm đằng sau nó. Kết quả là chúng ta đang bỏ lỡ rất nhiều giá trị tiềm năng. ”
Giải pháp rõ ràng dường như là một trợ lý AI. Một công cụ có thể giải thích các khái niệm mọi lúc, tóm tắt các phân tích dài dòng và hướng dẫn người đọc khám phá kho nghiên cứu khổng lồ của Delphi. Năm 2023, ChatGPT đã lan tỏa toàn cầu, con đường này dường như rất rõ ràng.
Thất bại trong lần thử nghiệm đầu tiên
Delphi trong quá trình khám phá ban đầu về trợ lý AI đã phát hiện ra rằng vấn đề này phức tạp hơn họ tưởng tượng rất nhiều. Nhóm đã tích hợp một mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất vào nền tảng của họ và bắt đầu thử nghiệm, nhưng kết quả thì lại đáng lo ngại. AI sẽ tự tin giải thích sai các khái niệm, thậm chí bịa ra những chỉ số token nghe có vẻ hợp lý nhưng hoàn toàn sai sự thật. Đôi khi, nó thậm chí còn hiểu sai quan điểm mà Delphi tự đưa ra.
“Chúng tôi không thể phát hành một sản phẩm có thể lan truyền thông tin sai lệch và gắn liền với thương hiệu của chúng tôi,” Lundy nhớ lại. “Danh tiếng của chúng tôi là tất cả.”
Ngay cả khi họ cố gắng sử dụng các mô hình tiên tiến nhất vào thời điểm đó, chi phí kinh tế cũng khó có thể chịu đựng. Mỗi truy vấn phức tạp về kinh tế mã thông báo hoặc cơ chế DeFi có thể tốn hàng đô la để xử lý. Đối với một nền tảng có hàng nghìn người dùng mỗi ngày, chi phí như vậy rõ ràng là không thể duy trì.
Sau vài tháng thất bại, họ cuối cùng đã chấm dứt dự án này. Việc triển khai trợ lý AI phải chờ đợi sự xuất hiện của công nghệ tiên tiến hơn.
Giải pháp gốc Web3
Sự đột phá đến từ một nơi bất ngờ. Trong khi nghiên cứu sự giao thoa giữa AI và lĩnh vực tiền điện tử cho một báo cáo sắp công bố, đội ngũ Delphi đã phát hiện ra Mira Network. Điều thu hút họ không chỉ là một API AI khác, mà là tư duy hoàn toàn mới của Mira trong việc làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn và có tính kinh tế hơn.
"Hầu hết các công ty AI đều tập trung vào việc xây dựng các mô hình lớn hơn hoặc tối ưu hóa các từ gợi ý," Lundy giải thích. "Trong khi đó, Mira đặt ra một câu hỏi khác: Làm thế nào để làm cho câu trả lời của AI đáng tin cậy? Làm thế nào để AI chất lượng cao trở nên khả thi về kinh tế khi áp dụng quy mô lớn?"
Hai bên quyết định hợp tác, cùng nhau vượt qua giới hạn. Nếu họ có thể làm cho Delphi Oracle hoạt động thành công, điều này sẽ chứng minh rằng AI có thể xử lý ngay cả những nội dung phức tạp nhất và yêu cầu độ chính xác rất cao.
Ba phương pháp đổi mới
Thông qua việc hợp tác với Mira và ứng dụng sinh thái Klok của nó, đội ngũ đã phát triển ba công nghệ đổi mới, biến Delphi Oracle từ "không thể" thành "không thể thiếu".
Tra cứu thông minh
Nhìn lại, hiểu biết đầu tiên thực sự đơn giản đến mức ngại ngùng: không phải mọi vấn đề đều cần phải được giải đáp bằng mô hình AI. Khi ai đó hỏi giá ETH hiện tại, tại sao lại gửi câu hỏi đó cho mô hình ngôn ngữ tốn kém, mà không trực tiếp tra cứu API giá?
Nhóm đã phát triển một bộ định tuyến siêu tốc, có khả năng phân loại truy vấn ngay lập tức:
Yêu cầu giá được chuyển trực tiếp đến dữ liệu thị trường
Định nghĩa đơn giản từ việc trích xuất từ kho kiến thức
Các vấn đề phân tích phức tạp chỉ được giao cho mô hình AI hoàn chỉnh xử lý.
Hệ thống định tuyến này giảm đáng kể chi phí, đồng thời cũng tăng tốc độ phản hồi đối với các vấn đề phổ biến.
Bộ nhớ thông minh
Sự đổi mới thứ hai bắt nguồn từ việc nghiên cứu hành vi của người dùng. Họ phát hiện ra rằng nhiều câu hỏi do người dùng đặt ra chỉ đơn giản là được diễn đạt lại, chẳng hạn như: "Tóm tắt báo cáo này", "Giải thích khái niệm", "Bài học chính là gì?" ”
Hệ thống tạo ra các câu trả lời chất lượng cao cho các câu hỏi thường gặp một cách trước và cung cấp dưới dạng bộ nhớ cache, thay vì phải tạo lại mỗi lần. Chìa khóa là biết điều gì cần được lưu cache: tóm tắt báo cáo là cố định, nhưng các câu hỏi về "các tin tức mới nhất" thì cần câu trả lời được cập nhật theo thời gian thực.
Lớp xác thực
Sáng kiến thứ ba đã giải quyết vấn đề đáng tin cậy. Thông qua việc tích hợp API xác thực của Mira, hệ thống có thể kiểm tra độ chính xác của câu trả lời trước khi hiển thị cho người dùng. Điều này đã giúp đội ngũ Delphi tự tin để AI xử lý những nội dung phức tạp nhất của họ.
Sức mạnh của sự biến đổi
Trong vài tuần sau khi ra mắt, Delphi Oracle đã trở thành công cụ quan trọng để mọi người tìm kiếm nội dung nghiên cứu về tiền điện tử. Ngày nay, trung bình mỗi người dùng tương tác với Oracle ít nhất một lần mỗi ngày, và con số này vẫn đang tiếp tục tăng.
"Điều khiến chúng tôi ngạc nhiên nhất là nó đã thay đổi thói quen đọc của người dùng như thế nào", Lundy chia sẻ. "Thay vì bỏ cuộc, người dùng đã từng từ bỏ việc đọc khi họ gặp phải một phần phức tạp, nhưng bây giờ họ đang hỏi Oracle một câu hỏi, nhận được lời giải thích và tiếp tục đọc, thay vì bỏ cuộc giữa chừng."
Ảnh hưởng này không chỉ giới hạn ở mức độ hiểu biết. Người đọc bắt đầu nhận ra mối liên hệ giữa các báo cáo mà họ đã bỏ qua trước đó. Họ sẽ yêu cầu Oracle tìm kiếm nghiên cứu liên quan đến các chủ đề cụ thể. Một số người dùng thậm chí còn sử dụng nó để tạo ra tóm tắt cho nhóm hoặc ủy ban đầu tư.
Điều quan trọng nhất là vấn đề kinh tế cuối cùng đã được giải quyết. Bằng cách kết hợp định tuyến thông minh, bộ nhớ đệm và API của Mira, chi phí hiệu quả cho mỗi truy vấn đã giảm khoảng 90%. Những chi phí từng cao ngất giờ đây đã trở nên bền vững, ngay cả trong các ứng dụng quy mô lớn cũng không ngoại lệ.
Vượt qua tối ưu hóa chi phí
Chiến thắng thực sự không nằm ở việc giảm chi phí, mà ở khả năng mà các nguồn lực tiết kiệm mang lại. Delphi không còn cần phải giới hạn chức năng AI cho người dùng đăng ký cao cấp, mà có thể mở Oracle cho tất cả mọi người. Họ không còn lo lắng về chi phí cho mỗi truy vấn, mà tập trung vào cách làm cho sản phẩm thực sự hữu ích.
Ngày nay, các hệ thống có thể xử lý mọi thứ từ những điều cơ bản ("AMM là gì?"). đến phân tích tổng hợp phức tạp ("Quan điểm của Delphi về tỷ lệ L2 khác với nghiên cứu trước đó về sidechain như thế nào?"). "Nhu cầu. Nó đóng vai trò là cầu nối giữa các nhà phân tích chuyên nghiệp của Delphi và cộng đồng tiền điện tử rộng lớn hơn.
“Chúng tôi đã nghĩ rằng mình đang xây dựng một công cụ hỗ trợ,” Lundy hồi tưởng. “Nhưng thực tế, chúng tôi đã tạo ra một cách hoàn toàn mới để mọi người tương tác với nội dung nghiên cứu. Hiện nay, một số người dùng bắt đầu từ Oracle, và dựa trên những gì họ đã học để đi sâu vào các báo cáo cụ thể. Điều này hoàn toàn thay đổi lộ trình sử dụng của người dùng.”
Bản đồ tương lai
Delphi Oracle đã trở thành một trường hợp mẫu cho các nền tảng khác giải quyết những thách thức tương tự. Dù là công ty nghiên cứu tài chính, trang web tài liệu kỹ thuật hay nền tảng giáo dục, họ đều phải đối mặt với cùng một vấn đề: làm thế nào để làm cho nội dung phức tạp trở nên dễ hiểu mà không hy sinh độ chính xác, đồng thời kiểm soát chi phí.
Kinh nghiệm này không phải là mọi nền tảng đều cần kiến trúc kỹ thuật cụ thể của Mira, mà là cần nhận thức rằng để AI thực sự hữu ích, cần phải vượt qua tư duy về chính mô hình. Bạn cần một hệ thống định tuyến truy vấn hiệu quả, chiến lược quản lý chi phí quy mô lớn, và cách đảm bảo độ tin cậy khi độ chính xác là điều tối quan trọng.
Nhìn về tương lai
Ngày nay, Delphi Oracle xử lý hàng nghìn truy vấn mỗi ngày, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, từ các nhà đầu tư tổ chức đang tìm kiếm phân tích chuyên sâu đến những người mới đang cố gắng hiểu các khái niệm cơ bản. Hệ thống này không chỉ giải thích pool thanh khoản là gì mà còn tổng hợp các ý tưởng khả năng tương tác chuỗi chéo từ nhiều báo cáo nghiên cứu.
Đội ngũ Delphi không ngừng mở rộng các tính năng của Oracle, cố gắng thực hiện những đặc điểm mà dưới cấu trúc chi phí cũ không thể đạt được. Họ đang khám phá các con đường nghiên cứu cá nhân hóa, phân tích đa mô hình kết hợp văn bản và biểu đồ, thậm chí là các báo cáo nghiên cứu được AI tạo ra tùy chỉnh cho danh mục đầu tư cá nhân.
Đối với một ngành thường bị chỉ trích là khó tiếp cận, Delphi Oracle đại diện cho một bước đột phá quan trọng: chứng minh rằng AI có thể phổ biến kiến thức chuyên gia mà không làm giảm độ sâu của nội dung. Khi bạn giải quyết được hai thách thức cơ bản về độ tin cậy và tính kinh tế, bạn không chỉ cải thiện sản phẩm hiện có mà còn cung cấp cho mọi người một cách hoàn toàn mới để học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định.
AI trong lĩnh vực nghiên cứu không phải là để thay thế các chuyên gia con người, mà là để mỗi người cần thiết có thể tiếp cận kiến thức chuyên gia theo cách mà họ có thể hiểu khi cần. Delphi Oracle cho thấy, tương lai như vậy đã đến.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Mira Network：Giúp việc nghiên cứu mã hóa trở nên đơn giản, AI của chúng tôi làm như vậy.
Tác giả: Mira
Biên dịch: Shenchao TechFlow
Nghịch lý của nghiên cứu
Báo cáo nghiên cứu của Delphi được coi là huyền thoại trong giới tiền điện tử. Khi họ phát hành phân tích về cơ chế token mới hoặc giao thức DeFi, những người sáng lập dự án sẽ ghi lại các điểm chính, các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) sẽ điều chỉnh logic đầu tư, và các trader sẽ tái cấu trúc danh mục đầu tư. Nghiên cứu của họ đã có ảnh hưởng sâu sắc đến việc phân bổ hàng tỷ đô la vốn trong lĩnh vực Web3.
Nhưng đây là vấn đề: trở thành tiêu chuẩn vàng cho nghiên cứu thể chế đi kèm với một tình thế tiến thoái lưỡng nan bất ngờ. Chính chiều sâu và sự nghiêm ngặt này đã làm cho phân tích của họ trở nên vô giá, nhưng đồng thời cũng khó khăn. Một báo cáo điển hình của Delphi có thể trích dẫn hàng chục báo cáo khác về các khái niệm kỹ thuật đòi hỏi kiến thức nền tảng, cũng như cơ chế thị trường giả định rằng người đọc đã quen thuộc với động lực của ngành công nghiệp tiền điện tử.
"Chúng tôi có một tập hợp nghiên cứu tuyệt vời, nhưng chúng tôi vẫn tiếp tục nghe những lời phàn nàn rằng rất khó để điều hướng nó", Carter Lundy, phó chủ tịch cấp cao về hoạt động tại Delphi Digital giải thích. "Ai đó có thể xem qua một báo cáo về MEV (Giá trị chiết xuất tối đa) và bị lạc vì họ không hiểu khái niệm đằng sau nó. Kết quả là chúng ta đang bỏ lỡ rất nhiều giá trị tiềm năng. ”
Giải pháp rõ ràng dường như là một trợ lý AI. Một công cụ có thể giải thích các khái niệm mọi lúc, tóm tắt các phân tích dài dòng và hướng dẫn người đọc khám phá kho nghiên cứu khổng lồ của Delphi. Năm 2023, ChatGPT đã lan tỏa toàn cầu, con đường này dường như rất rõ ràng.
Thất bại trong lần thử nghiệm đầu tiên
Delphi trong quá trình khám phá ban đầu về trợ lý AI đã phát hiện ra rằng vấn đề này phức tạp hơn họ tưởng tượng rất nhiều. Nhóm đã tích hợp một mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất vào nền tảng của họ và bắt đầu thử nghiệm, nhưng kết quả thì lại đáng lo ngại. AI sẽ tự tin giải thích sai các khái niệm, thậm chí bịa ra những chỉ số token nghe có vẻ hợp lý nhưng hoàn toàn sai sự thật. Đôi khi, nó thậm chí còn hiểu sai quan điểm mà Delphi tự đưa ra.
“Chúng tôi không thể phát hành một sản phẩm có thể lan truyền thông tin sai lệch và gắn liền với thương hiệu của chúng tôi,” Lundy nhớ lại. “Danh tiếng của chúng tôi là tất cả.”
Ngay cả khi họ cố gắng sử dụng các mô hình tiên tiến nhất vào thời điểm đó, chi phí kinh tế cũng khó có thể chịu đựng. Mỗi truy vấn phức tạp về kinh tế mã thông báo hoặc cơ chế DeFi có thể tốn hàng đô la để xử lý. Đối với một nền tảng có hàng nghìn người dùng mỗi ngày, chi phí như vậy rõ ràng là không thể duy trì.
Sau vài tháng thất bại, họ cuối cùng đã chấm dứt dự án này. Việc triển khai trợ lý AI phải chờ đợi sự xuất hiện của công nghệ tiên tiến hơn.
Giải pháp gốc Web3
Sự đột phá đến từ một nơi bất ngờ. Trong khi nghiên cứu sự giao thoa giữa AI và lĩnh vực tiền điện tử cho một báo cáo sắp công bố, đội ngũ Delphi đã phát hiện ra Mira Network. Điều thu hút họ không chỉ là một API AI khác, mà là tư duy hoàn toàn mới của Mira trong việc làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn và có tính kinh tế hơn.
"Hầu hết các công ty AI đều tập trung vào việc xây dựng các mô hình lớn hơn hoặc tối ưu hóa các từ gợi ý," Lundy giải thích. "Trong khi đó, Mira đặt ra một câu hỏi khác: Làm thế nào để làm cho câu trả lời của AI đáng tin cậy? Làm thế nào để AI chất lượng cao trở nên khả thi về kinh tế khi áp dụng quy mô lớn?"
Hai bên quyết định hợp tác, cùng nhau vượt qua giới hạn. Nếu họ có thể làm cho Delphi Oracle hoạt động thành công, điều này sẽ chứng minh rằng AI có thể xử lý ngay cả những nội dung phức tạp nhất và yêu cầu độ chính xác rất cao.
Ba phương pháp đổi mới
Thông qua việc hợp tác với Mira và ứng dụng sinh thái Klok của nó, đội ngũ đã phát triển ba công nghệ đổi mới, biến Delphi Oracle từ "không thể" thành "không thể thiếu".
Tra cứu thông minh
Nhìn lại, hiểu biết đầu tiên thực sự đơn giản đến mức ngại ngùng: không phải mọi vấn đề đều cần phải được giải đáp bằng mô hình AI. Khi ai đó hỏi giá ETH hiện tại, tại sao lại gửi câu hỏi đó cho mô hình ngôn ngữ tốn kém, mà không trực tiếp tra cứu API giá?
Nhóm đã phát triển một bộ định tuyến siêu tốc, có khả năng phân loại truy vấn ngay lập tức:
Yêu cầu giá được chuyển trực tiếp đến dữ liệu thị trường
Định nghĩa đơn giản từ việc trích xuất từ kho kiến thức
Các vấn đề phân tích phức tạp chỉ được giao cho mô hình AI hoàn chỉnh xử lý.
Hệ thống định tuyến này giảm đáng kể chi phí, đồng thời cũng tăng tốc độ phản hồi đối với các vấn đề phổ biến.
Bộ nhớ thông minh
Sự đổi mới thứ hai bắt nguồn từ việc nghiên cứu hành vi của người dùng. Họ phát hiện ra rằng nhiều câu hỏi do người dùng đặt ra chỉ đơn giản là được diễn đạt lại, chẳng hạn như: "Tóm tắt báo cáo này", "Giải thích khái niệm", "Bài học chính là gì?" ”
Hệ thống tạo ra các câu trả lời chất lượng cao cho các câu hỏi thường gặp một cách trước và cung cấp dưới dạng bộ nhớ cache, thay vì phải tạo lại mỗi lần. Chìa khóa là biết điều gì cần được lưu cache: tóm tắt báo cáo là cố định, nhưng các câu hỏi về "các tin tức mới nhất" thì cần câu trả lời được cập nhật theo thời gian thực.
Lớp xác thực
Sáng kiến thứ ba đã giải quyết vấn đề đáng tin cậy. Thông qua việc tích hợp API xác thực của Mira, hệ thống có thể kiểm tra độ chính xác của câu trả lời trước khi hiển thị cho người dùng. Điều này đã giúp đội ngũ Delphi tự tin để AI xử lý những nội dung phức tạp nhất của họ.
Sức mạnh của sự biến đổi
Trong vài tuần sau khi ra mắt, Delphi Oracle đã trở thành công cụ quan trọng để mọi người tìm kiếm nội dung nghiên cứu về tiền điện tử. Ngày nay, trung bình mỗi người dùng tương tác với Oracle ít nhất một lần mỗi ngày, và con số này vẫn đang tiếp tục tăng.
"Điều khiến chúng tôi ngạc nhiên nhất là nó đã thay đổi thói quen đọc của người dùng như thế nào", Lundy chia sẻ. "Thay vì bỏ cuộc, người dùng đã từng từ bỏ việc đọc khi họ gặp phải một phần phức tạp, nhưng bây giờ họ đang hỏi Oracle một câu hỏi, nhận được lời giải thích và tiếp tục đọc, thay vì bỏ cuộc giữa chừng."
Ảnh hưởng này không chỉ giới hạn ở mức độ hiểu biết. Người đọc bắt đầu nhận ra mối liên hệ giữa các báo cáo mà họ đã bỏ qua trước đó. Họ sẽ yêu cầu Oracle tìm kiếm nghiên cứu liên quan đến các chủ đề cụ thể. Một số người dùng thậm chí còn sử dụng nó để tạo ra tóm tắt cho nhóm hoặc ủy ban đầu tư.
Điều quan trọng nhất là vấn đề kinh tế cuối cùng đã được giải quyết. Bằng cách kết hợp định tuyến thông minh, bộ nhớ đệm và API của Mira, chi phí hiệu quả cho mỗi truy vấn đã giảm khoảng 90%. Những chi phí từng cao ngất giờ đây đã trở nên bền vững, ngay cả trong các ứng dụng quy mô lớn cũng không ngoại lệ.
Vượt qua tối ưu hóa chi phí
Chiến thắng thực sự không nằm ở việc giảm chi phí, mà ở khả năng mà các nguồn lực tiết kiệm mang lại. Delphi không còn cần phải giới hạn chức năng AI cho người dùng đăng ký cao cấp, mà có thể mở Oracle cho tất cả mọi người. Họ không còn lo lắng về chi phí cho mỗi truy vấn, mà tập trung vào cách làm cho sản phẩm thực sự hữu ích.
Ngày nay, các hệ thống có thể xử lý mọi thứ từ những điều cơ bản ("AMM là gì?"). đến phân tích tổng hợp phức tạp ("Quan điểm của Delphi về tỷ lệ L2 khác với nghiên cứu trước đó về sidechain như thế nào?"). "Nhu cầu. Nó đóng vai trò là cầu nối giữa các nhà phân tích chuyên nghiệp của Delphi và cộng đồng tiền điện tử rộng lớn hơn.
“Chúng tôi đã nghĩ rằng mình đang xây dựng một công cụ hỗ trợ,” Lundy hồi tưởng. “Nhưng thực tế, chúng tôi đã tạo ra một cách hoàn toàn mới để mọi người tương tác với nội dung nghiên cứu. Hiện nay, một số người dùng bắt đầu từ Oracle, và dựa trên những gì họ đã học để đi sâu vào các báo cáo cụ thể. Điều này hoàn toàn thay đổi lộ trình sử dụng của người dùng.”
Bản đồ tương lai
Delphi Oracle đã trở thành một trường hợp mẫu cho các nền tảng khác giải quyết những thách thức tương tự. Dù là công ty nghiên cứu tài chính, trang web tài liệu kỹ thuật hay nền tảng giáo dục, họ đều phải đối mặt với cùng một vấn đề: làm thế nào để làm cho nội dung phức tạp trở nên dễ hiểu mà không hy sinh độ chính xác, đồng thời kiểm soát chi phí.
Kinh nghiệm này không phải là mọi nền tảng đều cần kiến trúc kỹ thuật cụ thể của Mira, mà là cần nhận thức rằng để AI thực sự hữu ích, cần phải vượt qua tư duy về chính mô hình. Bạn cần một hệ thống định tuyến truy vấn hiệu quả, chiến lược quản lý chi phí quy mô lớn, và cách đảm bảo độ tin cậy khi độ chính xác là điều tối quan trọng.
Nhìn về tương lai
Ngày nay, Delphi Oracle xử lý hàng nghìn truy vấn mỗi ngày, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, từ các nhà đầu tư tổ chức đang tìm kiếm phân tích chuyên sâu đến những người mới đang cố gắng hiểu các khái niệm cơ bản. Hệ thống này không chỉ giải thích pool thanh khoản là gì mà còn tổng hợp các ý tưởng khả năng tương tác chuỗi chéo từ nhiều báo cáo nghiên cứu.
Đội ngũ Delphi không ngừng mở rộng các tính năng của Oracle, cố gắng thực hiện những đặc điểm mà dưới cấu trúc chi phí cũ không thể đạt được. Họ đang khám phá các con đường nghiên cứu cá nhân hóa, phân tích đa mô hình kết hợp văn bản và biểu đồ, thậm chí là các báo cáo nghiên cứu được AI tạo ra tùy chỉnh cho danh mục đầu tư cá nhân.
Đối với một ngành thường bị chỉ trích là khó tiếp cận, Delphi Oracle đại diện cho một bước đột phá quan trọng: chứng minh rằng AI có thể phổ biến kiến thức chuyên gia mà không làm giảm độ sâu của nội dung. Khi bạn giải quyết được hai thách thức cơ bản về độ tin cậy và tính kinh tế, bạn không chỉ cải thiện sản phẩm hiện có mà còn cung cấp cho mọi người một cách hoàn toàn mới để học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định.
AI trong lĩnh vực nghiên cứu không phải là để thay thế các chuyên gia con người, mà là để mỗi người cần thiết có thể tiếp cận kiến thức chuyên gia theo cách mà họ có thể hiểu khi cần. Delphi Oracle cho thấy, tương lai như vậy đã đến.