利用大型语言模型弥合稳定币的链上和链下透明度

本文提出使用大型语言模型（LLM）通过连接链上和链下数据来提高稳定币的透明度。核心思想是利用LLM分析和解释来自两个来源的数据，从而可能提供对稳定币运营更全面和可理解的视图。这项研究可能探讨了如何训练LLM来理解复杂的财务数据并识别潜在的风险或不一致之处。

• •提出使用LLM来增强稳定币的透明度。
• •旨在弥合链上和链下数据之间的差距。
• •侧重于分析和解释财务数据以进行风险评估。