A fusão de IA com encriptação: três grandes direções de desenvolvimento

Atualmente, a combinação de IA e encriptação está rapidamente entrando na fase experimental. Este artigo irá explorar três importantes direções de desenvolvimento da fusão IA + encriptação.

1. Criar um ecossistema econômico impulsionado por agentes inteligentes

A operação de agentes inteligentes na blockchain já demonstrou um enorme potencial. Os experimentos nesta área continuam a expandir os limites das operações dos agentes na cadeia, revelando um amplo espaço de design e explosividade.

Tendências de desenvolvimento futuro

Agentes inteligentes estão previstos para gerenciar projetos complexos de colaboração entre múltiplas partes. Por exemplo, no campo da pesquisa científica, os agentes podem ser responsáveis por encontrar tratamentos para doenças específicas:

• Angariar fundos através de uma plataforma de angariação de fundos por tokens
• Utilizar fundos para pagar as despesas de acesso a materiais de pesquisa e as despesas de computação da rede de computação descentralizada
• Recrutar humanos para executar trabalhos de validação de experimentos através da plataforma de recompensas

Além disso, os agentes também podem executar tarefas simples, como criar sites pessoais, produzir obras de arte, entre outras, com uma ampla gama de aplicações.

vantagens da blockchain

Embora os agentes possam usar simultaneamente sistemas financeiros tradicionais e encriptação, a encriptação tem vantagens únicas em certos domínios:

• Aplicações de pagamentos de baixo valor têm um desempenho excelente
• A funcionalidade de liquidação instantânea ajuda a alcançar a máxima eficiência de capital
• Acesso ao mercado de capitais de forma integrada através de DeFi, realizando atividades financeiras diversificadas.

À medida que cada vez mais agentes obtêm lucros através de encriptação, a ligação encriptada provavelmente se tornará a capacidade central dos agentes.

Direção de Atenção

Vários direções de exploração que merecem atenção no futuro incluem:

1. Estabelecimento de mecanismos de controlo de risco
2. Promover cenários de uso não especulativo
3. Acelerar o progresso do desenvolvimento e implementar a operação da mainnet o mais rápido possível.

2. Melhorar a capacidade do LLM no desenvolvimento

Os grandes modelos de linguagem ( LLMs ) já demonstraram uma forte capacidade e progresso rápido na escrita de código. Espera-se que esta área apresente uma curva de progresso acentuada, com potencial para revolucionar o modelo de desenvolvimento de software.

Desafio Atual

Atualmente, os LLMs ainda enfrentam alguns desafios na compreensão de tecnologias de blockchain específicas:

• Falta de dados de treino originais de alta qualidade
• Número de construções verificadas insuficiente
• Falta de interações de desenvolvedores com alto valor informativo
• A atualização tecnológica é rápida, e o código histórico pode não ser adequado para as necessidades atuais
• Falta de métodos para avaliar o nível de compreensão dos modelos de avaliação

Direção de desenvolvimento futuro

Para promover a aplicação de LLMs no desenvolvimento, no futuro pode-se abordar os seguintes aspectos:

• Melhorar a qualidade dos dados relevantes na Internet
• Incentivar mais equipas a publicar construções de validação
• Fazer perguntas ativamente na comunidade de desenvolvedores e fornecer respostas de alta qualidade
• Criar testes de referência de alta qualidade para avaliar a compreensão dos LLMs
• Desenvolver modelos de ajuste fino LLM que apresentem um bom desempenho em testes de referência

O objetivo a longo prazo é criar um novo cliente de nó de validação, totalmente desenvolvido por IA, de alta qualidade e diferenciado.

3. Suporte para pilhas de tecnologia de IA abertas e descentralizadas

O equilíbrio de poder a longo prazo entre modelos de IA de código aberto e fechado ainda não é claro. A expectativa atual é que os gigantes da tecnologia impulsionem o desenvolvimento de ponta, enquanto os modelos de código aberto seguem rapidamente e ganham vantagem em áreas específicas.

importância

A importância de apoiar a pilha de tecnologia de IA aberta reflete-se em:

1. Acelerar a iteração de inovações: A rápida melhoria e ajuste fino dos modelos pela comunidade de código aberto avança efetivamente os limites das capacidades de IA.
2. Oferecer opções aos usuários: fornecer alternativas para usuários que não confiam na IA centralizada, enfrentando os riscos de que a IA possa ser usada para controle.

Estado ecológico

Atualmente, já existem vários projetos a apoiar as várias etapas da pilha tecnológica de AI aberta:

• Coleta de dados
• Poder de computação descentralizado
• Estrutura de formação descentralizada

Perspectivas futuras

Aguardamos construir mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologias de IA de código aberto:

• Coleta de dados descentralizada
• Verificação de identidade na cadeia
• Treinamento descentralizado
• Infraestrutura IP

Através desses esforços, espera-se promover a profunda integração da IA com a encriptação, liberando mais potencial inovador.