Transformer

涌现（emergence）：个体相互作用产生新特性，如生命现象是化学的涌现特性。 幻觉（Hallucination）：AI模型输出看似正确实则错误的数据倾向。 AI与Crypto的结合呈现波段起伏，自2016年AlphaGo后Fetch.AI等尝试涌现，2023年GPT-4推动WorldCoin等新实践，形成AI负责生产、Crypto负责分配的愿景。当前结合仍以Crypto主动贴近为主，AI巨头参与有限。Crypto对AI的赋能集中在去中心化数据生产（如Grass）、预处理平台、算力共享（如Render Network）及zkML隐私保护。WorldCoin实践UBI理论，探索zkML技术交叉点。未来若链上LLM环境成熟，或可改变两者地位不对等现状。

加密货币市场的高波动性为投资者带来机会与风险，机器学习技术成为价格预测的关键工具。文章重点对比LSTM和Transformer模型在加密货币预测中的表现，指出LSTM擅长捕捉短期价格变动，而Transformer结合社交媒体情绪数据时效果更优。同时探讨了链上数据、社交媒体情绪和宏观经济指标等多元数据整合方法，并分析黑天鹅事件对模型稳定性的影响。开源项目案例展示了LSTM模型的实际应用流程，最后强调数据预处理、模型验证和合规风险对提升预测稳定性的重要性。