Ba hướng chiến lược chính trong sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và mã hóa đang bước vào giai đoạn tăng trưởng bùng nổ. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết ba hướng phát triển chính trong lĩnh vực này.

Tóm tắt

1. Tạo ra hệ sinh thái kinh tế đại lý thông minh sôi động

Việc chạy các đại lý thông minh trên blockchain đã được chứng minh là khả thi. Lĩnh vực này đầy tiềm năng và không gian đổi mới, đang trở thành một trong những hướng đột phá nhất trong lĩnh vực AI và mã hóa.

2. Tăng cường khả năng của mô hình AI trong phát triển

Mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện xuất sắc trong việc viết mã, và trong tương lai sẽ còn được cải thiện hơn nữa. Điều này hứa hẹn sẽ nâng cao hiệu suất của các nhà phát triển từ 2-10 lần. Việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng của các mô hình AI sẽ giúp hiểu rõ hơn về tác động tiềm tàng của chúng đối với hệ sinh thái.

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

Các yếu tố chính bao gồm việc thu thập dữ liệu đào tạo, khả năng tính toán, chia sẻ trọng số mô hình và khả năng xác thực đầu ra. Tầm quan trọng của công nghệ mở này thể hiện ở việc tăng tốc đổi mới và cung cấp cho người dùng các lựa chọn thay thế.

1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế đại lý thông minh năng động

Khi các đại lý AI bắt đầu tham gia vào các hoạt động blockchain, một thế giới mới đầy khả năng đã được mở ra. Mặc dù hiện tại vẫn không thể dự đoán chính xác sự phát triển trong tương lai, nhưng thông qua việc quan sát các đổi mới hiện có, chúng ta có thể thấy được triển vọng rộng lớn của lĩnh vực này:

• Sự phát triển của cộng đồng số mới
• Người dùng có thể dễ dàng tạo và triển khai các đại lý thông minh cũng như các mã thông báo liên quan.
• Các nhà quản lý quỹ AI đang xuất hiện dựa trên đặc điểm của các nhà đầu tư nổi tiếng.
• Nền tảng game đổi mới cho phép người chơi tham gia vào trò chơi thông qua việc hướng dẫn hành động của đại lý

Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần điều phối kinh tế đa phương. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể:

• Huy động vốn thông qua nền tảng huy động vốn bằng mã hóa
• Sử dụng vốn huy động để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu và chi phí tính toán mô phỏng hợp chất
• Tuyển dụng con người để thực hiện công việc xác minh thí 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, với nhiều khả năng ứng dụng vô hạn.

Lợi ích của blockchain

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

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế về tốc độ, giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia thị trường vốn thông qua tài chính phi tập trung

Từ quan điểm quy luật phát triển công nghệ, tính phụ thuộc vào con đường đóng vai trò quan trọng. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm được lợi nhuận thông qua mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành khả năng cốt lõi của các đại lý.

Hướng tập trung chính

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro: không thể cho phép đại lý tự do hành động hoàn toàn không bị ràng buộc.

2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng không đầu cơ: như mua vé, tối ưu hóa lợi nhuận danh mục đầu tư stablecoin, v.v.

3. Yêu cầu tiến độ phát triển: ít nhất phải đạt được giai đoạn nguyên mẫu của mạng thử nghiệm, tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính.

2. Tăng cường khả năng của mô hình AI trong phát triển

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tiến bộ đặc biệt nhanh chóng trong lĩnh vực lập trình mã, vì đây là một nhiệm vụ có thể đánh giá một cách khách quan. Hiện tại, các công cụ lập trình hỗ trợ AI đã thay đổi cơ bản quá trình phát triển phần mềm. Xem xét tỷ lệ tiến bộ nhanh chóng dự kiến, những mô hình này rất có thể sẽ thay đổi hoàn toàn quy trình phát triển phần mềm.

Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức hiện nay:

• 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
• Sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng dẫn đến mã cũ có thể không còn phù hợp
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết về mô hình.

tiến triển mong đợi

• Cải thiện việc thu thập dữ liệu liên quan trên Internet
• Nhiều đội ngũ phát hành xác minh xây dựng
• Hệ sinh thái có nhiều người tham gia tích cực vào các tương tác hỏi đáp chất lượng cao
• Tạo các bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của mô hình AI
• Tạo ra mô hình tinh chỉnh AI có hiệu suất tốt trong kiểm tra chuẩn

Thành tựu lớn cuối cùng sẽ là: một ứng dụng khách xác thực hoàn toàn mới, chất lượng cao và khác biệt, được tạo ra hoàn toàn bằng AI.

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

Trong lĩnh vực AI, sự cân bằng lực lượng lâu dài giữa mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Dự đoán đơn giản nhất hiện tại là duy trì hiện trạng - các công ty công nghệ lớn thúc đẩy sự phát triển tiên tiến, trong khi các mô hình mã nguồn mở nhanh chóng theo kịp và đạt được lợi thế độc đáo trong các tình huống ứng dụng cụ thể.

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

1. Mô hình mã hóa nguồn mở tăng tốc độ đổi mới: Cộng đồng mã hóa nguồn mở về cải tiến và điều chỉnh nhanh chóng mô hình, cho thấy cách cộng đồng có thể bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn.

2. Cung cấp lựa chọn cho người dùng: AI có thể được sử dụng như một công cụ kiểm soát, hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở có thể cung cấp giải pháp thay thế cho những người dùng không tin tưởng vào AI tập trung.

Hiện tại có nhiều dự án trong hệ sinh thái đang hỗ trợ công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung, khung đào tạo phi tập trung, v.v.

tiến triển mà tôi mong muốn thấy

Hy vọng có thể xây dựng nhiều sản phẩm hơn ở tất cả các tầng của công nghệ AI mã nguồn mở:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Xác thực danh tính trên chuỗi
• Đào tạo phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng sở hữu trí tuệ

Thông qua những nỗ lực này, chúng tôi mong đợi có thể thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa AI và mã hóa, mở ra những khả năng mới cho sự phát triển của ngành.