Neues Framework TIM entschlüsselt Nutzerabsichten in DeFi-Transaktionen

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Mit dem neuen TIM-Framework (Transaction Intent Mining) wird die Analyse von DeFi‑Transaktionen auf ein neues Level gehoben. Das System nutzt eine eigens entwickelte Intent‑Taxonomie, die auf der Grounded‑Theory‑Methodik basiert, und kombiniert sie mit einem Multi‑Agenten‑Large‑Language‑Model (LLM), um die Absichten der Nutzer hinter komplexen Smart‑Contract‑Interaktionen präzise zu ermitteln.

Ein Meta‑Level‑Planner koordiniert dabei verschiedene Domänenexperten, die die Analyse aus unterschiedlichen Perspektiven in lösbare Teilaufgaben zerlegen. Die eigentlichen Aufgaben werden von Question‑Solvers bearbeitet, die sowohl on‑ als auch off‑Chain‑Daten multimodal verarbeiten. Um die Gefahr von LLM‑Halluzinationen zu minimieren und die Ergebnisse verifizierbar zu machen, prüft ein Cognitive Evaluator die Resultate und stellt die Zuverlässigkeit sicher.

In umfangreichen Experimenten übertraf TIM bestehende Machine‑Learning‑Modelle, einzelne LLMs und herkömmliche Agenten‑Ansätze deutlich. Das Ergebnis ist ein robustes Tool, das DeFi‑Nutzern und Analysten kontextbewusste Erklärungen für komplexe Blockchain‑Aktivitäten liefert und damit die Transparenz und das Vertrauen in dezentrale Finanzsysteme stärkt.

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