Три направления развития интеграции ИИ и шифрования

В настоящее время пересечение искусственного интеллекта и шифрования вступает в стадию быстрого развития. В данной статье будут подробно рассмотрены три основных направления развития融合 AI+шифрование.

1. Построение экономики, управляемой интеллектуальными агентами

Недавняя практика доказала целесообразность работы AI-агентов на блокчейне. Эксперименты в этой области продолжают расширять границы операций на агентских цепочках, обладая огромным потенциалом и широким пространством для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных и взрывных направлений в области шифрования и AI, и это всего лишь начало.

В будущем умные агенты могут управлять сложными проектами, требующими многопрофильной экономической координации. Например, в области научных исследований агенты могут быть ответственны за поиск соединений для лечения определенных заболеваний. Конкретно говоря:

• Проведение токенсейлов через децентрализованные платформы
• Использование собранных средств для оплаты доступа к платным исследовательским материалам, расходы на вычисления моделирования соединений в децентрализованной вычислительной сети
• Нанимать людей для выполнения экспериментальных проверок через платформу вознаграждений

Помимо сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных веб-сайтов, создание художественных произведений и т.д., их области применения имеют бесконечные возможности.

Шифрование валюты имеет уникальные преимущества в некоторых областях:

• Приложение для мелких платежей
• Преимущества скорости: функция мгновенных расчетов помогает агентам достигать максимальной капитализации.
• Войти в капитальный рынок через децентрализованные финансы: агенты могут бесшовно создавать активы, проводить сделки, инвестировать, осуществлять кредитные операции, использовать кредитное плечо и т.д.

С точки зрения закономерностей технического развития, зависимость от пути играет ключевую роль. С увеличением числа агентов, получающих доход через шифрование, шифрованное соединение, вероятно, станет основным навыком агентов.

2. Повышение способности больших языковых моделей в разработке кода для блокчейна

Большие языковые модели уже продемонстрировали отличные результаты в написании кода и в будущем будут дальше развиваться. Благодаря этим возможностям эффективность разработчиков блокчейна может увеличиться в 2-10 раз. В последнее время создание высококачественных эталонов для оценки способности больших языковых моделей понимать и писать код для блокчейна поможет понять их потенциальное влияние на экосистему блокчейна. Высококачественные схемы дообучения моделей будут проверены в эталонных тестах.

Однако в настоящее время все еще существуют несколько вызовов:

• Недостаток качественных исходных тренировочных данных
• Недостаточное количество проверок построений
• На платформе сообщества разработчиков не хватает интерактивности с высокой информационной ценностью.
• Развитие инфраструктуры блокчейна происходит быстро, что приводит к тому, что старый код может не соответствовать текущим требованиям.
• Отсутствие методов оценки уровня понимания блокчейна

Будущие направления развития включают:

• Улучшение качества данных, связанных с блокчейном в Интернете
• Поощрение большего числа команд к публикации проверенных сборок
• Задавайте качественные вопросы и предоставляйте качественные ответы на платформе сообщества разработчиков
• Создание эталонного теста для оценки уровня понимания блокчейна большими языковыми моделями
• Разработка хорошо работающей модели доработки в бенчмарке

Окончательное значительное достижение будет заключаться в: полностью созданном ИИ новом, высококачественном, дифференцированном клиенте узла проверки блокчейна.

3. Поддержка открытых и децентрализованных технологий AI стека

"Открытая и децентрализованная технологическая стек AI" включает в себя следующие ключевые элементы:

• Получение данных для обучения
• Возможности вычислений для обучения и вывода
• Обмен весами модели
• Проверка способности вывода модели

Важность этого открытого стека технологий AI заключается в том, что:

• Ускорение разработки инновационных моделей и экспериментов
• Предоставление альтернатив для пользователей, не доверяющих централизованному ИИ

В экосистеме блокчейна уже существует несколько проектов, поддерживающих открытый стек AI технологий:

• Сбор данных
• Децентрализованная вычислительная мощность
• Децентрализованный тренировочный фреймворк

В будущем мы ожидаем, что сможем создать больше продуктов на всех уровнях стеков открытого ИИ.

• Децентрализованный сбор данных
• Цифровая идентичность: поддержка протоколов проверки человеческой идентичности через кошельки, протоколов проверки ответов AI API, позволяющих пользователям подтверждать, что они взаимодействуют с большими языковыми моделями.
• Децентрализованное обучение
• IP-инфраструктура: позволяет ИИ лицензировать (и оплачивать) контент, который он использует

Поддерживая эти открытые и децентрализованные технологии ИИ, мы можем ускорить инновации и предоставить пользователям больше выбора, тем самым способствуя здоровому развитию технологий ИИ.