AI và mã hóa: Ba hướng phát triển chính

Hiện nay, sự kết hợp giữa AI và mã hóa đang nhanh chóng bước vào giai đoạn thử nghiệm. Bài viết này sẽ khám phá ba hướng phát triển quan trọng của sự kết hợp AI+ mã hóa.

1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế điều khiển bởi đại lý thông minh

Đại lý thông minh hoạt động trên blockchain đã cho thấy tiềm năng lớn. Các thử nghiệm trong lĩnh vực này liên tục mở rộng ranh giới hoạt động của đại lý trên chuỗi, thể hiện không gian thiết kế rộng lớn và sức bùng nổ.

Xu hướng phát triển trong tương lai

Đại lý thông minh có khả năng quản lý các dự án hợp tác đa bên phức tạp. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm phương pháp điều trị cho các bệnh cụ thể:

• Huy động vốn thông qua nền tảng gọi vốn bằng mã hóa
• Sử dụng vốn để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu và chi phí tính toán của mạng lưới tính toán phi tập trung
• Tuyển dụng con người thực hiện công việc xác minh thử nghiệm thông qua nền tảng thưởng

Ngoài ra, đại lý còn có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, ứng dụng rất đa dạng.

Lợi thế của blockchain

Mặc dù đại lý có thể sử dụng cả hệ thống tài chính truyền thống và mã hóa cùng một lúc, nhưng mã hóa có những ưu điểm độc đáo trong một số lĩnh vực:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ thể hiện xuất sắc
• Chức năng thanh toán tức thì giúp đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia thị trường vốn một cách liền mạch thông qua DeFi, tiến hành các hoạt động tài chính đa dạng.

Với việc ngày càng nhiều đại lý kiếm được lợi nhuận thông qua mã hóa, kết nối mã hóa có khả năng trở thành năng lực cốt lõi của các đại lý.

Theo dõi hướng

Một số hướng khám phá đáng chú ý trong tương lai bao gồm:

1. Thiết lập cơ chế kiểm soát rủi ro
2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng phi đầu cơ
3. Thúc đẩy tiến độ phát triển, sớm đưa mạng chính vào hoạt động

2. Nâng cao khả năng của LLM trong phát triển

Mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) đã thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc viết mã và đang tiến bộ nhanh chóng. Dự kiến lĩnh vực này sẽ xuất hiện đường cong tiến bộ dốc, có khả năng thay đổi hoàn toàn mô hình phát triển phần mềm.

Thách thức hiện tại

Hiện tại, các LLM vẫn đang đối mặt với một số thách thức trong việc hiểu các công nghệ blockchain cụ thể:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
• Số lượng xây dựng xác thực không đủ
• Thiếu sự tương tác của các nhà phát triển có giá trị thông tin cao
• Cập nhật công nghệ nhanh, mã nguồn lịch sử có thể không phù hợp với nhu cầu hiện tại
• Thiếu phương pháp để đánh giá mức độ hiểu biết của mô hình.

Hướng phát triển tương lai

Để thúc đẩy việc ứng dụng LLMs trong phát triển, trong tương lai có thể bắt đầu từ các khía cạnh sau:

• Cải thiện chất lượng dữ liệu liên quan trên Internet
• Khuyến khích nhiều đội ngũ phát hành xác thực xây dựng
• Tích cực đặt câu hỏi và cung cấp câu trả lời chất lượng cao trong cộng đồng nhà phát triển
• Tạo bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của LLMs
• Phát triển mô hình tinh chỉnh LLM hoạt động tốt trong các bài kiểm tra chuẩn.

Mục tiêu dài hạn là đạt được một khách hàng nút xác thực hoàn toàn mới, chất lượng cao và khác biệt được tạo ra hoàn toàn bởi AI.

3. Hỗ trợ các công nghệ AI mở và phi tập trung

Sự cân bằng sức mạnh lâu dài giữa mô hình AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Dự đoán hiện tại là các ông lớn công nghệ sẽ thúc đẩy sự phát triển tiên tiến, trong khi các mô hình mã nguồn mở sẽ nhanh chóng theo kịp và đạt được lợi thế trong các lĩnh vực cụ thể.

tầm quan trọng

Tầm quan trọng của việc hỗ trợ nền tảng công nghệ AI mở thể hiện ở:

1. Tăng tốc đổi mới sáng tạo: Cộng đồng mã nguồn mở cải tiến và điều chỉnh mô hình nhanh chóng, thúc đẩy hiệu quả ranh giới khả năng AI.
2. Cung cấp sự lựa chọn cho người dùng: Cung cấp giải pháp thay thế cho những người dùng không tin tưởng vào AI tập trung, đối phó với rủi ro AI có thể bị sử dụng để kiểm soát.

Tình trạng sinh thái

Hiện đã có nhiều dự án hỗ trợ các khía cạnh của công nghệ mở AI.

• Thu thập dữ liệu
• Điện toán phi tập trung
• Khung đào tạo phi tập trung

Triển vọng tương lai

Mong đợi xây dựng nhiều sản phẩm ở các cấp độ khác nhau của công nghệ AI mã nguồn mở:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Xác thực danh tính trên chuỗi
• Huấn luyện phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng IP

Thông qua những nỗ lực này, hy vọng sẽ thúc đẩy sự hòa quyện sâu sắc giữa AI và mã hóa, giải phóng nhiều tiềm năng sáng tạo hơn.