Les trois grandes directions stratégiques de la fusion de l'IA et du chiffrement

La combinaison de l'intelligence artificielle et du chiffrement connaît une période de croissance explosive. Cet article explorera en détail trois axes de développement clés dans ce domaine.

Résumé

1. Créer un écosystème économique actif d'agents intelligents

L'exécution des agents intelligents sur la blockchain a été prouvée comme étant viable. Ce domaine regorge de potentiel et d'espace d'innovation, devenant l'une des directions les plus révolutionnaires dans les domaines de l'IA et du chiffrement.

2. Renforcer les capacités des modèles d'IA dans le développement

Les grands modèles de langage excellent dans l'écriture de code et continueront à s'améliorer à l'avenir. Cela pourrait augmenter l'efficacité des développeurs de 2 à 10 fois. Établir des références de haute qualité pour évaluer les capacités des modèles d'IA aidera à comprendre leur impact potentiel sur l'écosystème.

3. Soutenir une pile technologique AI ouverte et décentralisée

Les éléments clés comprennent l'acquisition de données d'entraînement, la capacité de calcul, le partage des poids du modèle et la capacité de validation des sorties. L'importance de cette pile technologique ouverte se manifeste dans l'accélération de l'innovation et la fourniture d'alternatives aux utilisateurs.

1. Créer un écosystème d'économie d'agents intelligents actif

Lorsqu'un agent AI commence à participer aux activités de la blockchain, un nouveau monde rempli de possibilités s'ouvre. Bien qu'il soit encore impossible de prédire avec précision les développements futurs, en observant les innovations existantes, nous pouvons entrevoir l'énorme potentiel de ce domaine :

• Développement de nouvelles communautés numériques
• Les utilisateurs peuvent facilement créer et déployer des agents intelligents et des jetons associés.
• Des gestionnaires de fonds AI formés sur les caractéristiques des investisseurs renommés émergent.
• Une plateforme de jeu innovante permettant aux joueurs de participer au jeu en guidant les actions des agents.

orientation de développement futur

À l'avenir, des agents intelligents pourraient gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique entre plusieurs parties. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents pourraient être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques :

• Lever des fonds via une plateforme de levée de fonds par des jetons
• Utiliser les fonds levés pour payer les frais d'accès aux données de recherche et les frais de simulation de composés.
• Recruter des humains pour exécuter des travaux de vérification expérimentale via une plateforme de primes

En plus de cela, l'agent peut également exécuter des tâches simples telles que la création de sites web personnels et la réalisation d'œuvres d'art, avec des possibilités d'application infinies.

avantages du chiffrement

Bien que les agents puissent utiliser à la fois des canaux financiers traditionnels et des systèmes de chiffrement, la cryptomonnaie présente des avantages uniques dans certains domaines :

• Application de paiements de faible montant
• Avantage de vitesse, aide les agents à réaliser une efficacité maximale du capital
• Accéder aux marchés de capitaux par la finance décentralisée

D'un point de vue des lois du développement technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus d'agents obtenant des revenus grâce au chiffrement, la connexion chiffrée pourrait devenir la compétence centrale des agents.

Direction de mise au point

1. Mécanisme de contrôle des risques : il ne faut pas donner aux agents une liberté d'action totalement sans contraintes.

2. Promouvoir des cas d'utilisation non spéculatifs : tels que l'achat de billets, l'optimisation des rendements des portefeuilles de stablecoins, etc.

3. Exigences en matière de progrès de développement : doit atteindre au moins le stade prototype du réseau de test, de préférence déjà en fonctionnement sur le réseau principal.

2. Renforcer les capacités des modèles d'IA dans le développement

Les progrès des grands modèles de langage dans le domaine de la rédaction de code pourraient être particulièrement rapides, car c'est une tâche qui peut être évaluée objectivement. Actuellement, les outils de programmation assistés par IA ont fondamentalement transformé le développement logiciel. Compte tenu du taux de progrès rapide attendu, ces modèles sont susceptibles de révolutionner le processus de développement logiciel.

Cependant, il existe encore certains défis :

• Manque de données d'entraînement originales de haute qualité
• Nombre de constructions de validation insuffisant
• Manque d'interactions développeur à forte valeur d'information
• Le développement rapide des infrastructures a conduit à ce que l'ancien code puisse ne pas être applicable.
• Manque de méthodes pour évaluer le niveau de compréhension des modèles

progrès attendu

• Améliorer l'acquisition de données pertinentes sur Internet
• Plus d'équipes publient des constructions de validation
• Plus de personnes dans l'écosystème participent activement à des interactions de questions-réponses de haute qualité.
• Créer des tests de référence de haute qualité pour évaluer le niveau de compréhension des modèles d'IA
• Créer un modèle AI de fine-tuning qui performe bien dans les tests de référence

La réalisation majeure finale sera : un tout nouveau client de nœud de validation, de haute qualité et différencié, entièrement créé par l'IA.

3. Support des technologies AI ouvertes et décentralisées

Dans le domaine de l'IA, l'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et les modèles propriétaires reste incertain. L'attente la plus simple pour le moment est de maintenir le statu quo : les grandes entreprises technologiques poussent le développement à la pointe, tandis que les modèles open source suivent rapidement et obtiennent des avantages uniques dans des cas d'application spécifiques.

L'importance de soutenir la pile technologique AI ouverte se manifeste par :

1. Modèles open source accélérant l'itération de l'innovation : les améliorations et les ajustements rapides des modèles par la communauté open source montrent comment la communauté peut efficacement compléter le travail des grandes entreprises d'IA.

2. Offrir aux utilisateurs un choix : l'IA peut être utilisée comme un outil de contrôle, et le soutien d'une pile technologique d'IA open source peut offrir une alternative aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée.

Actuellement, plusieurs projets dans l'écosystème soutiennent la pile technologique open AI, y compris la collecte de données, la puissance de calcul décentralisée, le cadre d'entraînement décentralisé, etc.

progrès attendu

J'espère qu'il sera possible de construire davantage de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source :

• Collecte de données décentralisée
• Vérification d'identité sur la chaîne
• Entraînement décentralisé
• Infrastructure de la propriété intellectuelle

Grâce à ces efforts, nous espérons pouvoir promouvoir une intégration approfondie de l'IA et du chiffrement, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour le développement de l'industrie.