私たちは常に#AIの実際の応用と価値を探求することに尽力しており、より多くの人々がAI技術を通じて、ブロックチェーン上のデータの透明化の時代に最大限の情報効率と価値を得られるようにしています。これは私たちの第一期の一部のケーススタディの展示です：過去の記事で、今日は #GPT4 王炸機能：コード解析器についてお話しします。
このコード解析器はどの程度便利ですか？以前はGPT4は文字での質問しかできず、単方向、一問一答で、双方向のインタラクションはできませんでした。今はコード解析器があり、その強力な機能：自主的に動画、音声、表、コードファイルなどをアップロードできます。今日はここで、私たちの投資研究者が50日間かけて選別した百倍コインプロジェクトを展示し、GPT4に分析を手伝ってもらいます！1時間で解決！
第一歩として、元データのExcelファイルをGPT4に与え、まず学習させます（内部の講義資料に関係するため、一部のみ公開させていただきます。ご理解ください）。
第二歩として、GPT4にプロジェクト間の相関関係分析をさせ、相関変数のヒートマップを表示させます。数値が1に近いほど相関が強く、1より小さいほど相関が弱いことを示します。 このステップでは、強い相関関係は見つかりませんでした。（思考プロセスの提示が非常に重要です）
第三歩では、対応するセグメントごとに#GPT4 に棒グラフの可視化を依頼しました。ピンク色の棒が最も長いのはL1ブロックチェーンです。 事実もまた、前回のサイクルで最も多くの百倍コインが発生したプロジェクトは、主にブロックチェーンに集中しており、エーテリアムのライバルと呼ばれるもの、例えば #SOL #ONE #MATIC などが該当します
第四歩では、異なるセグメントごとに分類し、百倍コインの出現確率が最も高い割合を円グラフで表示します。 ここから明らかになるのは、DEFIセグメントが最も大きな割合を占めていること、つまりDEFIセグメントで百倍コインが最も多く出現しているということです。次にNFTとL1ブロックチェーンが続きます。（注意：出現数が多いことと命中率が高いことは、異なる概念です）
第五歩では、プロジェクトの上昇倍率とその時点での時価総額ランキングとの間に強い関係があるかどうかを検討します。 そのため、上昇倍率とプロジェクトの最低時価総額ランキング、最高時価総額ランキングの間の相関関係データを作成し、散布図で可視化しました。 例えば
最後に、#GPT4 に自主学習をさせ、百倍コインの上昇率が他の変数との間にどのような定量的な相関関係があるかを分析させます。その結果がこちらです！ 含まれる要素：購入時刻&売却時刻（タイミング選定）、最低価格、最高時価総額ランキングなど。 例えば
まとめ：このケースはWeb3に限らず、応用可能です
また、上場企業の財務データを投下し、GPT4に自主的に分析させました：財務データにどのような問題が見られるか、注意すべき点は何か、利益率を向上させるためにどの分野で改善すべきかなどを検討させました。 さらに、動画や画像の投下も可能で、自然言語による操作で自動的な画像編集や動画編集も実現可能です。 AIは新しい生産力であり、Web3は新しい生産関係です！