Три стратегических направления слияния ИИ и шифрования технологий

Слияние искусственного интеллекта и шифрования переживает период взрывного роста. В данной статье будут подробно рассмотрены три основных направления развития в этой области.

Резюме

1. Создание активной экосистемы экономических агентов с использованием интеллектуальных технологий

Работа интеллектуальных агентов на блокчейне была подтверждена как жизнеспособная. Эта область полна потенциала и пространства для инноваций и становится одним из самых прорывных направлений в области ИИ и шифрования.

2. Улучшение возможностей AI-моделей в разработке

Большие языковые модели демонстрируют отличные результаты в написании кода и в будущем будут продолжать улучшаться. Это может повысить эффективность разработчиков в 2-10 раз. Создание высококачественных стандартов для оценки соответствующих возможностей AI-моделей поможет понять их потенциальное влияние на экосистему.

3. Поддержка открытого и децентрализованного стека ИИ технологий

Ключевые элементы включают получение обучающих данных, вычислительную мощность, совместное использование весов модели и возможность проверки выводов. Важность этого открытого технологического стека проявляется в ускорении инноваций и предоставлении пользователям альтернативных вариантов.

1. Создание активной экосистемы умальной агентской экономики

Когда AI-агенты начинают участвовать в блокчейн-активностях, открывается новый мир, полный возможностей. Хотя сейчас невозможно точно предсказать будущее развитие, наблюдая за уже существующими инновациями, мы можем заглянуть в широкие перспективы этой области:

• Развитие нового цифрового сообщества
• Пользователи могут легко создавать и развертывать умные代理 и связанные токены
• Появляются AI-менеджеры фондов, обученные на характеристиках известных инвесторов.
• Инновационная игровая платформа позволяет игрокам участвовать в игре, руководя действиями агентов.

Будущее направление развития

В будущем интеллектуальные агенты могут управлять сложными проектами, требующими многослойной экономической координации. Например, в области научных исследований агенты могут быть ответственны за поиск лечебных соединений для конкретных заболеваний:

• Сбор средств через платформу токенов
• Использование собранных средств для оплаты доступа к исследовательским материалам и затрат на моделирование соединений
• Нанимать людей для выполнения экспериментов на платформе вознаграждений

Кроме того, агенты могут выполнять простые задачи, такие как создание личных сайтов и создание художественных произведений, возможности применения безграничны.

Преимущества шифрования

Хотя агенты могут одновременно использовать традиционные финансовые каналы и шифрование, шифрование имеет уникальные преимущества в некоторых областях:

• Приложение для мелких платежей
• Преимущества скорости, которые помогают агентам достигать максимальной капитализации
• Вход в капиталовложение через децентрализованные финансы

С точки зрения закономерностей технического развития, зависимость от путей играет ключевую роль. С увеличением числа агентов, получающих доход через шифрование, шифрованное соединение, вероятно, станет основной способностью агентов.

Главное направление внимания

1. Механизм контроля рисков: нельзя предоставлять агенту полную свободу действий без ограничений.

2. Содействие неспекулятивным сценариям использования: например, покупка билетов, оптимизация доходности портфеля стабильных монет и т.д.

3. Требования к разработке: как минимум необходимо достичь стадии прототипа тестовой сети, лучше всего уже запуститься в основной сети.

2. Укрепление возможностей AI модели в разработке

Прогресс крупных языковых моделей в области написания кода может происходить особенно быстро, поскольку это задача, которую можно объективно оценить. В настоящее время инструменты программирования с поддержкой ИИ уже кардинально изменили разработку программного обеспечения. Учитывая ожидаемую скорость прогресса, эти модели, вероятно, полностью изменят процесс разработки программного обеспечения.

Однако в настоящее время все еще существуют некоторые проблемы:

• Недостаток качественных исходных учебных данных
• Недостаточное количество проверок конструкций
• Недостаток взаимодействия разработчиков с высокой информационной ценностью
• Быстрые темпы развития инфраструктуры приводят к тому, что старый код может оказаться непригодным.
• Недостаток методов оценки уровня понимания модели

Ожидаемые достижения

• Улучшение получения связанных данных в Интернете
• Больше команд публикуют верифицированные сборки
• В экосистеме больше людей активно участвуют в качественных вопросно-ответных взаимодействиях
• Создание высококачественных бенчмарков для оценки уровня понимания AI-моделей
• Создание хорошо работающей модели AI с настройкой на основе бенчмарков

Последним значительным достижением станет: полностью созданный ИИ новый, высококачественный, дифференцированный клиент узла проверки.

3. Поддержка открытого и децентрализованного технологического стека ИИ

В области ИИ долгосрочный баланс сил между открытыми и закрытыми моделями все еще неясен. В настоящее время самым простым ожиданием является сохранение статус-кво — крупные технологические компании продвигают передовые разработки, в то время как открытые модели быстро следуют за ними и получают уникальные преимущества в определенных приложениях.

Важность поддержки открытого технологического стека AI проявляется в:

1. Открытые модели ускоряют инновационные итерации: быстрое улучшение и тонкая настройка моделей сообществом открытого кода демонстрируют, как сообщество может эффективно дополнять работу крупных AI-компаний.

2. Предоставление пользователям выбора: ИИ может использоваться как инструмент контроля, поддержка открытого стека технологий ИИ может предоставить альтернативу для пользователей, не доверяющих централизованному ИИ.

В настоящее время в экосистеме уже существует несколько проектов, поддерживающих открытый стек технологий AI, включая сбор данных, децентрализованную вычислительную мощность, децентрализованные обучающие фреймворки и т. д.

Ожидаемый прогресс

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

• Децентрализованный сбор данных
• Проверка идентичности в блокчейне
• Децентрализованное обучение
• Инфраструктура интеллектуальной собственности

С помощью этих усилий мы надеемся продвинуть глубокую интеграцию ИИ и шифрования, открыв новые возможности для развития отрасли.