Imaginez l'infrastructure sous-jacente de Web3 comme le système d'approvisionnement en eau d'une ville, et l'oracle comme cette artère principale qui transporte le "monde hors chaîne" vers les "contrats sur chaîne".
Les oracles passés se concentraient sur la gestion de données hautement structurées telles que les prix, les taux d'intérêt, les nombres aléatoires — formats fixes, sources claires, validation multi-sources pas difficile. Mais aujourd'hui, on sent clairement un changement de cap : les marchés prédictifs doivent déterminer "si quelque chose s'est réellement produit" et ses limites ; les RWA doivent prouver que "cet actif existe réellement, que son état n'a pas changé, que la propriété est claire" ; les AI Agents doivent lire dans des environnements complexes des actualités, des annonces, des rapports de recherche, des images et divers documents, pour finalement confier la conclusion à la logique sur chaîne pour exécution.
Le changement clé réside ici — les données deviennent de plus en plus "semblables au monde réel", alors que le monde réel est justement le plus gênant avec ses données non structurées, sa sémantique complexe et son bruit omniprésent.
Récemment, en relisant certains documents de projets, un détail m’a particulièrement marqué : certains nouveaux projets d’oracles ne considèrent pas les grands modèles de langage comme de "meilleurs nettoyeurs de données", mais tentent de systématiser "le processus de traitement du modèle, la localisation des preuves, la vérification et la punition". En d’autres termes, le contrat ne reçoit pas seulement un résultat, mais aussi "d’où vient ce résultat, s’il peut être vérifié à nouveau, et qui est responsable de cette réponse".
Une institution de recherche de premier plan a classé ces projets dans un rapport comme "réseau d’oracles décentralisés renforcés par l’IA", soulignant l’utilisation de grands modèles de langage pour traiter les données du monde réel, permettant aux applications sur chaîne d’accéder réellement à l’information du monde physique — ce n’est plus une vision future, mais une direction déjà concrètement en cours de réalisation.
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OffchainWinner
· Il y a 8h
Ah bon, les oracles ont évolué du rôle de "transporteur de données" à celui de "juge de la vérité" ? On dirait que cette vague de soutien par l'IA est vraiment puissante, car elle est vérifiable, traçable et permet la responsabilisation, ce qui est bien meilleur que la vieille méthode du "Fais-moi confiance".
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ReverseTrendSister
· Il y a 9h
Si cela peut vraiment être réalisé, ce serait incroyable, mais la traçabilité sur la chaîne reste un peu incertaine...
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SadMoneyMeow
· Il y a 9h
Oh là là, il faut vraiment mettre à jour cette partie des oracles, se concentrer uniquement sur les données de prix, c'est trop limité.
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GasFeeWhisperer
· Il y a 9h
Haha, c'est la direction dans laquelle je creuse depuis toujours. Pour qu'une oracle se connecte réellement au monde réel, elle doit passer cette étape.
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PhantomHunter
· Il y a 9h
Ce métaphore du système d'approvisionnement en eau est excellente, mais le vrai défi n'est pas les tuyaux, ce sont ces eaux troubles... Les données non structurées sont une véritable épine dans le pied dès qu'elles entrent.
Imaginez l'infrastructure sous-jacente de Web3 comme le système d'approvisionnement en eau d'une ville, et l'oracle comme cette artère principale qui transporte le "monde hors chaîne" vers les "contrats sur chaîne".
Les oracles passés se concentraient sur la gestion de données hautement structurées telles que les prix, les taux d'intérêt, les nombres aléatoires — formats fixes, sources claires, validation multi-sources pas difficile. Mais aujourd'hui, on sent clairement un changement de cap : les marchés prédictifs doivent déterminer "si quelque chose s'est réellement produit" et ses limites ; les RWA doivent prouver que "cet actif existe réellement, que son état n'a pas changé, que la propriété est claire" ; les AI Agents doivent lire dans des environnements complexes des actualités, des annonces, des rapports de recherche, des images et divers documents, pour finalement confier la conclusion à la logique sur chaîne pour exécution.
Le changement clé réside ici — les données deviennent de plus en plus "semblables au monde réel", alors que le monde réel est justement le plus gênant avec ses données non structurées, sa sémantique complexe et son bruit omniprésent.
Récemment, en relisant certains documents de projets, un détail m’a particulièrement marqué : certains nouveaux projets d’oracles ne considèrent pas les grands modèles de langage comme de "meilleurs nettoyeurs de données", mais tentent de systématiser "le processus de traitement du modèle, la localisation des preuves, la vérification et la punition". En d’autres termes, le contrat ne reçoit pas seulement un résultat, mais aussi "d’où vient ce résultat, s’il peut être vérifié à nouveau, et qui est responsable de cette réponse".
Une institution de recherche de premier plan a classé ces projets dans un rapport comme "réseau d’oracles décentralisés renforcés par l’IA", soulignant l’utilisation de grands modèles de langage pour traiter les données du monde réel, permettant aux applications sur chaîne d’accéder réellement à l’information du monde physique — ce n’est plus une vision future, mais une direction déjà concrètement en cours de réalisation.