
Sign up to save your podcasts
Or


Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Dissecting the NFT Market: Implications of Creation Methods on Trading Behavior
Summary
这篇学术研究考察了波动不定的NFT市场,侧重于创作方法——手绘或AI生成——如何影响交易行为。研究人员使用了来自OpenSea市场2023年的超过147万笔交易数据,并应用了随机森林模型进行预测和分类分析。分析结果显示,AI生成的NFT虽然通常具有更高的价格点,但手绘的NFT则表现出更高的销售频率。此外,影响销售预测和分类的最重要特征是合约所有者和NFT的价格。尽管市场具有固有的复杂性和不可预测性,但机器学习模型在基于交易特征对NFT创作方法进行分类时表现出极高的准确性。该研究最终为市场利益相关者提供了关于创作源头如何影响交易模式的有价值的数据驱动见解。
原文链接:https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/377
By 任雨山Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Dissecting the NFT Market: Implications of Creation Methods on Trading Behavior
Summary
这篇学术研究考察了波动不定的NFT市场,侧重于创作方法——手绘或AI生成——如何影响交易行为。研究人员使用了来自OpenSea市场2023年的超过147万笔交易数据,并应用了随机森林模型进行预测和分类分析。分析结果显示,AI生成的NFT虽然通常具有更高的价格点,但手绘的NFT则表现出更高的销售频率。此外,影响销售预测和分类的最重要特征是合约所有者和NFT的价格。尽管市场具有固有的复杂性和不可预测性,但机器学习模型在基于交易特征对NFT创作方法进行分类时表现出极高的准确性。该研究最终为市场利益相关者提供了关于创作源头如何影响交易模式的有价值的数据驱动见解。
原文链接:https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/377