Kettenabstraktion ist für die Nutzung von On-Chain-Daten von entscheidender Bedeutung: Chris Feng, Mitbegründer von Chainbase

Die Blockchain-Branche leidet unter Fragmentierung und mangelnder Interoperabilität. Zahlreiche Führungskräfte und Gründer haben betont, dass dies eines der größten Hindernisse für die Masseneinführung und Innovation ist. Chris Feng ist eine dieser Stimmen.

Chris Feng, the Co-founder of Chainbase, an omnichain data network provider, says that the value of on-chain data is largely untapped. He estimates that the number of developers exploiting on-chain data is lesser than the number of developers working at major internet companies.

Chris Feng, Mitbegründer von Chainbase, einem Anbieter von Omnichain-Datennetzwerken, sagt, dass der Wert von On-Chain-Daten weitgehend ungenutzt sei. Er schätzt, dass die Zahl der Entwickler, die On-Chain-Daten ausnutzen, geringer ist als die Zahl der Entwickler, die bei großen Internetunternehmen arbeiten.

Chainbase provides a data interoperability layer for blockchains. It is positioned in the market as an ‘infrastructure provider’. Interoperability and fragmentation are the hottest topics in blockchain right now. Does Chainbase have a solution for these issues?

Chainbase bietet eine Dateninteroperabilitätsschicht für Blockchains. Sie positioniert sich am Markt als „Infrastrukturanbieter“. Interoperabilität und Fragmentierung sind derzeit die heißesten Themen in der Blockchain. Hat Chainbase eine Lösung für diese Probleme?

In an insightful conversation with The Coin Republic’s Editor-in-Chief, Varuni Trivedi, Feng highlighted the need for chain abstraction. The former consultant discussed the nuances of data decentralization and explained why AI-crypto integration will be normal in the future.

In einem aufschlussreichen Gespräch mit dem Chefredakteur von The Coin Republic, Varuni Trivedi, betonte Feng die Notwendigkeit einer Kettenabstraktion. Der ehemalige Berater diskutierte die Nuancen der Datendezentralisierung und erklärte, warum die KI-Krypto-Integration in Zukunft normal sein wird.

Chain Abstraction is Vital for Exploiting On-chain Data

Die Kettenabstraktion ist für die Nutzung von On-Chain-Daten von entscheidender Bedeutung

The blockchain industry is plagued with fragmentation and a lack of interoperability. Numerous leaders and founders have emphasized that these are among the biggest barriers to mass adoption and innovation. Chris Feng is one of those voices.

Die Blockchain-Branche leidet unter Fragmentierung und mangelnder Interoperabilität. Zahlreiche Führungskräfte und Gründer haben betont, dass dies eines der größten Hindernisse für die Masseneinführung und Innovation ist. Chris Feng ist eine dieser Stimmen.

“The blockchain world has created many silos, too many chains and data islands, fragmented information and complex cross-chain operations hinder the ability to fully realize the value of interconnected information. Therefore, Chain Abstraction is a vital topic,” Feng noted.

„Die Blockchain-Welt hat viele Silos, zu viele Ketten und Dateninseln geschaffen, fragmentierte Informationen und komplexe kettenübergreifende Vorgänge behindern die Fähigkeit, den Wert miteinander verbundener Informationen voll auszuschöpfen.“ Daher ist Kettenabstraktion ein wichtiges Thema“, bemerkte Feng.

Chain abstraction means achieving a high level of interoperability between blockchains. Wallets and decentralized applications (dApps) will work seamlessly (or become accessible) across chains if chain abstraction is achieved. The objective is to make the user’s interaction with the blockchain less daunting. A friendly UX will lead to an increase in adoption.

Kettenabstraktion bedeutet, ein hohes Maß an Interoperabilität zwischen Blockchains zu erreichen. Wallets und dezentrale Anwendungen (dApps) funktionieren nahtlos (oder werden zugänglich) über Ketten hinweg, wenn eine Kettenabstraktion erreicht wird. Ziel ist es, die Interaktion des Benutzers mit der Blockchain weniger abschreckend zu gestalten. Eine freundliche UX wird zu einer Steigerung der Akzeptanz führen.

As per official documentation, Chainbase is focused on enhancing data interoperability. Data interoperability is a fundamental concept that applies to all blockchains. It is the facility that allows different blockchains to receive and transfer data without special arrangements.

Laut offizieller Dokumentation konzentriert sich Chainbase auf die Verbesserung der Dateninteroperabilität. Dateninteroperabilität ist ein grundlegendes Konzept, das für alle Blockchains gilt. Es handelt sich um die Einrichtung, die es verschiedenen Blockchains ermöglicht, Daten ohne besondere Vorkehrungen zu empfangen und zu übertragen.

“We need to lower the barrier for extracting value from on-chain data. And we also need to bring more diverse data to the chain to create new possibilities.”

„Wir müssen die Hürde für die Wertschöpfung aus On-Chain-Daten senken. Und wir müssen auch vielfältigere Daten in die Kette einbringen, um neue Möglichkeiten zu schaffen.“

Theia: a Crypto World Model

Theia: ein Krypto-Weltmodell

On August 15th, 2024, Chainbase launched its ‘milestone’ project, Theia. Theia is an AI-powered ‘Crypto World Model’ that interprets on-chain data. The model’s chatbot answers questions about on-chain data. Theia is fed data from Coinmarketcap (whitepapers, official blog posts, and news articles) of the top 2000 projects by market capitalization and credible research reports on these projects.

Am 15. August 2024 startete Chainbase sein „Meilenstein“-Projekt Theia. Theia ist ein KI-gestütztes „Krypto-Weltmodell“, das On-Chain-Daten interpretiert. Der Chatbot des Modells beantwortet Fragen zu On-Chain-Daten. Theia wird mit Daten von Coinmarketcap (Whitepapers, offizielle Blog-Beiträge und Nachrichtenartikel) der Top-2000-Projekte nach Marktkapitalisierung und glaubwürdigen Forschungsberichten zu diesen Projekten gefüttert.

World Models are alternatives to Large Language Models (LLMs). Feng pointed out that LLMs are useful for human-like interaction but fall short against mathematical questions and transaction queries. This is where World Models shine. World Models are designed to capture knowledge from a world or an environment to simulate that environment. 

Weltmodelle sind Alternativen zu Large Language Models (LLMs). Feng wies darauf hin, dass LLMs für die menschliche Interaktion nützlich sind, bei mathematischen Fragen und Transaktionsabfragen jedoch nicht ausreichen. Hier glänzen World Models. Weltmodelle sollen Wissen aus einer Welt oder einer Umgebung erfassen, um diese Umgebung zu simulieren.

“…world models aim to simulate and understand the external world to perform tasks and make decisions in complex settings,” Feng explained. He added that while world models will act like the user’s digital twin, LLMs are limited to being assistants.

„…Weltmodelle zielen darauf ab, die Außenwelt zu simulieren und zu verstehen, um in komplexen Umgebungen Aufgaben auszuführen und Entscheidungen zu treffen“, erklärte Feng. Er fügte hinzu, dass Weltmodelle zwar wie digitale Zwillinge des Benutzers fungieren, LLMs jedoch nur als Assistenten fungieren.

“The key here is to simulate the environment before executing the task. So in a specialized field like crypto, where there is a wealth of domain-specific knowledge not commonly found in social media and where data is not just plain text or images, LLMs can be significantly hindered. LLMs are often limited to task planning without the capability to extend further or make close loop decisions.”

„Der Schlüssel liegt hier darin, die Umgebung zu simulieren, bevor die Aufgabe ausgeführt wird. In einem Spezialgebiet wie Krypto, wo es eine Fülle von domänenspezifischem Wissen gibt, das in sozialen Medien normalerweise nicht zu finden ist und wo Daten nicht nur aus einfachem Text oder Bildern bestehen, können LLMs erheblich behindert werden. LLMs beschränken sich oft auf die Aufgabenplanung, ohne die Möglichkeit, darüber hinauszugehen oder Entscheidungen in einem geschlossenen Regelkreis zu treffen.“

Theia is a one-of-a-kind dedicated blockchain Chatbot. It gathers data on transactions, smart contracts, and NFTs, among other on-chain data assets. Theia is equipped with multiple data analysis tools to help identify patterns. The AI model records and learns from user queries and user feedback.

Theia ist ein einzigartiger dedizierter Blockchain-Chatbot. Es sammelt Daten zu Transaktionen, Smart Contracts und NFTs sowie anderen Datenbeständen in der Kette. Theia ist mit mehreren Datenanalysetools ausgestattet, die bei der Identifizierung von Mustern helfen. Das KI-Modell zeichnet Benutzeranfragen und Benutzerfeedback auf und lernt daraus.

The official full name of the first version is Theia-Llama-3.1-8B; as per Chainbase, Theia-Llama-3.1-8B is fine-tuned from the base model Llama-3.1-8B-Instruct. It was open-sourced on October 11th and developed especially for the crypto sector. 

Der offizielle vollständige Name der ersten Version lautet Theia-Llama-3.1-8B; Laut Chainbase ist Theia-Llama-3.1-8B eine Feinabstimmung des Basismodells Llama-3.1-8B-Instruct. Es wurde am 11. Oktober als Open Source veröffentlicht und speziell für den Kryptosektor entwickelt.

Notably, Theia-Llama-3.1-8B outperformed leading LLMs such as ChatGPT-4o, Claude-3-Sonet, Gemini-1.5-Pro, and Llama-3.1-8B-Instruct, against Chainbase’s benchmark for Crypto AI models.

Insbesondere übertraf Theia-Llama-3.1-8B führende LLMs wie ChatGPT-4o, Claude-3-Sonet, Gemini-1.5-Pro ​​und Llama-3.1-8B-Instruct im Vergleich zum Chainbase-Benchmark für Krypto-KI-Modelle.

Are LLMs Overrated?

Werden LLMs überbewertet?

LLMs have been among the most lucrative applications of AI in the past three years. OpenAI’s ChatGPT, Gemini, Llama, and other models have dominated discussions and even the news from the AI beat. Major flaws in these models have been spotted. Chris explains where these models fall short and how World Models are different.

LLMs gehörten in den letzten drei Jahren zu den lukrativsten Anwendungen von KI. ChatGPT, Gemini, Llama und andere Modelle von OpenAI haben die Diskussionen und sogar die Nachrichten aus dem KI-Bereich dominiert. Bei diesen Modellen wurden erhebliche Mängel festgestellt. Chris erklärt, wo diese Modelle zu kurz kommen und wie sich die Weltmodelle unterscheiden.

Feng highlights two big challenges that LLMs face. First is the lack of high-quality datasets (on-chain data). “There are a lot of projects in the on-

Feng hebt zwei große Herausforderungen hervor, vor denen LLMs stehen. Erstens fehlt es an qualitativ hochwertigen Datensätzen (On-Chain-Daten). „Es gibt viele Projekte im On-