NFT-handel utbildad av AI @SentientAGI, @pip_world, @opensea Försöket att kombinera artificiell intelligens och spelelement i processen att lära sig NFT-handel kan förstås i flödet av traditionell finansiell utbildning och digitala lärandemiljöer. Detta koncept bygger på premissen att Sentient, en öppen artificiell intelligens, analyserar faktiska NFT-marknadsdata och tillhandahåller resultaten som utbildningsinnehåll inom en spelliknande plattform kallad PiP World. OpenSea, som här nämns som en representativ källa för NFT-marknadsdata, är en plattform som har samlat in offentlig information såsom transaktionspriser, handelsvolymer och golvpriser för olika NFT:er, främst baserade på Ethereum. Datan som samlats in på OpenSea är en registrering av när en viss NFT-samling har handlats mycket, hur dess pris har förändrats och hur likvida den har varit. Till skillnad från enkla teoretiska förklaringar innehåller dessa faktiska marknadsdata faktiska transaktionsflöden som förekommit tidigare, så de har använts som material för att öka elevernas förståelse och inlevelse i finansiell utbildning och forskning. NFT-marknaden har också strukturella likheter med andra finansmarknader när det gäller tillgångsprisbildning och efterfrågeförändringar, så OpenSea-data kan användas som ett föremål för pedagogisk observation. Sentient introduceras som ett öppen källkodsprojekt för artificiell intelligens som ansvarar för att analysera och förklara denna storskaliga offentliga data. Sentient fokuserar på att hitta upprepade mönster eller trender i data och förklara dem på språk, och kan presentera dem i en organiserad form av vad en specifik volymförändring eller prisflöde betyder. Detta kan fungera som ett stöd för att hjälpa elever som är nya inom NFT-handel att förstå marknadsstrukturen genom narrativa förklaringar istället för komplexa siffror och grafer. Dessa organiserade analyser och förklaringar levereras till användarna i en spelliknande lärmiljö kallad PiP World. PiP World är en plattform utformad för att uppleva handel med virtuella tillgångar istället för riktiga medel, med en struktur som uppmuntrar lärandedeltagande genom spelelement som poäng, tävlingar och prestationsjämförelser. Tidigare studier av finansiell simulering har bekräftat att denna spelifierade miljö förlänger inlärningstiden och gör repetitiv övning naturlig. PiP World spelar också en roll i att omvandla NFT-handelsprocessen till upplevelsebaserat lärande på detta sätt. Enligt de nu publicerade uppgifterna finns det dock inget komplett utbildningssystem där Sentient, OpenSea och PiP World faktiskt är tekniskt kopplade. Detta koncept förklaras genom att koppla samman egenskaper hos teknologier och plattformar som existerar oberoende, och inga officiella forskningsresultat har publicerats för att verifiera faktisk användarprestation eller inlärningseffekter. Dessutom har det faktum att prestation i spelmiljön inte direkt leder till möjligheten att handla på den verkliga marknaden också påpekats upprepade gånger i befintlig finansiell utbildningsforskning. Sammanfattningsvis kan idén om att AI analyserar NFT-marknadsdata på OpenSea och tillhandahåller resultaten för utbildningsändamål inom PiP World förstås som en förklarande modell som kombinerar element av beprövad dataanalys, artificiell intelligens och spelbaserat lärande. Denna struktur kan användas för att förmedla de grundläggande koncepten som behövs för att förstå NFT-marknaden, men dess effektivitet och begränsningar har ännu inte bekräftats genom faktiska operationer och empirisk forskning. För närvarande är det mest exakta tillvägagångssättet att sammanfatta utbildningssystemets koncept baserat på verifierbara fakta. $PIP $SEA $SENT