AI ve şifreleme teknolojisinin entegrasyonu: Üç ana gelişim yönü

Mevcut AI ve şifreleme teknolojilerinin kesişimindeki deneysel aşamada, "Kambriyen Patlaması" tarzında bir gelişim durumu sergilenmektedir. Bu yazıda, AI ve şifrelemenin entegrasyonunun üç ana yönü ayrıntılı olarak ele alınacaktır.

Ana İçerik Özeti

1. Aktif akıllı ajan odaklı ekonomi inşa etmek
2. Gelişen büyük dil modellerinin uygulamaları
3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji altyapısını teşvik etmek

1. Aktif Akıllı Temsilci Tahrik Ekonomisi Oluşturma

Bazı projeler, AI ajanlarının zincir üzerinde çalışmasının uygulanabilirliğini doğrulamıştır. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşmakta ve büyük bir potansiyel ile geniş bir tasarım alanı sunmaktadır. Şu anda, bu, şifreleme ve AI alanındaki en devrimci ve gelişim potansiyeli yüksek yönlerden biri haline gelmiştir ve bu sadece bir başlangıçtır.

Gelecek Gelişim Yönü

Akıllı ajanlar gelecekte çok taraflı ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir:

• Fon toplama için token toplama platformu kullanarak
• Toplanan fonların araştırma verilerine erişim maliyetlerini ödemek için kullanılması, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyon hesaplama maliyetleri
• İnsanları deney doğrulama işleri için ödül platformu aracılığıyla işe al

Karmaşık projeler dışında, aracılar ayrıca kişisel web siteleri kurma, sanatsal eserler yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir; uygulama senaryolarının sonsuz olasılığı vardır.

Neden zincir üzerinde yürütme daha anlamlı?

Şifreleme para birimleri bazı alanlarda eşsiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ölçekli ödeme uygulamaları
• Hız avantajı: Anlık ödeme özelliği, aracılara maksimum sermaye verimliliği sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasasına erişim: Temsilciler varlıkları kesintisiz bir şekilde mintleyebilir, işlem yapabilir, yatırım yapabilir, kredi alabilir ve kaldıraç kullanabilir.

Teknik gelişim kurallarına göre, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Daha fazla aracının şifreleme ile kazanç elde etmesiyle birlikte, şifreli bağlantılar muhtemelen aracının temel yeteneği haline gelecektir.

dikkat edilen önemli yön

1. Risk kontrol mekanizması
2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek
3. Geliştirme süreci gereksinimleri: En azından test ağının prototip aşamasına ulaşmalı, tercihen ana ağda çalışıyor olmalı.

2. Gelişen Büyük Dil Modellerinin Uygulamaları

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel bir performans sergiledi ve gelecekte bu yeteneklerini daha da artırması bekleniyor. Bu yetenekler sayesinde, geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması umuluyor. Son zamanlarda, LLM'lerin kodu anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli standartlar oluşturulması, LLM'lerin ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır.

Mevcut meydan okuma

• Kaliteli orijinal eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• Geliştirici topluluğu platformunda yüksek bilgi değeri taşıyan etkileşim eksikliği
• Altyapı hızlı bir şekilde gelişiyor, bu da eski kodun geçerli olmayabileceği anlamına geliyor.
• Belirli bir teknolojinin anlama derecesi için değerlendirme modeli eksikliği

beklenen ilerleme

• İnternette erişilebilir ilgili veri kalitesini artırmak
• Daha fazla ekip doğrulama inşa ediyor
• Ekosistemde daha fazla insan geliştirici topluluk platformuna aktif olarak katılıyor.
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturun, LLM'lerin anlama düzeyini değerlendirmek için.
• Referans testlerinde iyi performans gösteren LLM ince ayar modeli oluşturun

Son büyük başarı, tamamen AI tarafından oluşturulan tamamen yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi olacaktır.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik altyapısını teşvik etme

AI alanında, açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasındaki uzun vadeli güç dengesi hala belirsiz. Şu anki en basit beklenti, mevcut durumu sürdürmektir - büyük teknoloji şirketleri öncü gelişmeleri yönlendirirken, açık kaynak modelleri hızlı bir şekilde takip eder ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde eder.

Desteklenen Anahtar Unsurlar

• Eğitim verisi
• Eğitim ve çıkarım hesaplama gücü
• Model ağırlıkları
• Model çıktı doğrulama yeteneği

Stratejik Önemi

1. Açık kaynaklı modeller yenilikçi iterasyonları hızlandırır: Açık kaynak topluluğunun açık kaynaklı modellerdeki hızlı iyileştirmeleri ve ince ayarları, topluluğun büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını ve AI yeteneklerinin sınırlarını nasıl ileriye taşıdığını göstermektedir.

2. Merkezileşmiş AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak: AI kontrol aracı olarak kullanılabilir, açık kaynaklı AI teknolojileri desteği kullanıcılara alternatif seçenekler sunabilir.

Ekosistem Durumu

Birden fazla proje, açık AI teknoloji yığını desteklemektedir:

• Veri toplama
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi

Gelecek Görünümü

Açık kaynaklı AI teknolojisi yığını'nın her katmanında daha fazla ürün geliştirmeyi umuyoruz:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üstü kimlik
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı: AI'nın kullandığı içeriği lisanslamasını (ve ödemesini) sağlamak

Bu çabalarla, AI ile şifreleme teknolojisinin derin entegrasyonunu teşvik etmeyi ve gelecekteki teknoloji gelişmeleri için bir yol açmayı umuyoruz.