Aspectos destacados clave
- ChainOpera ha anunciado una colaboración con Princeton IA lanzar el primer punto de referencia para la industria de las criptomonedas
- El proyecto denominado ‘CryptoBench’ fue desarrollado con un experto en aprendizaje automático, el profesor Mengdi Wang, y el estudiante de doctorado Jiacheng Gu.
- Este punto de referencia proporcionará una mayor precisión predictiva de las herramientas de inteligencia artificial en un mercado volátil con agentes mejor refinados utilizados en las principales plataformas DeFi.
El 10 de diciembre, ChainOpera AI reveló su última colaboración con Princeton AI Lab para lanzar CryptoBench, que es el primer punto de referencia dinámico a nivel de expertos para la industria de la criptografía.
El primer punto de referencia para agentes de la industria criptográfica.
En colaboración con @Princeton Princeton AI Lab (Profesora @MengdiWang10 y su estudiante de doctorado @JiachengGu50887), hemos creado CryptoBench, el primer punto de referencia dinámico de nivel experto del mundo para evaluar agentes LLM en… pic.twitter.com/g9tvKNYCZ9
– ChainOpera AI (@ChainOpera_AI) 10 de diciembre de 2025
Se le conoce como el primer punto de referencia dinámico de nivel experto del mundo creado específicamente para probar agentes de IA en la industria de las criptomonedas.
Esta herramienta está diseñada para resolver problemas importantes, incluida la falta de una forma estándar de evaluar los grandes modelos de lenguaje que se utilizan cada vez más para el comercio, el análisis y la evaluación de riesgos en activos digitales.
El proyecto fue desarrollado con el profesor Mengdi Wang, un experto en aprendizaje automático, y el estudiante de doctorado Jiacheng Gu. A diferencia de los puntos de referencia tradicionales que utilizan datos estáticos y antiguos, CryptoBench opera en tiempo real.
Obtiene información en vivo de blockchains para desafiar a los agentes de IA. Estas pruebas se centran en cuatro áreas críticas esenciales para navegar en los mercados criptográficos.
El primero es la recuperación de datos en tiempo real de fuentes como exploradores de bloques. En segundo lugar está predecir las tendencias futuras del mercado en medio de una alta volatilidad. Otro punto es analizar los datos en cadena para detectar patrones de transacciones inusuales.
Llenar una brecha crítica de herramientas de IA más seguras
El propósito de CryptoBench es separar la IA verdaderamente capaz de las exageraciones ineficaces o incluso peligrosas. Los modelos generales de IA son
Los puntos de referencia de los agentes existentes pasan por alto la necesidad de sintetizar inteligencia en cadena, datos de mercado, flujos DEX y alertas MEV. CryptoBench ofrece 50 preguntas de dominio auténtico por mes, clasificadas en recuperación simple/compleja y predicción simple/compleja, lo que refleja las cargas de trabajo de los analistas profesionales.
“Presentamos CryptoBench, un punto de referencia en vivo que pone a prueba a los agentes LLM en flujos de trabajo criptográficos adversarios y urgentes. Los puntos de referencia de los agentes existentes pasan por alto la necesidad de sintetizar inteligencia en cadena, datos de mercado, flujos DEX y alertas MEV. CryptoBench ofrece 50 preguntas de dominio auténtico por mes, clasificadas en recuperación simple/compleja y predicción simple/compleja, reflejando las cargas de trabajo de analistas profesionales”, afirmó en el sitio web oficial.
“La evaluación de diez LLM de última generación (con y sin el marco SmolAgent) revela un desequilibrio pronunciado entre recuperación y predicción: los modelos que sobresalen en la búsqueda de hechos con frecuencia colapsan en el razonamiento predictivo. La orquestación agente puede reorganizar las posiciones en la clasificación, lo que demuestra que el coeficiente intelectual del modelo en bruto no es igual al rendimiento en el campo”, afirmó.
Cómo CryptoBench ayudará al sector criptográfico
La industria de las criptomonedas perdió 2.100 millones de dólares debido a hackeos y estafas sólo en 2025. Es muy importante evitar estas estafas para hacer crecer la industria de la criptografía y garantizar la seguridad de los usuarios.
La evaluación de riesgos DeFi de CryptoBench proporcionará la capacidad de AI Agent, que podrá localizar vulnerabilidades de contratos inteligentes y actividades sospechosas en la cadena en tiempo real.
Significa que un agente de IA que supere los criterios del punto de referencia podría integrarse en un intercambio para generar automáticamente una alarma sobre un contrato de phishing o la posibilidad de que un usuario interactúe con él.
Este tipo de desarrollo ayudará a las finanzas descentralizadas a generar la confianza que tanto necesitan, lo que podría impulsar la adopción institucional, como se ve en mercados como Singapur, donde la seguridad basada en IA ha ayudado a atraer 150 mil millones de dólares en inversiones financieras descentralizadas.
Aparte de esto, el sistema de ChainOpera también incentiva la contribución a través de su modelo de prueba de inteligencia al recompensar a quienes mejoran el ecosistema con tokens COAI.
También se espera que CryptoBench aporte precisión predictiva de las herramientas de inteligencia artificial en un mercado volátil. Su tendencia ayudará a los usuarios a desarrollar agentes más refinados que se utilizan en las principales plataformas DeFi.
Por ejemplo, la agricultura de rendimiento optimizada por IA ya ha mostrado resultados para reducir las tarifas de transacción de gas en un 30% mediante la gestión predictiva de liquidez.
CryptoBench proporcionará un camino claro hacia el cumplimiento normativo. Se espera que las nuevas regulaciones, como la Ley de IA de la UE y las directrices anticipadas de la SEC de EE. UU., requieran auditorías de riesgo para los agentes de IA en las finanzas.