Fusion de l'IA et du chiffrement : trois grandes directions de développement
À l'étape expérimentale actuelle à l'intersection de l'IA et du chiffrement, un développement de type "explosion cambrienne" se manifeste. Cet article explorera en détail trois axes clés de la fusion entre l'IA et le chiffrement.
Résumé du contenu principal
Créer une économie dynamique pilotée par des agents intelligents
Améliorer l'application des grands modèles de langage en développement
Promouvoir une infrastructure technologique AI ouverte et décentralisée
1. Créer une économie dynamique pilotée par des agents intelligents
Certains projets ont déjà confirmé la faisabilité des agents IA fonctionnant sur la chaîne. Les expériences dans ce domaine repoussent constamment les limites des opérations des agents sur la chaîne, montrant un potentiel énorme et un vaste espace de conception. Actuellement, cela est devenu l'une des directions les plus révolutionnaires et prometteuses dans les domaines du chiffrement et de l'IA, et ce n'est que le début.
direction de développement futur
Les agents intelligents pourraient à l'avenir gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique multilatérale. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents pourraient être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques :
Collecte de fonds via une plateforme de levée de fonds par jetons
Utiliser les fonds levés pour payer les frais d'accès aux données de recherche, et les frais de calcul pour la simulation de composés sur un réseau de calcul décentralisé.
Recruter des humains pour exécuter des travaux de validation d'expérimentation via une plateforme de primes.
En plus des projets complexes, les agents peuvent également exécuter des tâches simples telles que la création de sites Web personnels, la création d'œuvres d'art, etc., et leurs cas d'utilisation offrent des possibilités infinies.
Pourquoi l'exécution sur la chaîne a-t-elle plus de sens ?
Les cryptomonnaies ont des avantages uniques dans certains domaines :
Application de paiements de petits montants
Avantage de vitesse : la fonctionnalité de règlement instantané aide les agents à réaliser une efficacité maximale du capital.
Accéder aux marchés de capitaux via la DeFi : les agents peuvent créer des actifs, effectuer des transactions, investir, gérer des finances, emprunter et utiliser des effets de levier sans effort.
D'un point de vue des lois de développement technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus d'agents qui obtiennent des revenus grâce au chiffrement, la connexion chiffrée pourrait devenir une compétence centrale des agents.
Direction clé de l'attention
Mécanisme de contrôle des risques
Promouvoir des scénarios d'utilisation non spéculatifs
Exigences en matière de développement : doit atteindre au moins le stade de prototype du réseau de test, de préférence déjà en fonctionnement sur le réseau principal.
2. Application des grands modèles linguistiques améliorés dans le développement
Les grands modèles linguistiques ont déjà montré d'excellentes performances en matière de rédaction de code, et leur efficacité devrait encore s'améliorer à l'avenir. Grâce à ces capacités, l'efficacité des développeurs devrait augmenter de 2 à 10 fois. Récemment, l'établissement de références de haute qualité pour évaluer la compréhension et la rédaction de code par les LLMs aidera à comprendre l'impact potentiel des LLMs sur l'écosystème.
Défi actuel
Manque de données d'entraînement brutes de qualité
Nombre de constructions de validation insuffisant
Il y a un manque d'interactions à forte valeur informationnelle sur la plateforme de la communauté des développeurs.
Le développement des infrastructures progresse rapidement, ce qui peut rendre l'ancien code obsolète.
Manque de méthodes pour évaluer le niveau de compréhension des technologies spécifiques par les modèles d'évaluation.
Progrès attendu
Améliorer la qualité des données pertinentes accessibles en ligne
Plus d'équipes publient des constructions de validation
Plus de personnes dans l'écosystème participent activement sur la plateforme de la communauté des développeurs.
Créer des tests de référence de haute qualité pour évaluer le niveau de compréhension des LLMs.
Créer un modèle LLM ajusté 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. Promouvoir une infrastructure technologique d'IA ouverte et décentralisée
Dans le domaine de l'IA, l'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et closed source 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 un avantage unique dans des scénarios d'application spécifiques grâce à un ajustement fin.
éléments clés pris en charge
Données d'entraînement
Puissance de calcul pour l'entraînement et l'inférence
Poids du modèle
Capacité de validation de la sortie du modèle
importance stratégique
Modèles open source accélérant l'itération d'innovation : La communauté open source, par ses améliorations et ajustements rapides des modèles open source, démontre comment elle complète efficacement le travail des grandes entreprises d'IA, repoussant les frontières des capacités de l'IA.
Offrir des choix aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée : l'IA peut être utilisée comme outil de contrôle, soutenir une pile technologique d'IA open source peut offrir des alternatives aux utilisateurs.
État de l'écosystème
Plusieurs projets ont été lancés pour soutenir la pile technologique d'OpenAI :
Collecte de données
Puissance de calcul décentralisée
Cadre d'entraînement décentralisé
Perspectives d'avenir
J'espère pouvoir construire davantage de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source :
Collecte de données décentralisée
Identité en chaîne
Entraînement décentralisé
Infrastructure IP : permettre à l'IA de licencier (et de payer) le contenu qu'elle utilise.
Grâce à ces efforts, nous espérons pouvoir promouvoir une intégration profonde de l'IA et du chiffrement, ouvrant la voie au développement technologique futur.
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Fusion de l'IA et du chiffrement : trois grandes directions pour guider la vague d'innovation Web3
Fusion de l'IA et du chiffrement : trois grandes directions de développement
À l'étape expérimentale actuelle à l'intersection de l'IA et du chiffrement, un développement de type "explosion cambrienne" se manifeste. Cet article explorera en détail trois axes clés de la fusion entre l'IA et le chiffrement.
Résumé du contenu principal
1. Créer une économie dynamique pilotée par des agents intelligents
Certains projets ont déjà confirmé la faisabilité des agents IA fonctionnant sur la chaîne. Les expériences dans ce domaine repoussent constamment les limites des opérations des agents sur la chaîne, montrant un potentiel énorme et un vaste espace de conception. Actuellement, cela est devenu l'une des directions les plus révolutionnaires et prometteuses dans les domaines du chiffrement et de l'IA, et ce n'est que le début.
direction de développement futur
Les agents intelligents pourraient à l'avenir gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique multilatérale. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents pourraient être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques :
En plus des projets complexes, les agents peuvent également exécuter des tâches simples telles que la création de sites Web personnels, la création d'œuvres d'art, etc., et leurs cas d'utilisation offrent des possibilités infinies.
Pourquoi l'exécution sur la chaîne a-t-elle plus de sens ?
Les cryptomonnaies ont des avantages uniques dans certains domaines :
D'un point de vue des lois de développement technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus d'agents qui obtiennent des revenus grâce au chiffrement, la connexion chiffrée pourrait devenir une compétence centrale des agents.
Direction clé de l'attention
2. Application des grands modèles linguistiques améliorés dans le développement
Les grands modèles linguistiques ont déjà montré d'excellentes performances en matière de rédaction de code, et leur efficacité devrait encore s'améliorer à l'avenir. Grâce à ces capacités, l'efficacité des développeurs devrait augmenter de 2 à 10 fois. Récemment, l'établissement de références de haute qualité pour évaluer la compréhension et la rédaction de code par les LLMs aidera à comprendre l'impact potentiel des LLMs sur l'écosystème.
Défi actuel
Progrès attendu
La réalisation majeure finale sera : un tout nouveau client de nœud de validation, de haute qualité et différencié, entièrement créé par l'IA.
3. Promouvoir une infrastructure technologique d'IA ouverte et décentralisée
Dans le domaine de l'IA, l'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et closed source 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 un avantage unique dans des scénarios d'application spécifiques grâce à un ajustement fin.
éléments clés pris en charge
importance stratégique
Modèles open source accélérant l'itération d'innovation : La communauté open source, par ses améliorations et ajustements rapides des modèles open source, démontre comment elle complète efficacement le travail des grandes entreprises d'IA, repoussant les frontières des capacités de l'IA.
Offrir des choix aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée : l'IA peut être utilisée comme outil de contrôle, soutenir une pile technologique d'IA open source peut offrir des alternatives aux utilisateurs.
État de l'écosystème
Plusieurs projets ont été lancés pour soutenir la pile technologique d'OpenAI :
Perspectives d'avenir
J'espère pouvoir construire davantage de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source :
Grâce à ces efforts, nous espérons pouvoir promouvoir une intégration profonde de l'IA et du chiffrement, ouvrant la voie au développement technologique futur.