Las tres direcciones de desarrollo de la fusión de la IA y la encriptación

Actualmente, la intersección entre la IA y la encriptación está entrando en una fase de rápido desarrollo. Este artículo detalla las tres principales direcciones de desarrollo de la fusión IA+encriptación.

1. Construcción de una economía en cadena impulsada por agentes inteligentes

La viabilidad de los agentes inteligentes operando en la cadena ha sido verificada. Los experimentos en este ámbito continúan rompiendo los límites de las operaciones de los agentes en la cadena, con un gran potencial y un amplio espacio de diseño. Actualmente, esto se ha convertido en una de las direcciones más innovadoras y explosivas en los campos de la encriptación y la IA, y esto es solo el comienzo.

En el futuro, los agentes inteligentes podrán gestionar proyectos complejos que requieren coordinación económica entre múltiples partes. Por ejemplo, en el ámbito de la investigación científica, los agentes podrán encargarse de buscar compuestos terapéuticos para enfermedades específicas:

• Recaudación de fondos a través de la plataforma de financiación mediante tokens
• Utilizar los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a los datos de investigación y los costos de cálculo para la simulación de compuestos en una red de computación descentralizada.
• Reclutar humanos para llevar a cabo trabajos de verificación experimental a través de la plataforma de recompensas

Además de proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas sencillas como crear sitios web personales, crear obras de arte, etc., y los escenarios de aplicación tienen posibilidades infinitas.

¿Por qué es más ventajoso para los agentes ejecutar actividades financieras en la cadena?

La encriptación de moneda tiene ventajas únicas en ciertos campos:

• Aplicaciones de pagos pequeños
• Ventaja de velocidad: la función de liquidación instantánea ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital
• Acceder al mercado de capitales a través de DeFi: los agentes pueden crear activos sin problemas, realizar transacciones, invertir, gestionar su dinero, operar con préstamos y utilizar apalancamiento, entre otros.

Desde la perspectiva de las leyes de desarrollo técnico, la dependencia de la trayectoria juega un papel clave. A medida que un número creciente de agentes obtiene beneficios a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en una capacidad central de los agentes.

Enfoques clave para el desarrollo futuro

1. Mecanismo de control de riesgos: no se puede otorgar a los agentes una libertad de acción completamente sin restricciones.
2. Promover escenarios de uso no especulativo: como comprar entradas a través de encriptación, optimizar el rendimiento de la cartera de monedas estables, pedir comida, etc.
3. Requisitos de progreso del desarrollo: al menos debe alcanzar la fase de prototipo de la red de pruebas, lo mejor es que ya esté funcionando en la red principal.

2. Mejorar la capacidad de los LLMs para escribir encriptación de código

Los modelos de lenguaje grandes han demostrado un excelente desempeño en la escritura de código, y en el futuro se espera que mejoren aún más. A través de estas capacidades, la eficiencia de los desarrolladores de encriptación podría aumentar de 2 a 10 veces. Recientemente, establecer estándares de alta calidad para evaluar la comprensión y escritura de código de encriptación por parte de los LLMs ayudará a entender el impacto potencial de los LLMs en el ecosistema de encriptación.

Sin embargo, todavía existen varios desafíos:

• Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad
• Número de construcciones de verificación insuficiente
• Falta de interacción de alto valor informativo en la plataforma de la comunidad de desarrolladores
• La encriptación de infraestructura se desarrolla rápidamente, lo que provoca que el código antiguo pueda no ser adecuado para las necesidades actuales.
• Falta de un método de evaluación del nivel de comprensión de proyectos de encriptación específicos

Enfoques clave para el desarrollo futuro

• Ayudar a obtener mejores datos relacionados con la encriptación en Internet
• Fomentar que más equipos publiquen construcciones de verificación
• Fomentar que más personas en el ecosistema hagan preguntas y respondan activamente en la plataforma de la comunidad de desarrolladores.
• Crear pruebas de referencia de alta calidad para evaluar el nivel de comprensión de los LLMs sobre proyectos de encriptación.
• Desarrollar modelos de ajuste fino de LLM que funcionen bien en pruebas de referencia, acelerando la eficiencia del trabajo de los encriptación desarrolladores.

El logro final significativo será: un cliente de nodo de validación completamente nuevo, de alta calidad y diferenciado, creado completamente por IA.

3. Soporte para pilas de tecnología de IA abiertas y descentralizadas

En el campo de la IA, el equilibrio de poder a largo plazo entre modelos de código abierto y cerrado sigue siendo incierto. La expectativa más sencilla en este momento es mantener el statu quo: las grandes empresas tecnológicas impulsan el desarrollo de vanguardia, mientras que los modelos de código abierto siguen rápidamente el ritmo y obtienen ventajas únicas en escenarios de aplicación específicos a través de ajustes finos.

La importancia de apoyar la pila tecnológica de AI abierta se refleja en:

1. Modelos de código abierto aceleran la innovación iterativa: Las rápidas mejoras y ajustes de los modelos de código abierto por parte de la comunidad de código abierto demuestran cómo la comunidad puede complementar eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA, ampliando los límites de la capacidad de IA.
2. Proporcionar opciones para los usuarios que desconfían de la IA centralizada: la IA puede convertirse en una poderosa herramienta de regímenes autoritarios. Apoyar una pila de tecnología de IA de código abierto puede ofrecer opciones alternativas a los usuarios.

Enfoque en el desarrollo futuro

Espero poder construir más productos en todos los niveles de la pila de tecnología de IA de código abierto:

• Recolección de datos descentralizada
• Identidad en cadena: protocolo que soporta la verificación de la identidad humana mediante billeteras, protocolo que valida las respuestas de la API de IA, permitiendo a los usuarios confirmar que están interactuando con LLM.
• Entrenamiento descentralizado
• Infraestructura IP: permitir que la IA otorgue licencias (y pague) por el contenido que utiliza.

Al apoyar estos elementos de la pila de tecnologías de IA abiertas y descentralizadas, podemos acelerar la innovación en IA y ofrecer a los usuarios más opciones y control.