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

La combinación de inteligencia artificial y encriptación está experimentando un período de crecimiento explosivo. Este artículo explorará en detalle tres direcciones clave de desarrollo en este campo.

Resumen

1. Crear un ecosistema de economía de agentes inteligentes activo

La operación de agentes inteligentes en la blockchain ha demostrado ser viable. Este campo está lleno de potencial y espacio para la innovación, y se está convirtiendo en una de las direcciones más disruptivas en los ámbitos de la IA y la encriptación.

2. Mejorar la capacidad de los modelos de IA en el desarrollo.

Los modelos de lenguaje a gran escala han demostrado un desempeño sobresaliente en la codificación y se espera que mejoren aún más en el futuro. Esto podría aumentar la eficiencia de los desarrolladores entre 2 y 10 veces. Establecer estándares de alta calidad para evaluar las capacidades relevantes de los modelos de IA ayudará a comprender su impacto potencial en el ecosistema.

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

Los elementos clave incluyen la obtención de datos de entrenamiento, la capacidad de cálculo, el intercambio de pesos del modelo y la capacidad de verificación de salida. La importancia de esta pila tecnológica abierta radica en acelerar la innovación y proporcionar a los usuarios opciones alternativas.

1. Crear un ecosistema económico de agentes inteligentes activos

Cuando los agentes de IA comienzan a participar en actividades de blockchain, un nuevo mundo lleno de posibilidades se ha desplegado. Aunque aún no se puede predecir con precisión el desarrollo futuro, al observar las innovaciones ya existentes, podemos vislumbrar las amplias perspectivas de este campo:

• El desarrollo de nuevas comunidades digitales
• Los usuarios pueden crear y desplegar fácilmente agentes inteligentes y tokens relacionados.
• Están surgiendo gerentes de fondos de IA entrenados en función de las características de inversores conocidos.
• La plataforma de juegos innovadora permite a los jugadores participar en el juego guiando las acciones de los agentes.

dirección de desarrollo futuro

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

• Recaudar fondos a través de la plataforma de recaudación de fondos con tokens
• Utilizar los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a la información de investigación y los costos de simulación de compuestos.
• Reclutar humanos para realizar trabajos de verificación experimental a través de la plataforma de recompensas

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

ventajas de la encriptación

Aunque los agentes pueden utilizar simultáneamente canales financieros tradicionales y sistemas de encriptación, la encriptación tiene ventajas únicas en ciertos campos:

• Aplicaciones de pagos de bajo monto
• Ventaja de velocidad, ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital
• Acceder al mercado de capitales a través de la encriptación descentralizada

Desde el punto de vista de las leyes de desarrollo tecnológico, la dependencia de la trayectoria juega un papel clave. A medida que más y más agentes obtienen beneficios a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en la capacidad central de los agentes.

Dirección clave de enfoque

1. Mecanismo de control de riesgos: no se puede dar a los agentes libertad de acción completamente sin restricciones.

2. Impulsar escenarios de uso no especulativos: como la compra de boletos, optimizar el rendimiento de la cartera de inversión en monedas estables, etc.

3. Requisitos de progreso del desarrollo: al menos debe alcanzar la fase de prototipo de la red de pruebas, preferiblemente ya en funcionamiento en la red principal.

2. Mejorar la capacidad de los modelos de IA en el desarrollo

Los avances en modelos de lenguaje de gran tamaño en el campo de la escritura de código pueden ser especialmente rápidos, ya que esta es una tarea que se puede evaluar objetivamente. Actualmente, las herramientas de programación asistidas por IA han cambiado fundamentalmente el desarrollo de software. Dada la tasa de progreso rápida esperada, es muy probable que estos modelos transformen por completo el proceso de desarrollo de software.

Sin embargo, aún existen algunos desafíos:

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

progreso esperado

• Mejorar la obtención de datos relevantes en Internet
• Más equipos publican construcciones de verificación
• Más personas están participando activamente en interacciones de preguntas y respuestas de alta calidad en el ecosistema.
• Crear pruebas de referencia de alta calidad para evaluar el nivel de comprensión de los modelos de IA
• Crear modelos de ajuste fino de IA que se desempeñen bien en las pruebas de referencia

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

La importancia de apoyar la pila de tecnología de AI abierta se refleja en:

1. Modelos de código abierto aceleran la innovación y la iteración: la rápida mejora y ajuste de modelos por parte de la comunidad de código abierto demuestra cómo la comunidad puede complementar de manera efectiva el trabajo de las grandes empresas de IA.

2. Proporcionar opciones a los usuarios: La IA puede ser utilizada como una herramienta de control, y el soporte de una pila de tecnología de IA de código abierto puede ofrecer una alternativa a los usuarios que desconfían de la IA centralizada.

Actualmente, ya existen múltiples proyectos en el ecosistema que apoyan la pila tecnológica de AI abierta, incluyendo la recopilación de datos, la computación descentralizada, el marco de entrenamiento descentralizado, etc.

progreso esperado

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

• Recolección de datos descentralizada
• Verificación de identidad en la cadena
• Entrenamiento descentralizado
• Infraestructura de propiedad intelectual

A través de estos esfuerzos, esperamos poder impulsar la profunda fusión de la IA con la encriptación, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de la industria.