Три ключевых направления интеграции ИИ и шифрования

В настоящее время пересечение ИИ и шифрования находится на стадии быстрого развития. В данной статье подробно изложены три основных направления развития интеграции ИИ и шифрования.

Обзор

1. Создание активной экономики, управляемой интеллектуальными агентами

Truth Terminal уже подтвердила жизнеспособность работы AI-агентов в цепочке. Эксперименты в этой области постоянно преодолевают границы операций агентов на цепочке, обладая огромным потенциалом и широким пространством для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных направлений в области шифрования и AI, и это лишь начало.

2. Укрепление возможностей больших языковых моделей в разработке на Solana

Большие языковые модели показывают отличные результаты в написании кода и в будущем будут еще больше развиваться. Благодаря этим возможностям, эффективность разработчиков, вероятно, увеличится в несколько раз. В ближайшее время создание качественных стандартов для оценки способности больших языковых моделей понимать и писать соответствующий код поможет понять их потенциальное влияние на экосистему. Качественные схемы дообучения моделей будут проверены в рамках стандартных тестов.

3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ

"Открытый и децентрализованный стек технологий ИИ" включает в себя следующие ключевые элементы:

• Получение данных для обучения
• Возможности вычислений для обучения и вывода
• Обмен весами модели
• Способность верификации вывода модели

Важность этого открытого стека технологий ИИ заключается в том, что:

• Ускорение инноваций и экспериментов в разработке моделей
• Предоставление альтернатив для пользователей, не доверяющих централизованному ИИ

1. Создание активной экономики, управляемой интеллектуальными агентами

Когда AI-агенты начинают участвовать в цепочечных мероприятиях, новый мир возможностей уже раскрывается. Хотя сейчас невозможно точно предсказать будущее развитие поведения агентов в цепочке, наблюдая за уже произошедшими инновациями, мы можем заглянуть в широкий потенциал этого проектного пространства:

• Некоторые AI-проекты развивают новые цифровые сообщества через Meme-валюту
• Множество платформ позволяют пользователям легко создавать и развертывать смарт-агентов и связанные с ними токены
• На основе индивидуальных характеристик известных инвесторов в шифрование появляются AI-менеджеры фондов, создавая новую экосистему AI-фондов и их поддерживающих агентов.
• Игровая платформа позволяет игрокам участвовать в игре, управляя действиями агентов, что часто приводит к неожиданным инновационным игровым процессам.

Будущее направление развития

В будущем интеллектуальные агенты смогут управлять сложными проектами, требующими координации нескольких экономических сторон. Например, в области научных исследований агенты могут заниматься поиском лечебных соединений для конкретных заболеваний. Более конкретно:

• Сбор средств через платформу токенов
• Использование привлеченных средств для оплаты доступа к платным исследовательским материалам, а также для расчетных затрат на моделирование соединений в децентрализованной вычислительной сети.
• Нанимать людей для выполнения экспериментальных проверок через платформу вознаграждений

Кроме сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных веб-сайтов, создание произведений искусства и т. д., их сценарии применения имеют бесконечные возможности.

Почему имеет смысл выполнять финансовые операции через代理 на блокчейне?

Шифрование валюты имеет уникальные преимущества в некоторых областях:

• Приложение для мелких платежей
• Преимущества скорости: функция мгновенных расчетов помогает агентам достигать максимальной капитализации
• Вход на рынок капитала через DeFi: агенты могут бесшовно создавать активы, проводить сделки, инвестировать, осуществлять операции с кредитованием, использовать кредитное плечо и т.д.

С точки зрения закономерностей технического развития, зависимость от пути играет ключевую роль. С увеличением числа агентов, получающих доход через шифрование, шифрованные соединения, вероятно, станут основной способностью агентов.

Основные направления будущего развития

1. Механизм контроля рисков

   • Хотя текущая модель показывает отличные результаты, она все еще далеко не совершенна
   • Нельзя предоставлять агенту полную свободу действий без ограничений.

2. Продвижение неспекулятивных сценариев использования

   • Покупка билетов
   • Оптимизация доходности инвестиционного портфеля стабильных монет
   • Заказ еды онлайн

3. Требования к прогрессу разработки

   • Должен хотя бы достичь стадии прототипа тестовой сети
   • Лучше уже работать в основной сети

2. Укрепление возможностей больших языковых моделей в разработке

Большие языковые модели уже продемонстрировали свои мощные возможности и быстро развиваются. В области их применения, написание кода может продемонстрировать особенно крутой прогресс, поскольку это задача, которую можно объективно оценить.

Сегодня, несмотря на то, что большие языковые модели все еще не идеальны в написании кода и имеют очевидные недостатки, такие как AI-родные редакторы кода, уже коренным образом изменили разработку программного обеспечения. Учитывая ожидаемую скорость прогресса, эти модели вполне могут кардинально изменить разработку программного обеспечения.

Тем не менее, в настоящее время существует несколько проблем, которые мешают большим языковым моделям достичь выдающихся результатов в понимании конкретной среды разработки:

• Недостаток качественных исходных тренировочных данных
• Недостаточное количество проверенных построений
• Недостаток интерактивности с высокой информационной ценностью
• Быстро развивающаяся инфраструктура приводит к тому, что старый код может оказаться непригодным
• Недостаток методов для оценки степени понимания модели

Основные направления развития в будущем

• Помощь в получении лучших данных для разработки в интернете
• Больше команд выпустили проверенные сборки
• В экосистеме больше людей активно задают хорошие вопросы и предоставляют качественные ответы на платформе общения
• Создание высококачественных эталонных тестов для оценки уровня понимания больших языковых моделей
• Создайте модели доработки, которые хорошо проявляют себя в бенчмаркинге, чтобы ускорить рабочую эффективность разработчиков

Итоговым значительным достижением станет: совершенно новый, высококачественный, дифференцированный клиент верификационного узла, созданный полностью с помощью ИИ.

3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ

В области ИИ долгосрочный баланс сил между открытыми и закрытыми моделями все еще неясен. В настоящее время самое простое ожидание — это поддержание статус-кво: крупные технологические компании продвигают передовые разработки, в то время как открытые модели быстро следуют за ними и получают уникальные преимущества в конкретных сценариях приложений за счет доработки.

Важность поддержки открытого стека технологий ИИ заключается в:

1. Открытые модели ускоряют инновационные итерации Открытое сообщество быстро улучшает и дорабатывает открытые модели, демонстрируя, как сообщество может эффективно дополнять работу крупных AI-компаний и продвигать границы возможностей AI.

2. Предоставить выбор пользователям, не доверяющим централизованному ИИ. AI может быть одним из самых мощных инструментов в арсенале диктаторских или авторитарных режимов. Поддержка открытых технологий AI может предоставить пользователям альтернативные варианты.

Уже несколько проектов поддерживают стек технологий открытого AI:

• Сбор данных
• Децентрализованная вычислительная мощность
• Децентрализованная обучающая структура

Основные направления будущего развития

Надеюсь, что на всех уровнях открытого стека ИИ технологий можно создать больше продуктов:

• Децентрализованный сбор данных
• Цифровая идентичность: поддержка протокола проверки человеческой идентичности в кошельках, протокол проверки ответов AI API
• Децентрализованное обучение
• IP инфраструктура: позволяет ИИ лицензировать (и оплачивать) контент, который он использует