The Next Gem(더 넥스트 젬)은 고급 AI를 사용하여 암호화폐 프로젝트를 분석하고 점수를 매겨 사용자가 유망한 기회를 식별하도록 지원하는 플랫폼입니다. 실시간 데이터 수집과 정교한 머신러닝 모델을 결합하여 Web3 개발에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. ^[1]

개요

The Next Gem은 큐레이션된 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 소프트웨어 도구를 구축하여 사전 출시 및 출시 단계에서 Web3 프로젝트에 대한 데이터를 수집하고 분석함으로써 암호화폐 데이터 연구 및 분석을 발전시키는 데 중점을 둡니다. 이러한 도구는 다양한 블록체인에서 유망한 암호화폐 프로젝트에 효율적으로 투자할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. The Next Gem AI는 프로젝트 데이터를 추출하고 분석하여 미리 정의된 기준에 따라 프로젝트에 점수를 매깁니다. 이 플랫폼은 가격 추적에서 CoinMarketCap의 역할과 유사하게 분석 및 투자를 위한 주요 리소스가 되는 것을 목표로 합니다. ^[2][3]

The Next Gem AI는 다음을 분석하여 토큰을 평가합니다. ^[2][4]

• 목표와 기술을 이해하기 위한 백서와 같은 프로젝트 문서
• 실시간 동향과 잠재력을 평가하기 위한 시장 데이터
• 스마트 계약의 보안 및 기능을 검토하기 위한 블록체인 트랜잭션
• 참여도를 측정하기 위한 소셜 미디어의 커뮤니티 여론
• 분배, 유틸리티 및 재정적 실행 가능성을 검토하는 토큰 경제학
• GitHub를 통해 품질과 독창성을 평가하는 코드

이 플랫폼은 LLM을 활용하여 프로젝트 정보를 요약하고 점수를 매겨 무관한 데이터를 필터링하여 실사를 개선하는 것을 목표로 합니다. Next Gem은 유망한 프로젝트를 식별하는 고급 도구를 제공하지만 성공은 신중한 적용과 시장 인식에 달려 있습니다. ^[4]

기능

LLM 효율성

The Next Gem AI는 MongoDB 데이터베이스에 다양한 암호화폐 프로젝트의 데이터를 수집하고 저장하며, GPT-4, GEMINI AI, MISTRAL AI, GROK AI와 같은 강력한 AI 모델을 활용합니다. 이러한 모델은 확립된 기준과 규칙에 따라 프로젝트를 분류하며, AI와 업계 전문가가 각 프로젝트의 신뢰성을 결정하고 해당 점수를 할당합니다. ^[5]

LLM 백엔드 프로세스는 C# 또는 Node.js(TypeScript)로 개발되며 다양한 AI 회사의 API와 상호 작용합니다. 스크래퍼에서 추출한 데이터는 안전한 클라우드 환경에서 처리되며, 모델이 정확한 지침을 따르도록 특정 작업이 할당됩니다. LLM 온도를 낮게 유지함으로써 시스템은 창의적인 출력을 피하고 모델이 의도한 대로 수행하도록 안내합니다. 소프트웨어는 내부 HTTP 요청을 통해 분석할 새로운 프로젝트가 전송될 때까지 기다리거나 MongoDB 데이터베이스에서 직접 처리되지 않은 프로젝트를 필터링합니다. ^[5]

웹 데이터 스크래핑

The Next Gem은 CoinMarketCap과 같은 중앙화된 소스와 새로 출시된 사전 판매 스마트 계약과 같은 분산형 플랫폼에서 데이터를 스크래핑하여 새롭고 기존의 암호화폐 프로젝트의 포괄적인 목록을 컴파일합니다. 이 프로세스는 웹 브라우저 환경을 시뮬레이션하는 Node.js 프로그램에서 관리하는 복잡한 정규 표현식을 사용하여 필수 데이터를 필터링하는 것으로 시작됩니다. 이러한 프로그램은 실시간으로 새로운 프로젝트를 적극적으로 검색하고 Ethereum 사전 판매 출시 플랫폼과 같은 블록체인 스마트 계약에 연결하여 관련 텍스트 데이터를 추출합니다. ^[6]

데이터가 수집되면 두 번째 분석 단계로 이동하기 전에 MongoDB 데이터베이스에 저장됩니다. 이러한 심층 분석에는 웹사이트에서 직접 커뮤니티 세부 정보 및 추가 프로젝트 정보(텍스트, 이미지, 문서, 백서, 팀 정보 포함)를 추출하는 작업이 포함됩니다. 모든 데이터는 일시적으로 저장되고 Levenshtein 거리 알고리즘을 사용하여 정확성을 확인하고 중복 항목을 제거하는 데 사용됩니다. ^[6]

추가 조사에는 팀의 목표와 비전을 평가하기 위한 프로젝트 로드맵 분석이 포함됩니다. 토큰 생성 이벤트(TGE)에서의 토큰 유틸리티 및 유통 공급량과 같은 토큰 경제학도 검토됩니다. 또한 프로젝트의 공개 GitHub 저장소의 소스 코드는 AI 모델에 의해 분석되어 독창성과 품질 표준 준수 여부를 확인합니다. ^[6]