El proceso de un modelo de IA que utiliza su conocimiento entrenado para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos de mercado en vivo.
La inferencia es cuando un modelo de IA entrenado hace predicciones sobre nuevos datos en vivo
A diferencia del entrenamiento que es lento y costoso, la inferencia es rapida y en tiempo real
La IA descentralizada busca inferencia verificable para demostrar que las decisiones son generadas por IA y no manipuladas
Fase critica donde los modelos entregan valor real de trading en produccion
Un modelo de trading de CryptoLV entrenado con 5 anos de datos realiza inferencia en 50ms - analizando datos de order book en vivo y emitiendo una senal de compra/venta para ejecucion inmediata.
El proceso mediante el cual un agente IA utiliza grandes modelos de lenguaje (como DeepSeek o Claude) para analizar noticias y datos de mercado para tomar decisiones de trading.
Plataformas en la nube o descentralizadas que proporcionan la potencia de GPU/CPU necesaria para ejecutar estrategias agenticas autonomas 24/7.
Despliegue de agentes IA en hardware cercano a los nodos de blockchain para minimizar el tiempo entre ver los datos y ejecutar un trade.
El proceso de comprimir un modelo de IA grande en una version mas pequena y eficiente capaz de ejecutarse localmente on-chain o en dispositivos perifericos.
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