Las tres direcciones clave de la fusión de la IA y la encriptación

Actualmente, la intersección entre la IA y la encriptación está entrando en una fase de rápido desarrollo. Este artículo detalla las tres principales direcciones de desarrollo de la fusión IA+encriptación.

Resumen

1. Crear una economía impulsada por agentes inteligentes activos

Truth Terminal ha confirmado la viabilidad de los agentes de IA operando en la cadena. Los experimentos en este campo continúan rompiendo los límites de las operaciones de agentes en la cadena, con un potencial enorme y un amplio espacio de diseño. Actualmente, esto se ha convertido en una de las direcciones más innovadoras en los campos de encriptación y IA, y esto es solo el comienzo.

2. Mejorar la capacidad de los grandes modelos de lenguaje en el desarrollo de Solana

Los grandes modelos de lenguaje han mostrado un excelente rendimiento en la escritura de código y se espera que mejoren aún más en el futuro. Gracias a estas capacidades, se espera que la eficiencia de los desarrolladores se multiplique por varios. Recientemente, establecer estándares de alta calidad para evaluar la comprensión y la capacidad de escritura de código de los grandes modelos de lenguaje ayudará a entender su impacto potencial en el ecosistema. Los esquemas de ajuste fino de modelos de alta calidad se verificarán en las pruebas de referencia.

3. Soporte para un stack de tecnología de IA abierto y descentralizado

"La pila de tecnología de IA abierta y descentralizada" contiene los siguientes elementos clave:

• Obtención de datos de entrenamiento
• Capacidad de cálculo para entrenamiento e inferencia
• Compartición de pesos del modelo
• Capacidad de verificación de salida del modelo

La importancia de esta pila de tecnología de IA abierta radica en:

• Acelerar la innovación y experimentación en el desarrollo de modelos
• Ofrecer alternativas a los usuarios que desconfían de la IA centralizada

1. Crear una economía impulsada por agentes inteligentes activos

Cuando los agentes de IA comienzan a participar en actividades en la cadena, un nuevo mundo lleno de posibilidades se ha desplegado. Aunque ahora no es posible predecir con precisión el desarrollo futuro del comportamiento de los agentes en la cadena, a través de la observación de las innovaciones que ya han ocurrido, podemos vislumbrar las amplias perspectivas de este espacio de diseño:

• Algunos proyectos de IA están desarrollando nuevas comunidades digitales a través de Meme monedas
• Varias plataformas permiten a los usuarios crear y desplegar fácilmente agentes inteligentes y sus tokens relacionados.
• Están surgiendo gerentes de fondos de IA entrenados en las características individuales de conocidos inversores en encriptación, creando un nuevo ecosistema de fondos de IA y patrocinadores de agentes.
• La plataforma de juegos permite a los jugadores participar en el juego guiando las acciones de los agentes, lo que a menudo genera innovadoras formas de jugar inesperadas.

dirección de desarrollo futuro

En el futuro, los agentes inteligentes podrán gestionar proyectos complejos que requieren coordinación económica entre múltiples partes. Por ejemplo, en el ámbito de la investigación científica, los agentes podrán encargarse de buscar compuestos terapéuticos para enfermedades específicas. En concreto:

• Realizar la recaudación de fondos a través de una plataforma de recaudación de tokens
• Utilizar los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a materiales de investigación de pago y los costos de cálculo para la simulación de compuestos en una red de computación descentralizada.
• Reclutar humanos para realizar trabajos de verificación de experimentos a través de la plataforma de recompensas

Además de proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas simples como crear sitios web personales, crear obras de arte, etc., y sus escenarios de aplicación tienen posibilidades infinitas.

¿Por qué es más significativo que los agentes realicen actividades financieras en la cadena?

La encriptación de monedas tiene ventajas únicas en ciertos campos:

• Aplicaciones de pagos pequeños
• Ventaja de velocidad: La función de liquidación instantánea ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital.
• Acceder al mercado de capitales a través de DeFi: los agentes pueden acuñar activos, realizar transacciones, invertir, operar préstamos y utilizar apalancamiento sin problemas.

Desde la perspectiva de las leyes de desarrollo técnico, la dependencia del camino juega un papel clave. A medida que cada vez más agentes obtienen ganancias a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en la capacidad central de los agentes.

Enfoques clave para el desarrollo futuro

1. Mecanismo de control de riesgos

   • A pesar de que el modelo actual tiene un rendimiento excelente, aún está lejos de ser perfecto
   • No se puede otorgar a los agentes una libertad de acción completamente sin restricciones.

2. Promover escenarios de uso no especulativos

   • Comprar boletos
   • Optimizar el rendimiento de la cartera de inversión en criptomonedas estables
   • Pedido de comida en línea

3. Requisitos de progreso del desarrollo

   • Al menos debe alcanzar la etapa de prototipo de la red de pruebas
   • Lo mejor es que ya esté funcionando en la red principal

2. Mejorar la capacidad de los grandes modelos de lenguaje en el desarrollo

Los grandes modelos de lenguaje han demostrado tener una gran capacidad y están avanzando rápidamente. En sus campos de aplicación, el área de la escritura de código podría presentar una curva de progreso especialmente pronunciada, ya que es una tarea que se puede evaluar objetivamente.

Hoy en día, a pesar de que los grandes modelos de lenguaje aún no son perfectos en la escritura de código y tienen deficiencias evidentes, herramientas como los editores de código nativos de IA han cambiado fundamentalmente el desarrollo de software. Dada la esperada tasa de avance rápido, es muy probable que estos modelos transformen por completo el desarrollo de software.

Sin embargo, actualmente hay varios desafíos que impiden que los grandes modelos de lenguaje alcancen un nivel sobresaliente en la comprensión de entornos de desarrollo específicos:

• Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad
• Número insuficiente de construcciones de verificación
• Falta de interacción de alto valor informativo
• La infraestructura de rápido desarrollo ha llevado a que el código antiguo pueda no ser aplicable.
• Falta de métodos para evaluar el grado de comprensión del modelo.

Enfoque en el desarrollo futuro

• Ayudar a obtener mejores datos de desarrollo en Internet
• Más equipos publican validaciones de construcción
• Más personas en el ecosistema están activamente planteando buenas preguntas y proporcionando respuestas de alta calidad en la plataforma de comunicación.
• Crear pruebas de referencia de alta calidad para evaluar el nivel de comprensión de los grandes modelos de lenguaje
• Crear modelos de ajuste fino que se desempeñen bien en las pruebas de referencia, acelerando la eficiencia del trabajo de los desarrolladores.

El logro final será: un nuevo cliente de nodo de validación de alta calidad, diferenciado y completamente creado por IA.

3. Soporte para pilas de tecnología de IA abiertas y descentralizadas

En el campo de la IA, el equilibrio de poder a largo plazo entre modelos de código abierto y cerrado sigue siendo incierto. La expectativa más simple en este momento es mantener el status quo: las grandes empresas tecnológicas impulsan el desarrollo de vanguardia, mientras que los modelos de código abierto siguen rápidamente y obtienen ventajas únicas en escenarios de aplicación específicos a través de ajustes finos.

La importancia de apoyar el stack tecnológico de IA abierta se refleja en:

1. Modelos de código abierto aceleran la iteración de innovación La rápida mejora y ajuste de modelos de código abierto por parte de la comunidad de código abierto demuestra cómo la comunidad puede complementar eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA, avanzando los límites de las capacidades de IA.

2. Proporcionar opciones a los usuarios que no confían en la IA centralizada La IA podría ser la herramienta más poderosa en el arsenal de regímenes dictatoriales o autoritarios. Apoyar la pila de tecnologías de IA de código abierto puede ofrecer opciones alternativas a los usuarios.

Ya hay múltiples proyectos que apoyan la pila tecnológica de AI abierta:

• Recolección de datos
• Poder de cálculo descentralizado
• Marco de entrenamiento descentralizado

Enfoque en el desarrollo futuro

Espero que se puedan construir más productos en todos los niveles de la pila tecnológica de IA de código abierto:

• Recolección de datos descentralizada
• Identidad en cadena: protocolo que admite la verificación de la identidad humana a través de billeteras, protocolo que verifica la respuesta de la API de IA.
• Entrenamiento descentralizado
• Infraestructura IP: permite que la IA otorgue licencias (y pague) por el contenido que utiliza.