تُعتبر تقارير البحث الخاصة بشركة دلفي أسطورية في عالم التشفير. عندما يقومون بنشر تحليلات حول آليات الرموز الجديدة أو بروتوكولات التمويل اللامركزي، يقوم مؤسسو المشاريع بتدوين النقاط الرئيسية، بينما يقوم مستثمرو رأس المال المخاطر (VC) بتعديل منطق الاستثمار، ويقوم المتداولون بإعادة تشكيل محافظهم الاستثمارية. لقد كان لأبحاثهم تأثير عميق على تخصيص رأس المال بمليارات الدولارات في مجال Web3.
لكن المشكلة هي: كمعيار ذهبي للأبحاث المؤسسية، فإنه يأتي أيضًا مع مأزق غير متوقع. إن هذه العمق والدقة هما ما يجعل تحليلاتهم قيمة للغاية، لكنها في نفس الوقت تبدو مخيفة. قد يستشهد تقرير Delphi نموذجي بعشرات التقارير الأخرى، ويشمل مفاهيم تقنية تحتاج إلى معرفة خلفية، بالإضافة إلى افتراض أن القارئ على دراية بآليات السوق التي تتعلق بتطور صناعة العملات المشفرة.
"لدينا مجموعة كاملة من النتائج البحثية المذهلة، لكننا نستمع باستمرار إلى شكاوى الناس حول صعوبة فهم هذه المحتويات،" أوضح كارتر لندي، نائب الرئيس التنفيذي للعمليات في Delphi Digital. "قد يصادف شخص ما تقريرًا عن MEV (القيمة القابلة للاستخراج القصوى) ولكنه يضيع في الاتجاه بسبب عدم فهمه للمفاهيم الكامنة وراء ذلك. وبسبب ذلك، فقدنا الكثير من القيمة المحتملة."
الحل الواضح يبدو أنه مساعد ذكاء اصطناعي. أداة قادرة على تفسير المفاهيم في أي وقت، تلخيص التحليلات المطولة، وتوجيه القراء في استكشاف مكتبة أبحاث دلفي الضخمة. في عام 2023، اجتاحت ChatGPT العالم، ويبدو أن هذا الطريق واضح.
فشل المحاولة الأولى
اكتشفت Delphi خلال استكشافها الأولي لمساعد AI أن هذه القضية أكثر تعقيدًا مما كانت تتخيل. قامت الفريق بدمج نموذج لغوي متطور في منصتهم وبدأوا الاختبار، لكن النتائج كانت مقلقة. كانت AI تفسر المفاهيم بشكل خاطئ وبثقة كبيرة، وحتى أنها كانت تبتكر مؤشرات رمزية تبدو معقولة ولكنها خاطئة تمامًا. أحيانًا، كانت تسيء تفسير وجهات نظر Delphi التي تم إصدارها بنفسها.
"لا يمكننا إطلاق منتج قد ينشر معلومات خاطئة ويرتبط بعلامتنا التجارية"، تذكر لندي. "سمعتنا هي كل شيء."
حتى لو حاولوا استخدام أحدث النماذج في ذلك الوقت، فإن التكلفة الاقتصادية ستكون صعبة التحمل. قد تتطلب كل استفسار معقد عن اقتصاد الرموز أو آليات DeFi عدة دولارات لمعالجته. بالنسبة لمنصة تحتوي على آلاف المستخدمين يوميًا، فإن هذه التكاليف لا يمكن تحملها بوضوح.
بعد شهور من الإخفاقات، أنهوا في النهاية هذا المشروع. كان يجب أن تنتظر تنفيذ مساعد الذكاء الاصطناعي ظهور تقنيات أكثر تقدمًا.
حلول أصلية لويب 3
تأتي الانفراجة من مكان غير متوقع. أثناء دراسة تقاطع الذكاء الاصطناعي مع مجال التشفير لتقرير قادم، اكتشف فريق دلفي شبكة ميرا. ما جذبهم لم يكن مجرد واجهة برمجة تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى، بل كانت الرؤية الجديدة لميرا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وقابلية للتطبيق اقتصاديًا.
"تتركز معظم شركات الذكاء الاصطناعي على بناء نماذج أكبر أو تحسين الكلمات الرئيسية"، أوضح لندي. "بينما طرحت ميرا سؤالاً مختلفاً: كيف يمكن جعل إجابات الذكاء الاصطناعي موثوقة؟ كيف يمكن جعل الذكاء الاصطناعي عالي الجودة قابلاً للتطبيق اقتصادياً على نطاق واسع؟"
قررت الجهتان التعاون معًا لتجاوز الحدود. إذا استطاعوا جعل Delphi Oracle يعمل بنجاح، فسوف يثبت ذلك أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعامل حتى مع أكثر المحتويات تعقيدًا والتي تتطلب دقة عالية.
ثلاث طرق مبتكرة
من خلال التعاون مع ميرا وتطبيقها البيئي كلوك، طورت الفريق ثلاث تقنيات مبتكرة جعلت دلفي أوراكل من "شيء غير ممكن" إلى "شيء لا غنى عنه".
استعلام ذكي عن التوجيه
عند النظر إلى الوراء، فإن الرؤية الأولى بسيطة لدرجة الإحراج: ليس كل مشكلة تحتاج إلى حل بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. عندما يسأل شخص ما عن السعر الحالي لـ ETH، لماذا يجب إرسال هذا السؤال إلى نموذج لغوي مكلف بدلاً من الاستعلام مباشرة من واجهة برمجة التطبيقات للسعر؟
طورت الفريق جهاز توجيه سريع يمكنه تصنيف الاستفسارات على الفور:
يقلل هذا النظام التوجيهي بشكل كبير من التكاليف، كما أنه يسرع من سرعة الاستجابة للمشاكل الشائعة.
التخزين الذكي
الابتكار الثاني يأتي من دراسة سلوك المستخدمين. لقد اكتشفوا أن العديد من الأسئلة التي يطرحها المستخدمون هي مجرد إعادة صياغة، مثل: "تلخيص هذا التقرير" "شرح هذا المفهوم" "ما هي النقاط الرئيسية؟"
يتم إنشاء إجابات عالية الجودة للأسئلة المتداولة مسبقا وإتاحتها في شكل مخزن مؤقتا ، بدلا من تجديدها في كل مرة. المفتاح هو معرفة ما يجب تخزينه مؤقتا: تم إصلاح ملخص التقرير ، لكن الاستعلامات حول "ما الجديد" تتطلب إجابات يتم تحديثها في الوقت الفعلي.
طبقة التحقق
تُعالج الابتكار الثالث مشكلة الاعتمادية. من خلال دمج واجهة برمجة التطبيقات للتحقق من صحة ميرا، يمكن للنظام التحقق من دقة الإجابات قبل عرضها على المستخدم. وهذا يمنح فريق ديلفي الثقة في السماح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع أكثر محتوياتهم تعقيدًا.
قوة التغيير
في غضون أسابيع من بدء البث المباشر ، أصبحت Delphi Oracle أداة أساسية للوصول إلى محتوى أبحاث التشفير. اليوم ، يتفاعل المستخدم العادي مع Oracle مرة واحدة على الأقل يوميا ، وهذا الرقم آخذ في الازدياد.
"ما أدهشنا أكثر هو كيف غيرت عادات القراءة لدى المستخدمين،" شارك لندي. "في السابق، كان المستخدمون يتخلون عن القراءة عند مواجهة أجزاء معقدة، والآن يسألون Oracle للحصول على توضيح ثم يستمرون في القراءة بدلاً من التخلي عن ذلك في منتصف الطريق."
هذا التأثير لا يقتصر فقط على مستوى الفهم. يبدأ القراء في اكتشاف الروابط بين التقارير التي تجاهلوها سابقًا. سيطلبون من Oracle العثور على أبحاث مرتبطة بموضوع معين. بعض المستخدمين حتى يستغلون ذلك لإنشاء ملخصات لفريقهم أو لجنة الاستثمار.
الأهم من ذلك، تم حل مشكلة الجدوى الاقتصادية أخيرًا. من خلال الجمع بين التوجيه الذكي، والتخزين المؤقت وواجهة برمجة التطبيقات لميرا، انخفضت التكلفة الفعالة لكل استعلام بنسبة تقارب 90%. أصبحت التكاليف التي كانت مرتفعة يومًا ما مستدامة، حتى عند تطبيقها على نطاق واسع.
تجاوز تحسين التكلفة
النصر الحقيقي لا يكمن في خفض التكاليف، بل في الإمكانيات التي توفرها الموارد المدخرة. لم تعد دلفي بحاجة إلى تقييد وظائف الذكاء الاصطناعي بالمستخدمين ذوي الاشتراكات المتميزة، بل يمكنها الآن فتح Oracle للجميع. لم يعودوا يقلقون بشأن تكلفة كل استعلام، بل يركزون على كيفية جعل المنتج مفيدًا حقًا.
اليوم، يمكن للنظام معالجة مجموعة متنوعة من الاحتياجات، من الأسئلة الأساسية ("ما هو AMM؟") إلى التحليلات المعقدة الشاملة ("كيف يختلف رأي دلفي حول توسيع L2 مقارنةً بأبحاثها السابقة حول السلاسل الجانبية؟"). لقد أصبح جسرًا يربط بين محللي دلفي الخبراء والمجتمع الأوسع من عالم التشفير.
"كنا نعتقد أننا نبني أداة مساعده"، تذكر لندي. "لكن في الواقع، نحن نخلق طريقة جديدة تمامًا ليتفاعل الناس مع محتوى البحث. الآن بعض المستخدمين يبدأون من Oracle، ويتعمقون في تقارير محددة بناءً على ما تعلموه. هذا يغير تمامًا مسار استخدام المستخدمين."
خارطة الطريق المستقبلية
أصبح Delphi Oracle نموذجًا يحتذى به للمنصات الأخرى التي تواجه تحديات مشابهة. سواء كانت شركات أبحاث مالية أو مواقع وثائق تقنية أو منصات تعليمية، فإنها جميعًا تواجه نفس المشكلة: كيفية جعل المحتوى المعقد سهل الفهم دون التضحية بالدقة، مع القدرة على التحكم في التكاليف.
إن الخبرة هنا ليست أن كل منصة تحتاج إلى بنية تقنية معينة من ميرا، بل يجب أن نفهم أن جعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا حقًا يتطلب التفكير بما يتجاوز النموذج نفسه. تحتاج إلى نظام توجيه استعلامات فعال، واستراتيجيات لإدارة التكاليف على نطاق واسع، وطرق لضمان الموثوقية عندما تكون الدقة حاسمة.
تطلّع إلى المستقبل
اليوم، تعالج Delphi Oracle الآلاف من الاستفسارات يوميًا، حيث يمكن للمستثمرين المؤسسيين الذين يسعون للحصول على تحليلات عميقة والمبتدئين الذين يحاولون فهم المفاهيم الأساسية الاستفادة من ذلك. لا يقتصر هذا النظام على شرح ما هو حوض السيولة، بل يمكنه أيضًا دمج وجهات النظر حول التشغيل البيني عبر السلاسل من تقارير بحثية متعددة.
فريق دلفي يواصل توسيع ميزات أوراكل، محاولًا تحقيق ميزات لا يمكن تحقيقها تحت الهيكل التكلفي القديم. إنهم يستكشفون مسارات بحث مخصصة، وتحليل متعدد الوسائط يجمع بين النصوص والرسوم البيانية، وحتى تقارير بحثية مولدة بالذكاء الاصطناعي مخصصة لمحافظ الاستثمار الفردية.
بالنسبة لصناعة غالبًا ما تُنتقد لكونها بعيدة المنال، تمثل Delphi Oracle اختراقًا مهمًا: لقد أثبتت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينشر المعرفة الخبيرة دون تقليل عمق المحتوى. عندما تحل تحديات الموثوقية والجدوى الاقتصادية هاتين، فإنك لا تحسن فقط المنتجات الموجودة، بل توفر أيضًا وسيلة جديدة للناس للتعلم والتحليل واتخاذ القرارات.
المستقبل في مجال البحث ليس استبدال الخبراء البشريين، بل تمكين كل من يحتاج إلى المعرفة المتخصصة في الوقت الذي يحتاجونه، بطريقة يفهمونها. تشير Delphi Oracle إلى أن هذا المستقبل قد أصبح واقعاً.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
Mira Network: جعل التقارير البحثية حول التشفير بسيطة، وهكذا تفعل الذكاء الاصطناعي لدينا
المؤلف: ميرا
تأليف: شين تشاو تكنولوجي فلو
تناقض البحث
تُعتبر تقارير البحث الخاصة بشركة دلفي أسطورية في عالم التشفير. عندما يقومون بنشر تحليلات حول آليات الرموز الجديدة أو بروتوكولات التمويل اللامركزي، يقوم مؤسسو المشاريع بتدوين النقاط الرئيسية، بينما يقوم مستثمرو رأس المال المخاطر (VC) بتعديل منطق الاستثمار، ويقوم المتداولون بإعادة تشكيل محافظهم الاستثمارية. لقد كان لأبحاثهم تأثير عميق على تخصيص رأس المال بمليارات الدولارات في مجال Web3.
لكن المشكلة هي: كمعيار ذهبي للأبحاث المؤسسية، فإنه يأتي أيضًا مع مأزق غير متوقع. إن هذه العمق والدقة هما ما يجعل تحليلاتهم قيمة للغاية، لكنها في نفس الوقت تبدو مخيفة. قد يستشهد تقرير Delphi نموذجي بعشرات التقارير الأخرى، ويشمل مفاهيم تقنية تحتاج إلى معرفة خلفية، بالإضافة إلى افتراض أن القارئ على دراية بآليات السوق التي تتعلق بتطور صناعة العملات المشفرة.
"لدينا مجموعة كاملة من النتائج البحثية المذهلة، لكننا نستمع باستمرار إلى شكاوى الناس حول صعوبة فهم هذه المحتويات،" أوضح كارتر لندي، نائب الرئيس التنفيذي للعمليات في Delphi Digital. "قد يصادف شخص ما تقريرًا عن MEV (القيمة القابلة للاستخراج القصوى) ولكنه يضيع في الاتجاه بسبب عدم فهمه للمفاهيم الكامنة وراء ذلك. وبسبب ذلك، فقدنا الكثير من القيمة المحتملة."
الحل الواضح يبدو أنه مساعد ذكاء اصطناعي. أداة قادرة على تفسير المفاهيم في أي وقت، تلخيص التحليلات المطولة، وتوجيه القراء في استكشاف مكتبة أبحاث دلفي الضخمة. في عام 2023، اجتاحت ChatGPT العالم، ويبدو أن هذا الطريق واضح.
فشل المحاولة الأولى
اكتشفت Delphi خلال استكشافها الأولي لمساعد AI أن هذه القضية أكثر تعقيدًا مما كانت تتخيل. قامت الفريق بدمج نموذج لغوي متطور في منصتهم وبدأوا الاختبار، لكن النتائج كانت مقلقة. كانت AI تفسر المفاهيم بشكل خاطئ وبثقة كبيرة، وحتى أنها كانت تبتكر مؤشرات رمزية تبدو معقولة ولكنها خاطئة تمامًا. أحيانًا، كانت تسيء تفسير وجهات نظر Delphi التي تم إصدارها بنفسها.
"لا يمكننا إطلاق منتج قد ينشر معلومات خاطئة ويرتبط بعلامتنا التجارية"، تذكر لندي. "سمعتنا هي كل شيء."
حتى لو حاولوا استخدام أحدث النماذج في ذلك الوقت، فإن التكلفة الاقتصادية ستكون صعبة التحمل. قد تتطلب كل استفسار معقد عن اقتصاد الرموز أو آليات DeFi عدة دولارات لمعالجته. بالنسبة لمنصة تحتوي على آلاف المستخدمين يوميًا، فإن هذه التكاليف لا يمكن تحملها بوضوح.
بعد شهور من الإخفاقات، أنهوا في النهاية هذا المشروع. كان يجب أن تنتظر تنفيذ مساعد الذكاء الاصطناعي ظهور تقنيات أكثر تقدمًا.
حلول أصلية لويب 3
تأتي الانفراجة من مكان غير متوقع. أثناء دراسة تقاطع الذكاء الاصطناعي مع مجال التشفير لتقرير قادم، اكتشف فريق دلفي شبكة ميرا. ما جذبهم لم يكن مجرد واجهة برمجة تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى، بل كانت الرؤية الجديدة لميرا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وقابلية للتطبيق اقتصاديًا.
"تتركز معظم شركات الذكاء الاصطناعي على بناء نماذج أكبر أو تحسين الكلمات الرئيسية"، أوضح لندي. "بينما طرحت ميرا سؤالاً مختلفاً: كيف يمكن جعل إجابات الذكاء الاصطناعي موثوقة؟ كيف يمكن جعل الذكاء الاصطناعي عالي الجودة قابلاً للتطبيق اقتصادياً على نطاق واسع؟"
قررت الجهتان التعاون معًا لتجاوز الحدود. إذا استطاعوا جعل Delphi Oracle يعمل بنجاح، فسوف يثبت ذلك أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعامل حتى مع أكثر المحتويات تعقيدًا والتي تتطلب دقة عالية.
ثلاث طرق مبتكرة
من خلال التعاون مع ميرا وتطبيقها البيئي كلوك، طورت الفريق ثلاث تقنيات مبتكرة جعلت دلفي أوراكل من "شيء غير ممكن" إلى "شيء لا غنى عنه".
استعلام ذكي عن التوجيه
عند النظر إلى الوراء، فإن الرؤية الأولى بسيطة لدرجة الإحراج: ليس كل مشكلة تحتاج إلى حل بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. عندما يسأل شخص ما عن السعر الحالي لـ ETH، لماذا يجب إرسال هذا السؤال إلى نموذج لغوي مكلف بدلاً من الاستعلام مباشرة من واجهة برمجة التطبيقات للسعر؟
طورت الفريق جهاز توجيه سريع يمكنه تصنيف الاستفسارات على الفور:
طلب السعر يتجه مباشرة إلى بيانات السوق
تعريف بسيط لاسترجاع من قاعدة المعرفة
تُعهد مسائل التحليل المعقدة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الكاملة للتعامل معها.
يقلل هذا النظام التوجيهي بشكل كبير من التكاليف، كما أنه يسرع من سرعة الاستجابة للمشاكل الشائعة.
التخزين الذكي
الابتكار الثاني يأتي من دراسة سلوك المستخدمين. لقد اكتشفوا أن العديد من الأسئلة التي يطرحها المستخدمون هي مجرد إعادة صياغة، مثل: "تلخيص هذا التقرير" "شرح هذا المفهوم" "ما هي النقاط الرئيسية؟"
يتم إنشاء إجابات عالية الجودة للأسئلة المتداولة مسبقا وإتاحتها في شكل مخزن مؤقتا ، بدلا من تجديدها في كل مرة. المفتاح هو معرفة ما يجب تخزينه مؤقتا: تم إصلاح ملخص التقرير ، لكن الاستعلامات حول "ما الجديد" تتطلب إجابات يتم تحديثها في الوقت الفعلي.
طبقة التحقق
تُعالج الابتكار الثالث مشكلة الاعتمادية. من خلال دمج واجهة برمجة التطبيقات للتحقق من صحة ميرا، يمكن للنظام التحقق من دقة الإجابات قبل عرضها على المستخدم. وهذا يمنح فريق ديلفي الثقة في السماح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع أكثر محتوياتهم تعقيدًا.
قوة التغيير
في غضون أسابيع من بدء البث المباشر ، أصبحت Delphi Oracle أداة أساسية للوصول إلى محتوى أبحاث التشفير. اليوم ، يتفاعل المستخدم العادي مع Oracle مرة واحدة على الأقل يوميا ، وهذا الرقم آخذ في الازدياد.
"ما أدهشنا أكثر هو كيف غيرت عادات القراءة لدى المستخدمين،" شارك لندي. "في السابق، كان المستخدمون يتخلون عن القراءة عند مواجهة أجزاء معقدة، والآن يسألون Oracle للحصول على توضيح ثم يستمرون في القراءة بدلاً من التخلي عن ذلك في منتصف الطريق."
هذا التأثير لا يقتصر فقط على مستوى الفهم. يبدأ القراء في اكتشاف الروابط بين التقارير التي تجاهلوها سابقًا. سيطلبون من Oracle العثور على أبحاث مرتبطة بموضوع معين. بعض المستخدمين حتى يستغلون ذلك لإنشاء ملخصات لفريقهم أو لجنة الاستثمار.
الأهم من ذلك، تم حل مشكلة الجدوى الاقتصادية أخيرًا. من خلال الجمع بين التوجيه الذكي، والتخزين المؤقت وواجهة برمجة التطبيقات لميرا، انخفضت التكلفة الفعالة لكل استعلام بنسبة تقارب 90%. أصبحت التكاليف التي كانت مرتفعة يومًا ما مستدامة، حتى عند تطبيقها على نطاق واسع.
تجاوز تحسين التكلفة
النصر الحقيقي لا يكمن في خفض التكاليف، بل في الإمكانيات التي توفرها الموارد المدخرة. لم تعد دلفي بحاجة إلى تقييد وظائف الذكاء الاصطناعي بالمستخدمين ذوي الاشتراكات المتميزة، بل يمكنها الآن فتح Oracle للجميع. لم يعودوا يقلقون بشأن تكلفة كل استعلام، بل يركزون على كيفية جعل المنتج مفيدًا حقًا.
اليوم، يمكن للنظام معالجة مجموعة متنوعة من الاحتياجات، من الأسئلة الأساسية ("ما هو AMM؟") إلى التحليلات المعقدة الشاملة ("كيف يختلف رأي دلفي حول توسيع L2 مقارنةً بأبحاثها السابقة حول السلاسل الجانبية؟"). لقد أصبح جسرًا يربط بين محللي دلفي الخبراء والمجتمع الأوسع من عالم التشفير.
"كنا نعتقد أننا نبني أداة مساعده"، تذكر لندي. "لكن في الواقع، نحن نخلق طريقة جديدة تمامًا ليتفاعل الناس مع محتوى البحث. الآن بعض المستخدمين يبدأون من Oracle، ويتعمقون في تقارير محددة بناءً على ما تعلموه. هذا يغير تمامًا مسار استخدام المستخدمين."
خارطة الطريق المستقبلية
أصبح Delphi Oracle نموذجًا يحتذى به للمنصات الأخرى التي تواجه تحديات مشابهة. سواء كانت شركات أبحاث مالية أو مواقع وثائق تقنية أو منصات تعليمية، فإنها جميعًا تواجه نفس المشكلة: كيفية جعل المحتوى المعقد سهل الفهم دون التضحية بالدقة، مع القدرة على التحكم في التكاليف.
إن الخبرة هنا ليست أن كل منصة تحتاج إلى بنية تقنية معينة من ميرا، بل يجب أن نفهم أن جعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا حقًا يتطلب التفكير بما يتجاوز النموذج نفسه. تحتاج إلى نظام توجيه استعلامات فعال، واستراتيجيات لإدارة التكاليف على نطاق واسع، وطرق لضمان الموثوقية عندما تكون الدقة حاسمة.
تطلّع إلى المستقبل
اليوم، تعالج Delphi Oracle الآلاف من الاستفسارات يوميًا، حيث يمكن للمستثمرين المؤسسيين الذين يسعون للحصول على تحليلات عميقة والمبتدئين الذين يحاولون فهم المفاهيم الأساسية الاستفادة من ذلك. لا يقتصر هذا النظام على شرح ما هو حوض السيولة، بل يمكنه أيضًا دمج وجهات النظر حول التشغيل البيني عبر السلاسل من تقارير بحثية متعددة.
فريق دلفي يواصل توسيع ميزات أوراكل، محاولًا تحقيق ميزات لا يمكن تحقيقها تحت الهيكل التكلفي القديم. إنهم يستكشفون مسارات بحث مخصصة، وتحليل متعدد الوسائط يجمع بين النصوص والرسوم البيانية، وحتى تقارير بحثية مولدة بالذكاء الاصطناعي مخصصة لمحافظ الاستثمار الفردية.
بالنسبة لصناعة غالبًا ما تُنتقد لكونها بعيدة المنال، تمثل Delphi Oracle اختراقًا مهمًا: لقد أثبتت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينشر المعرفة الخبيرة دون تقليل عمق المحتوى. عندما تحل تحديات الموثوقية والجدوى الاقتصادية هاتين، فإنك لا تحسن فقط المنتجات الموجودة، بل توفر أيضًا وسيلة جديدة للناس للتعلم والتحليل واتخاذ القرارات.
المستقبل في مجال البحث ليس استبدال الخبراء البشريين، بل تمكين كل من يحتاج إلى المعرفة المتخصصة في الوقت الذي يحتاجونه، بطريقة يفهمونها. تشير Delphi Oracle إلى أن هذا المستقبل قد أصبح واقعاً.