大規模言語モデルを活用して、ステーブルコインにおけるオンチェーンとオフチェーンの透明性を橋渡し

この記事は、大規模言語モデル（LLM）を使用して、オンチェーンデータとオフチェーンデータを接続することにより、ステーブルコインの透明性を向上させることを提案しています。その核心的なアイデアは、LLMを活用して両方のソースからのデータを分析し解釈し、ステーブルコインの運用に関するより包括的で理解しやすいビューを提供することです。この研究では、LLMが複雑な財務データを理解し、潜在的なリスクや矛盾を特定するためにどのように訓練できるかを調査している可能性があります。

• •LLMを使用してステーブルコインの透明性を向上させることを提案。
• •オンチェーンデータとオフチェーンデータのギャップを埋めることを目指す。
• •リスク評価のために財務データの分析と解釈に焦点を当てる。