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Investigadores de Alibaba presentan Marco-o1, un LLM con capacidades de razonamiento avanzadas
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El reciente lanzamiento de OpenAI o1 ha atraído gran atención a los grandes modelos de razonamiento (LRM) y está inspirando nuevos modelos destinados a resolver problemas complejos con los que a menudo luchan los modelos de lenguaje clásicos. Aprovechando el éxito de o1 y el concepto de LRM, los investigadores de Alibaba han introducido Marco-o1, que mejora las capacidades de razonamiento y aborda problemas con soluciones abiertas donde no existen estándares claros ni recompensas cuantificables.
OpenAI o1 utiliza “escala de tiempo de inferencia” para mejorar la capacidad de razonamiento del modelo dándole “tiempo para pensar”. Básicamente, el modelo utiliza más ciclos de cómputo durante la inferencia para generar más tokens y revisar sus respuestas, lo que mejora su desempeño en tareas que requieren razonamiento. o1 es conocido por sus impresionantes capacidades de razonamiento, especialmente en tareas con respuestas estándar como matemáticas, física y codificación.
Sin embargo, muchas aplicaciones implican problemas abiertos que carecen de soluciones claras y recompensas cuantificables. “Nuestro objetivo era ampliar aún más los límites de los LLM, mejorando sus capacidades de razonamiento para abordar desafíos complejos del mundo real”, escriben los investigadores de Alibaba.
Marco-o1 es una versión mejorada del Qwen2-7B-Instruct de Alibaba que integra técnicas avanzadas como el ajuste de la cadena de pensamiento (CoT), la búsqueda de árboles de Monte Carlo (MCTS) y estrategias de acción de razonamiento.
Los investigadores entrenaron a Marco-o1 en una combinación de conjuntos de datos, incluido el conjunto de datos CoT Open-O1; el conjunto de datos Marco-o1 CoT, un conjunto de datos sintético generado utilizando MCTS; y el conjunto de datos de instrucción Marco-o1, una colección de datos personalizados de seguimiento de instrucciones para tareas de razonamiento.
MCTS es un algoritmo de búsqueda que ha demostrado ser eficaz en escenarios complejos de resolución de problemas. Explora de manera inteligente diferentes caminos de solución al muestrear repetidamente posibilidades, simular resultados y construir gradualmente un árbol de decisiones. Ha demostrado ser muy eficaz en problemas complejos de IA, como superar el juego Go.
Marco-o1 aprovecha MCTS para explorar múltiples rutas de razonamiento mientras genera tokens de respuesta. El modelo utiliza las puntuaciones de confianza de los tokens de respuesta de los candidatos para construir su árbol de decisiones y explorar diferentes ramas. Esto permite que el modelo considere una gama más amplia de posibilidades y llegue a conclusiones más informadas y matizadas, especialmente en escenarios con soluciones abiertas. Los investigadores también introdujeron una estrategia de acción de razonamiento flexible que les permite ajustar la granularidad de los pasos MCTS definiendo la cantidad de tokens generados en cada nodo del árbol. Esto proporciona un equilibrio entre precisión y costo computacional, brindando a los usuarios la flexibilidad para equilibrar el rendimiento y la eficiencia.
Otra innovación clave en Marco-o1 es la introducción de un mecanismo de reflexión. Durante el proceso de razonamiento, el modelo periódicamente se incita a sí mismo con la frase “¡Espera! ¡Quizás cometí algunos errores! Necesito repensar desde cero”. Esto hace que el modelo reevalúe sus pasos de razonamiento, identifique errores potenciales y refine su proceso de pensamiento.
“Este enfoque permite que el modelo actúe como su propio crítico, identificando errores potenciales en su razonamiento”, escriben los investigadores. “Al incitar explícitamente al modelo a cuestionar sus conclusiones iniciales, lo alentamos a reexpresar y perfeccionar su proceso de pensamiento”.
Para evaluar el desempeño de Marco-o1, los investigadores realizaron experimentos en varias tareas, incluido el punto de referencia MGSM, un conjunto de datos para problemas matemáticos multilingües de la escuela primaria. Marco-o1 superó significativamente al modelo base Qwen2-7B, particularmente cuando el componente MCTS se ajustó para la granularidad de un solo token.
Sin embargo, el objetivo principal de Marco-o1 era abordar los desafíos del razonamiento en escenarios abiertos. Con este fin, los investigadores probaron el modelo en la traducción de expresiones coloquiales y de jerga, una tarea que requiere comprender matices sutiles del idioma, la cultura y el contexto. Los experimentos demostraron que Marco-o1 pudo capturar y traducir estas expresiones de manera más efectiva que las herramientas de traducción tradicionales. Por ejemplo, la modelo tradujo correctamente una expresión coloquial en chino, que literalmente significa “Este zapato ofrece una sensación de pisar caca”, al equivalente en inglés, “Este zapato tiene una suela cómoda”. La cadena de razonamiento del modelo muestra cómo evalúa diferentes significados potenciales y llega a la traducción correcta.
Este paradigma puede resultar útil para tareas como el diseño y la estrategia de productos, que requieren una comprensión profunda y contextual y no tienen puntos de referencia ni métricas bien definidos.
Una nueva ola de modelos de razonamiento
Desde el lanzamiento de o1, los laboratorios de IA se apresuran a lanzar modelos de razonamiento. La semana pasada, el laboratorio chino de IA DeepSeek lanzó R1-Lite-Preview, su competidor o1, que actualmente sólo está disponible a través de la interfaz de chat en línea de la compañía. Según se informa, R1-Lite-Preview supera a o1 en varios puntos de referencia clave.
La comunidad de código abierto también se está poniendo al día con el mercado de modelos privados, lanzando modelos y conjuntos de datos que aprovechan las leyes de escalamiento de tiempo de inferencia. El equipo de Alibaba lanzó Marco-o1 en Hugging Face junto con un conjunto de datos de razonamiento parcial que los investigadores pueden utilizar para entrenar sus propios modelos de razonamiento. Otro modelo lanzado recientemente es LLaVA-o1, desarrollado por investigadores de varias universidades de China, que lleva el paradigma de razonamiento en tiempo de inferencia a modelos de lenguaje de visión (VLM) de código abierto.
El lanzamiento de estos modelos se produce en medio de la incertidumbre sobre el futuro de las leyes de escalado de modelos. Varios informes indican que los beneficios del entrenamiento de modelos más grandes están disminuyendo y podrían estar chocando contra una pared. Pero lo que es seguro es que apenas estamos comenzando a explorar las posibilidades de escalar el tiempo de inferencia.
Con más de 250 millones de usuarios activos semanales solo en ChatGPT, Operai tiene una audiencia sustancial que podría atraer anunciantes. En medio de los crecientes costos operativos, que se prevé que superen los US $ 5 mil millones anuales, los informes sugieren que Operai está explorando la publicidad como un posible flujo de ingresos.
La compañía ha realizado recientemente contrataciones notables con antecedentes publicitarios. Esto incluye nombrar a su primer director de marketing, así como contratar a Shivakumar Venkataraman, anteriormente jefe del equipo de publicidad de búsqueda de Google, como vicepresidente de OpenAI.
Sin embargo, a pesar de estas contrataciones, la directora financiera de OpenAi, Sarah Friar, declaró que la compañía actualmente “no tiene planes activos para buscar publicidad”. En cambio, se está centrando en productos básicos como ChatGPT, Sora, Dall-E y API Services, que cree que ofrecen oportunidades de ingresos significativas por el momento.
Sin embargo, quedan preguntas sobre el posible movimiento de Openai a la publicidad. Si OpenAi publicita Greenlight, ¿podrían los anuncios de chatbot AI convertirse en un gran retador para el ecosistema de publicidad en redes sociales?
“La introducción de anuncios podría distraer de los objetivos principales de OpenAI en lugar de proporcionar beneficios significativos a largo plazo”, dice Manolis Perrakis, director de innovación de We Are Social Singapur. “Los chatbots difieren fundamentalmente de los canales de redes sociales, y la publicidad en estos entornos novedosos solo puede ser viable si se integra sin problemas y evita interrumpir la experiencia del usuario”.
A diferencia de las plataformas de redes sociales tradicionales, donde los anuncios se mezclan sin problemas con la experiencia de desplazamiento pasivo a menudo pasiva de los usuarios, los chatbots de IA involucran a los usuarios en conversaciones más directas y personalizadas, donde los anuncios podrían mejorar o interrumpir la experiencia del usuario.
“Por un lado, la naturaleza objetivo del contenido generado por IA permite anuncios más personalizados y de alta atención, potencialmente que aumenta la relevancia y el compromiso”, dice Sebastian Díaz, jefe de innovación de medios en Bench Media. “Demasiada publicidad podría socavar la confianza y la fluidez de las interacciones que los usuarios esperan de los chatbots de IA, especialmente aquellos que los usan como agente de conversación o en el espacio creativo”.
Díaz agrega que la viabilidad del mercado dependerá no solo del potencial de ingresos publicitarios, sino también en qué tan bien estas plataformas pueden equilibrar las respuestas útiles de IA y el tono de productos ocasional bien ubicado sin sentir como en qué comenzaron a ser los sitios web: una cartelera virtual.
“Los formatos de anuncios más efectivos en los entornos de chatbot probablemente serán aquellos que se mezclan sin problemas en las conversaciones. Piense en sugerencias patrocinadas, recomendaciones de productos naturales o ofertas dinámicas conscientes de contexto basadas en las consultas del usuario. Estos anuncios tendrían que sentirse como consejos útiles y personalizados en lugar de vender por vender”, dice.
Sin canal de publicidad ordinaria
La perplejidad rival de IA abierta ya ha lanzado una variedad de anuncios con IA, centrándose en ubicaciones que se integran con sus resultados de búsqueda. Estos incluyen preguntas de seguimiento patrocinadas, medios pagados posicionados, anuncios de video y texto explicativo de marca. La compañía comenzó a publicar anuncios a fines de 2024 y ha informado un crecimiento significativo en la participación del usuario, con consultas que alcanzan aproximadamente 20 millones por día a principios de enero de 2025, en comparación con solo 2.5 millones a principios de 2024, lo que podría influir significativamente en su potencial de ingresos publicitarios.
Al igual que la perplejidad, los motores de búsqueda ofrecen una vía única y potencialmente más efectiva para llegar al público objetivo.
“La razón por la cual los anuncios funcionan con la búsqueda es que el historial de búsqueda contiene toneladas de información sobre la intención del consumidor, lo que permite a los anunciantes mostrar contenido publicitario extremadamente relevante a los consumidores”, dice Jim Yu, fundador y director ejecutivo de BrightEdge. “Ahora, los motores de búsqueda impulsados por la IA tienen aún más información porque las búsquedas se han expandido más allá de las palabras clave y en párrafos completos”.
Kellyn Coetzee, jefe nacional de IA e Insights de Kisso Australia, predice que los chatbots de IA no serán otro canal publicitario; Serán la próxima evolución de la búsqueda.
“Mientras que Tiktok y Pinterest flexionan sus músculos de búsqueda, los chatbots como ChatGPT y la perplejidad se están posicionando como Google of Tomorrow, con un poco de ayuda de sus asociaciones de editoriales”, dice Coetzee. “Estas plataformas no solo capturan los globos oculares; capturan la intención en su forma más pura”.
Coetzee agrega que la verdadera magia [of AI chatbots] Se ubicará en su capacidad para servir anuncios que se sientan menos como interrupciones y más soluciones.
“Es la diferencia entre gritar en una habitación llena de gente y susurrar la respuesta exacta que alguien ha estado buscando. Y aunque los formatos de anuncios pueden hacer eco del toque visual de las redes sociales, su entrega es pura Google, orientado a la precisión y impulsado por la intención. En este paisaje, la viabilidad no es solo las impresiones; se trata de ser la primera respuesta a la curiosidad. AI Chatbots no son competidores con las redes sociales; las redes de la búsqueda, las redes de la búsqueda, los sharings, los santos, los santos, los santos, los santos, los santos, los santos, los sharing, los sharking de la búsqueda”, los sharings, los sharing de la búsqueda “, los sharlets de la búsqueda”, son de la búsqueda “, los santos son las cuestiones de la búsqueda”. dice.
Si bien los formatos de anuncios de chatbot de IA, como respuestas patrocinadas, consultas sugeridas, demostraciones de productos interactivos, recomendaciones contextuales y ubicaciones de marca integradas en resultados generados por IA, las oportunidades emocionantes, la implementación de estos formatos probablemente vendrán con su propio conjunto de desafíos.
“A diferencia de las redes sociales, donde los anuncios pueden ser esperados, los usuarios pueden no anticipar o apreciar los lanzamientos de productos mientras buscan respuestas o asistencia”, dice Díaz. “Para lograr el equilibrio correcto de la publicidad que se siente natural, beneficioso y discreto será el principal obstáculo en este nuevo territorio, pero esto obstaculizará el crecimiento inmediato ya que el volumen de anuncios deberá ser monitoreado cuidadosamente”.
Otro obstáculo potencial es la confianza del usuario.
“La introducción de anuncios en herramientas centradas en la productividad, como CHATGPT o SORA, podría evocar preocupaciones sobre la imparcialidad o el sesgo, similar a por qué plataformas como Google Docs evitan los anuncios”, dice Perrakis. “Si los usuarios perciben el contenido como influenciado o ‘envenenado’ por la publicidad, la confianza en los chatbots de IA podría erosionarse”.
Potencial de interrupción
Mirando hacia el futuro, ¿es probable que la publicidad AI Chatbot se convierta en una forma dominante de marketing digital, con potencial para comer ingresos publicitarios de plataformas sociales como Facebook, Instagram y Tiktok?
“Actualmente, los productos de OpenAI están más alineados con las herramientas de búsqueda y productividad, lo que hace que sea poco probable que la publicidad dentro de estos productos afecte sustancialmente los ingresos de las plataformas de redes sociales”, dice Perrakis. “Sin embargo, existe el potencial de interrupción en las plataformas basadas en la búsqueda como Google Search”.
Mientras tanto, hay evidencia de que las grandes redes sociales y las compañías tecnológicas ya se están propensando al futuro a sí mismos de OpenAi y Perpleity más allá de la publicidad.
“Hemos visto la integración de la búsqueda social con IA en los productos de Meta y Tiktok y la creación de LLM como Meta’s Llama y Géminis de Google”, dice Perrakis. “Donde veo la ventaja que las grandes empresas tecnológicas y de redes sociales tienen sobre OpenAi y la perplejidad es su ya establecido ecosistema publicitario: la publicidad de introducción con sus chatbots es simplemente un nuevo formato de anuncios que será fácil para que los millones de anunciantes existentes aprovechen. Por ejemplo, preveo meta meta con llama en sus productos, creando formatos especial para esta característica”.
Perrakis predice que si OpenAi introduzca anuncios, probablemente se centrarían en áreas como la búsqueda web GPT en lugar de herramientas de productividad como ChatGPT, Sora o Dall-E, donde los anuncios podrían obstaculizar la experiencia del usuario. “En consecuencia, cualquier impacto de ingresos sería más notable en los motores de búsqueda que en las plataformas sociales”, dice.
Jordan Heathfield, vicepresidente de conexiones y experiencia de marca en Assembly APAC, cree que la publicidad dentro de los asistentes de IA presenta una oportunidad transformadora para redefinir cómo las marcas se conectan con los consumidores.
“En lugar de sentirse como interrupciones, los anuncios en los asistentes de IA deben funcionar más como recomendaciones personalizadas e ir más allá de los métodos tradicionales, ofreciendo experiencias de voz primera que se integran perfectamente en conversaciones y realmente valiosos para los usuarios”, dice Heathfield. “Dichas interacciones podrían ser la clave para la diferenciación, particularmente cuando los productos en todas las marcas son similares. Al fomentar estas conexiones más profundas, las marcas pueden generar lealtad y confianza del consumidor”.
En general, aunque la publicidad de AI Chatbot tiene potencial, tal vez sea demasiado pronto para sugerir que se convertirá en una fuerza dominante en el marketing digital. Por un lado, los chatbots todavía están evolucionando en su capacidad de comprender y predecir realmente las necesidades de los usuarios, lo que significa que la publicidad dentro de estas plataformas podría sentirse más como un juego de adivinanzas que como una ciencia precisa.
“Es más probable que veamos una combinación de chatbots de IA dentro del marketing digital, es decir, los anuncios mejorados de AI se convierten en otra herramienta en el arsenal del vendedor”, dice Díaz. “Por ejemplo, el chatGPT se puede integrar en el proceso de creación de anuncios ayudando a los especialistas en marketing a generar copias convincentes y mensajes optimizados adaptados a audiencias específicas”.
El poder real puede estar en cómo la publicidad de chatbot se integra y mejora otros canales de marketing digital, creando un ecosistema de marketing más holístico y receptivo.
“Estas plataformas ofrecen una visión tentadora de un futuro de marketing hiperpersonalizado e impulsado por la intención, pero todavía están en su infancia”, dice Coetzee. “A medida que estos asistentes de IA crecen, puedes apostar a Google codificando furiosamente su contrapeso”.
Esta historia apareció por primera vez en la campaña Asia-Pacífico.
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CHATGPT puede analizar los titulares de noticias de cripto y generar señales comerciales procesables, ayudando a los comerciantes a tomar decisiones más rápidas y más informadas.
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Las indicaciones bien elaboradas son esenciales: cuanto más específicas sean sus instrucciones, más precisas y útiles serán las respuestas de ChatGPT.
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Las señales basadas en noticias funcionan mejor cuando se combinan con un contexto de mercado más amplio, como las tendencias de bitcoin o el momento de la altcoin, para una imagen comercial completa.
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La IA es una herramienta, no una garantía: siempre verifique sus ideas con otras investigaciones, gráficos y prácticas de gestión de riesgos antes de ejecutar operaciones.
El mercado de criptomonedas se mueve rápidamente, y mantenerse por delante de la curva puede sentirse abrumador, especialmente para los principiantes. Las noticias juegan un papel muy importante en la conducción de precios de criptografía, pero ¿cómo se analiza el ruido y lo convierte en señales comerciales procesables?
Ingrese a ChatGPT, una poderosa herramienta de IA que puede ayudarlo a analizar noticias de criptografía y oportunidades para detener. Esta guía lo guiará a través de cómo usar CHATGPT (o herramientas de IA similares como Grok) para transformar las noticias de criptografía en señales comerciales, paso a paso.
Sin embargo, tenga en cuenta que los ejemplos utilizados en este artículo son simplificados y breves, destinados puramente para fines de ilustración: la ejecución de los comercios de criptografía generados por IA en el mundo real requiere un análisis más profundo, entradas de datos más amplias y una gestión de riesgos exhaustivos.
¿Qué son las señales comerciales?
Antes de sumergirnos, aclaremos qué es una señal comercial. Una señal comercial es una sugerencia para comprar o vender una criptomoneda basada en información específica, como tendencias de precios, sentimiento del mercado o noticias de última hora.
Por ejemplo, si el precio de una moneda cae debido al aumento de la oferta, podría ser una señal de “compra” si cree que está infravalorado, o una “venta” si espera que caiga más. El objetivo aquí es usar ChatGPT para ayudarlo a identificar estas señales de las noticias.
Ahora, sumergamos en cómo puede usar ChatGPT para convertir las noticias de criptografía en posibles señales comerciales.
Paso 1: Reúna noticias criptográficas
Para comenzar, necesitas algunas noticias de criptografía para analizar. Aquí le mostramos cómo encontrarlo:
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Sitios web: Consulte los sitios web de cripto medios de su elección.
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Redes sociales: Las plataformas como X son minas de oro para actualizaciones de criptografía en tiempo real: busque hashtags como #BITCOIN, #EtHereum, #crypTonews o cualquier proyecto específico que esté rastreando.
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Agregadores de noticias: Use herramientas como Google News o Feedly con palabras clave como “Criptomoneda” o “Blockchain”.
Por ejemplo, digamos que encuentra este titular:
“El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro”.
Paso 2: Abra chatgpt
Si está utilizando CHATGPT, diríjase al sitio web de OpenAI e inicie sesión. Luego, escriba sus preguntas o indicaciones en la interfaz de chat.
Paso 3: elabore un mensaje simple
Un “aviso” es solo una instrucción clara que le das a la IA. Para principiantes, manténgalo simple y específico. Dígale a ChatGPT qué noticias tiene y qué quiere que haga. A continuación se muestra un ejemplo basado en el titular seleccionado anteriormente:
La respuesta rápida y chatgpt
Inmediato: “Leí esta noticia: ‘El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro’. ¿Puedes analizar esto y decirme si es una señal de compra o venta para la red PI?
La imagen a continuación muestra una respuesta de chatgpt 4o analizando esta noticia. Sugiere una señal de venta, citando el desbloqueo de token PI de 126.6 millones de PI (aumento de la oferta de 1.87%) como un factor bajista que probablemente impulse el precio de $ 0.65 más bajo debido a la demanda débil. Listados de intercambio limitados (por ejemplo, no sobre binance) y técnicos bajistas como el índice de fuerza relativa (RSI) en territorio de sobreventa refuerzan esto.
Sin embargo, la confianza de la compra se observa para los inversores a largo plazo, ya que el mínimo de todos los tiempos podría indicar una condición de sobreventa, insinuando un posible rebote. También asesora precaución y más investigación.
Paso 4: hacer preguntas de seguimiento
La primera respuesta podría no cubrir todo, como se ve arriba. Cava más profundo con seguimientos como:
La respuesta ChatGPT 4O al mensaje de seguimiento No. 1 enumera los riesgos de comprar la red PI en su mínimo histórico ($ 0.65), como se muestra en la imagen anterior. Destaca el token desbloquea el aumento del suministro y la presión descendente, el impulso bajista continuo sin signos de reversión, baja liquidez debido a la ausencia de los principales intercambios como binance, utilidad limitada del mundo real y adopción, una estructura centralizada que aumenta las preocupaciones y la naturaleza especulativa, a medida que el éxito acisa en los desarrollos futuros inseguros. Esto refuerza un enfoque cauteloso.
La respuesta de Chatgpt 4O al aviso de seguimiento No. 2 explica que los desbloqueos de token, como las recompensas mineras, aumentan el suministro, a menudo causan caídas de precios fuertes. Por ejemplo, el desbloqueo de abril de 2025 de 126.6 millones de tokens PI condujo a una disminución del 77% desde los máximos de febrero a medida que la demanda se retrasó. Este patrón recurrente de precio cae debido a que el exceso de oferta refuerza la señal bajista para la red PI.
Paso 5: Combine las noticias con el contexto del mercado
Las noticias no existen en el vacío. Puede pedirle a ChatGPT que tenga en cuenta las tendencias más amplias del mercado. Por ejemplo:
Inmediato:
“Dadas esta noticia de PI Network, ¿cómo debo comerciar si Bitcoin está en auge? Mantenga su respuesta breve”.
La respuesta de ChatGpt 4O a los consejos indicadores anteriores contra la compra de PI Network (PI) a pesar del aumento de Bitcoin (BTC). Sugiere evitar PI debido a su impulso débil y su exceso de oferta, recomendando un enfoque en activos más fuertes como Bitcoin o Altcoins que se benefician de la tendencia alcista del mercado. También aconseja esperar a que la demanda de PI o los listados de intercambio mejoren y el uso de los stop-losses si se intenta comprar la caída, enfatizando la protección de capital.
Paso 6: Prueba y refina
La IA no es perfecta: es una herramienta, no una bola de cristal. Pruebe sus sugerencias con pequeñas operaciones o operaciones en papel (operaciones simuladas sin dinero real). Con el tiempo, ajuste sus indicaciones para obtener mejores resultados. Por ejemplo:
PRECAUCIÓN: limitaciones a tener en cuenta
El ejemplo en este artículo se basa en un titular de noticias y algunas indicaciones. En el mundo real, el comercio exitoso requiere analizar múltiples fuentes de noticias, tendencias del mercado e indicadores técnicos. Confiar en una sola noticia o un aviso puede conducir a ideas incompletas, así que siempre verifique y diversifique su investigación.
¿Sabías? En 2024, las estafas de criptomonedas generaron un récord de $ 12.4 mil millones, con más del 83% del fraude vinculado a esquemas de inversión de alto rendimiento y impulsados por la IA “carnicería de cerdoEstafas, según Chainalysis, destacando cómo la inteligencia artificial ahora está alimentando la próxima ola de criptomonedas.
Riesgos de usar Insights de comercio de criptografía con control de chatgpt
El comercio criptográfico con bots de IA y herramientas como ChatGPT puede ser poderoso, pero no está exento de riesgos. Comprender estas dificultades puede ayudarlo a comerciar con más seguridad.
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Volatilidad del mercado: Los precios de la criptografía pueden balancearse salvajemente, y los bots pueden no reaccionar bien a accidentes o bombas repentinas.
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Exceso de ayuda en la IA: Las señales de ChatGPT se basan en su interpretación de las noticias, que pueden perder tendencias más amplias del mercado o factores técnicos.
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Problemas técnicos: Las plataformas BOT pueden enfrentar errores de conexión de tiempo de inactividad, errores o API, lo que puede conducir a operaciones o pérdidas perdidas.
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Alcance de noticias limitadas: Confiar únicamente en un titular de noticias (como el ejemplo de la red PI) podría conducir a un análisis incompleto.
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Riesgos de seguridad: Si las claves API están comprometidas, sus fondos podrían estar en riesgo. Siempre habilite la autenticación de dos factores (2FA) en su intercambio.
Consejos para el éxito
Algunas mejores prácticas pueden ayudarlo a aprovechar al máximo las ideas comerciales con alimentación de CHATGPT al tiempo que minimiza los riesgos.
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Ser específico: Indicadores vagos como “¿Qué es un buen oficio?” no ayudará. Incluya las noticias y la criptografía en las que te enfocas.
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Verificar por distintos modos: Use el análisis de ChatGPT como punto de partida, luego verifique con gráficos de precios u opiniones de otros comerciantes sobre X.
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Mantente actualizado: Crypto se mueve rápidamente. Alimente a la IA las últimas noticias para nuevas señales.
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Gestionar el riesgo: Nunca cambie más de lo que puede permitirse perder: AI puede guiarlo, pero no es infalible.
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Comienza pequeño: Pon a prueba tu bot con una pequeña cantidad de capital para comprender cómo funciona con las señales de ChatGPT.
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Diversificar señales: Use ChatGPT para analizar múltiples fuentes de noticias, no solo una, para una estrategia completa.
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Establecer los stop-Losses: Proteja sus fondos estableciendo los límites de detención para el límite de las pérdidas potenciales.
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Mantente informado: Verifique regularmente las tendencias y noticias del mercado para garantizar que las señales de ChatGPT se alineen con la imagen más grande.
¿Listo para probar un nuevo titular?
Ahora que has visto cómo convertir las noticias de cripto en señales comerciales con chatgpt, ¡es hora de ponerlo en acción! Elija un nuevo titular y siga los pasos anteriores.
Con la práctica, mejorará para detectar oportunidades y realizar oficios informados. Sin embargo, tenga en cuenta que ChatGPT no es un asesor financiero: siempre evalúe su propia tolerancia al riesgo antes de actuar sobre ideas generadas por IA.
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