Sự kết hợp giữa AI và mã hóa: Ba hướng phát triển chính

Trong giai đoạn thử nghiệm giao thoa giữa AI và mã hóa hiện tại, xuất hiện tình hình phát triển theo kiểu "bùng nổ Cambri". Bài viết này sẽ khám phá chi tiết ba hướng chính của sự kết hợp giữa AI và mã hóa.

Tóm tắt nội dung chính

1. Xây dựng nền kinh tế điều khiển thông minh sôi động
2. Tăng cường ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn trong phát triển
3. Thúc đẩy hạ tầng công nghệ AI mở và phi tập trung

1. Xây dựng nền kinh tế do các đại lý thông minh năng động thúc đẩy

Một số dự án đã xác nhận tính khả thi của các đại lý AI hoạt động trên chuỗi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang liên tục vượt qua ranh giới của các hoạt động đại lý trên chuỗi, thể hiện tiềm năng to lớn và không gian thiết kế rộng lớn. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đi đột phá và có tiềm năng phát triển nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI, và đây chỉ mới là khởi đầu.

Hướng phát triển tương lai

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

• Thực hiện 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, chi phí tính toán mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung
• Tuyển dụng con người thực hiện công việc xác minh thí nghiệm thông qua nền tảng thưởng

Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như tạo lập trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, với vô vàn khả năng ứng dụng.

Tại sao việc thực hiện trên chuỗi lại có ý nghĩa hơn?

mã hóa tiền tệ trong một số lĩnh vực có những ưu thế độc đáo:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế về tốc độ: Chức năng thanh toán tức thì giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia thị trường vốn thông qua DeFi: Đại lý có thể dễ dàng đúc tài sản, thực hiện giao dịch, đầu tư tài chính, thực hiện các hoạt động cho vay, sử dụng đòn bẩy, v.v.

Từ góc độ quy luật phát triển công nghệ, sự phụ thuộc vào con đường đóng vai trò then chốt. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm được lợi nhuận thông qua mã hóa, kết nối mã hóa có khả năng trở thành năng lực cốt lõi của các đại lý.

Hướng trọng tâm được quan tâm

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro
2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng không đầu cơ
3. Yêu cầu tiến độ phát triển: ít nhất phải đạt đến giai đoạn nguyên mẫu của mạng thử nghiệm, tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính.

2. Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn trong phát triển

Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc viết mã, và trong tương lai sẽ tiếp tục được cải thiện. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển có thể tăng lên từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã của LLMs sẽ giúp hiểu được tác động tiềm năng của LLMs đối với hệ sinh thái.

Thách thức hiện tại

• Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
• Số lượng xây dựng xác thực không đủ
• Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao trên nền tảng cộng đồng nhà phát triển
• Phát triển cơ sở hạ tầng nhanh chóng, dẫn đến mã cũ có thể không còn phù hợp.
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết về công nghệ cụ thể.

Tiến triển mong đợi thấy được

• Cải thiện chất lượng dữ liệu liên quan có sẵn trực tuyến
• Nhiều nhóm phát hành xác minh xây dựng
• Hơn nữa, nhiều người trong hệ sinh thái đang tích cực tham gia vào nền tảng cộng đồng nhà phát triển.
• Tạo các bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của LLMs
• Tạo mô hình LLM tinh chỉnh có hiệu suất tốt trong các bài kiểm tra chuẩn

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

3. Thúc đẩy cơ sở hạ tầng công nghệ AI mở và phi tập trung

Trong lĩnh vực AI, sự cân bằng sức mạnh 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 trạng thái hiện tại - 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 thông qua việc tinh chỉnh trong các tình huống ứng dụng cụ thể.

các yếu tố chính được hỗ trợ

• Dữ liệu huấn luyện
• Khả năng tính toán cho đào tạo và suy luận
• Trọng số mô hình
• Khả năng xác thực đầu ra của mô hình

tầm quan trọng chiến lược

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

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

Tình trạng hệ sinh thái

Nhiều dự án đã hỗ trợ công nghệ mở AI:

• Thu thập dữ liệu
• Tính toán phi tập trung
• Khung đào tạo phi tập trung

Triển vọng tương lai

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

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Danh tính trên chuỗi
• Đào tạo phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng IP: Cho phép AI cấp phép (và thanh toán) cho nội dung mà nó sử dụng.

Thông qua những nỗ lực này, chúng tôi hy vọng có thể thúc đẩy sự kết hợp sâu sắc giữa AI và mã hóa, mở đường cho sự phát triển công nghệ trong tương lai.