Три стратегических направления слияния ИИ и шифрования
В настоящее время сочетание ИИ и шифрования вступает в стадию быстрого развития. В данной статье подробно рассматриваются три основных направления развития интеграции ИИ и шифрования.
1. Построение активной экономики, управляемой умными агентами
Умные агенты, работающие на блокчейне, уже доказали свою жизнеспособность. Эксперименты в этой области продолжают раздвигать границы операций агентов на блокчейне, обладая огромным потенциалом и широким пространством для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных направлений в области шифрования и ИИ, и это только начало.
В будущем интеллектуальные агенты могут управлять сложными проектами, требующими экономической координации между несколькими сторонами. Например, в области научных исследований агенты могут отвечать за поиск лечебных соединений для конкретных заболеваний:
Проведение сбора средств через соответствующие платформы
Использование привлеченных средств для оплаты доступа к исследовательским материалам и затрат на вычисления в децентрализованной вычислительной сети
Нанимать людей для выполнения работ по верификации экспериментов через платформу вознаграждений
Помимо сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных веб-сайтов, создание художественных произведений и т.д., области применения имеют бесконечные возможности.
Преимущества использования代理 в системе шифрования криптовалюты уникальны:
Приложение для мелких платежей
Преимущества скорости: функция мгновенного расчета помогает агентам достигать максимальной капитализации.
Вход в капиталовложение через DeFi: агенты могут бесшовно создавать активы, торговать, инвестировать, кредитоваться, использовать кредитное плечо и т.д.
Отрасль надеется увидеть, как агенты с шифрование кошельками смогут проводить инновационные эксперименты на блокчейне. Особенно внимание уделяется следующим направлениям:
Механизм контроля рисков
Продвижение неспекулятивных сценариев использования
Требования к прогрессу разработки: как минимум достичь стадии прототипа тестовой сети, лучше если уже работает в основной сети.
2. Повышение способности LLM в разработке кода
Большие языковые модели показывают отличные результаты в написании кода, и в будущем их возможности будут только улучшаться. Благодаря этим возможностям, эффективность разработчиков может увеличиться в 2-10 раз. В последнее время создание высококачественных стандартов для оценки способности LLMs понимать и писать код поможет понять потенциальное влияние LLMs на экосистему.
Однако в настоящее время существует несколько вызовов, препятствующих LLMs достичь выдающегося уровня понимания:
Недостаток качественных исходных данных для обучения
Недостаточное количество проверенных сборок
На некоторых платформах отсутствует интерактивность с высокой информационной ценностью
Развитие инфраструктуры происходит быстро, старый код может не соответствовать текущим требованиям
Недостаток методов для оценки степени понимания модели
Отрасль надеется увидеть:
Помощь в получении лучших соответствующих данных
Больше команд выпускают проверенные сборки
В экосистеме больше людей активно задают хорошие вопросы и предоставляют качественные ответы на соответствующих платформах.
Создание высококачественных бенчмарков для оценки уровня понимания LLMs
Создание LLM модели с хорошими результатами в бенчмаркинге
Окончательным значительным достижением станет: совершенно новый, высококачественный, дифференцированный клиент узла проверки, полностью созданный с помощью ИИ.
3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ
"Открытый и децентрализованный технологический стек ИИ" включает в себя следующие ключевые элементы:
Получение данных для обучения
Возможности вычислений для обучения и вывода
Обмен весами модели
Способность проверки выходных данных модели
Важность этого открытого технологического стека ИИ заключается в:
Ускорение разработки инновационных моделей и экспериментов
Предложить альтернативу для пользователей, не доверяющих централизованному ИИ
В настоящее время в экосистеме уже существует несколько проектов, поддерживающих открытые технологии AI:
Сбор данных
Децентрализованная вычислительная мощность
Децентрализованная обучающая рамка
Отрасль ожидает, что на всех уровнях стеков открытых ИИ технологий будет создано больше продуктов:
Децентрализованный сбор данных
Цифровая идентичность: поддерживает протокол проверки человеческой идентичности с помощью кошелька, протокол проверки ответов AI API.
Децентрализованное обучение
IP-инфраструктура: позволяет ИИ лицензировать (и оплачивать) содержимое, которое он использует
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
6
Поделиться
комментарий
0/400
MechanicalMartel
· 31м назад
Раскрыли карты, это Торговля криптовалютой Боты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainWallflower
· 9ч назад
炒的увлекся了吧~代理经济
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetadataExplorer
· 08-01 16:19
Платный бык бык
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWhisperer
· 08-01 16:08
代理 Торговля криптовалютой Рект就嗨
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkLibertarian
· 08-01 15:55
Просто поджарить и все.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlVeteran
· 08-01 15:54
Эти хитрые действия мне знакомы, в свое время смарт-контракты разыгрывали людей как лохов не так уж и изощренно.
Искусственный интеллект и шифрование: глубокий анализ трех стратегических направлений
Три стратегических направления слияния ИИ и шифрования
В настоящее время сочетание ИИ и шифрования вступает в стадию быстрого развития. В данной статье подробно рассматриваются три основных направления развития интеграции ИИ и шифрования.
1. Построение активной экономики, управляемой умными агентами
Умные агенты, работающие на блокчейне, уже доказали свою жизнеспособность. Эксперименты в этой области продолжают раздвигать границы операций агентов на блокчейне, обладая огромным потенциалом и широким пространством для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных направлений в области шифрования и ИИ, и это только начало.
В будущем интеллектуальные агенты могут управлять сложными проектами, требующими экономической координации между несколькими сторонами. Например, в области научных исследований агенты могут отвечать за поиск лечебных соединений для конкретных заболеваний:
Помимо сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных веб-сайтов, создание художественных произведений и т.д., области применения имеют бесконечные возможности.
Преимущества использования代理 в системе шифрования криптовалюты уникальны:
Отрасль надеется увидеть, как агенты с шифрование кошельками смогут проводить инновационные эксперименты на блокчейне. Особенно внимание уделяется следующим направлениям:
2. Повышение способности LLM в разработке кода
Большие языковые модели показывают отличные результаты в написании кода, и в будущем их возможности будут только улучшаться. Благодаря этим возможностям, эффективность разработчиков может увеличиться в 2-10 раз. В последнее время создание высококачественных стандартов для оценки способности LLMs понимать и писать код поможет понять потенциальное влияние LLMs на экосистему.
Однако в настоящее время существует несколько вызовов, препятствующих LLMs достичь выдающегося уровня понимания:
Отрасль надеется увидеть:
Окончательным значительным достижением станет: совершенно новый, высококачественный, дифференцированный клиент узла проверки, полностью созданный с помощью ИИ.
3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ
"Открытый и децентрализованный технологический стек ИИ" включает в себя следующие ключевые элементы:
Важность этого открытого технологического стека ИИ заключается в:
В настоящее время в экосистеме уже существует несколько проектов, поддерживающих открытые технологии AI:
Отрасль ожидает, что на всех уровнях стеков открытых ИИ технологий будет создано больше продуктов: