Três principais direções de desenvolvimento da fusão entre IA e encriptação

Atualmente, a interseção entre AI e encriptação está entrando em uma fase de rápido desenvolvimento. Este artigo detalha as três principais direções de desenvolvimento da fusão AI+encriptação.

1. Construir uma economia em cadeia impulsionada por agentes inteligentes

A viabilidade da operação de agentes inteligentes na cadeia foi comprovada. Os experimentos nesta área continuam a ultrapassar os limites das operações de agentes na cadeia, com um enorme potencial e um vasto espaço de design. Atualmente, isso se tornou uma das direções mais inovadoras e explosivas nos campos da encriptação e da IA, e isso é apenas o começo.

No futuro, agentes inteligentes poderão gerir projetos complexos que exigem coordenação econômica entre várias partes. Por exemplo, na área da pesquisa científica, os agentes poderão ser responsáveis por encontrar compostos terapêuticos para doenças específicas:

• Recolha de fundos através da plataforma de angariação de fundos com tokens
• Utilizar os fundos angariados para pagar as despesas de acesso a materiais de pesquisa, bem como os custos de simulação de compostos na rede de computação descentralizada.
• Recrutar humanos para executar trabalhos de verificação de experimentos através da plataforma de recompensas

Além de projetos complexos, os agentes também podem executar tarefas simples, como criar sites pessoais e obras de arte, com aplicações que têm possibilidades infinitas.

Por que os agentes têm mais vantagens ao executar atividades financeiras na cadeia?

encriptação de moeda tem vantagens únicas em certos campos:

• Aplicações de pequenos pagamentos
• Vantagem de velocidade: a funcionalidade de liquidação instantânea ajuda os agentes a alcançar a máxima eficiência de capital.
• Acesso ao mercado de capitais através do DeFi: os agentes podem cunhar ativos, realizar transações, investir, operar em empréstimos e utilizar alavancagem de forma integrada.

Do ponto de vista das leis de desenvolvimento tecnológico, a dependência de caminho desempenha um papel fundamental. Com cada vez mais agentes a obterem rendimentos através de encriptação, a ligação encriptada pode muito bem tornar-se a capacidade central dos agentes.

Foco no desenvolvimento futuro

1. Mecanismo de controle de risco: não se pode conceder aos agentes liberdade de ação completamente irrestrita.
2. Promover cenários de uso não especulativos: como comprar bilhetes com encriptação, otimizar o retorno do portfólio de stablecoins, encomendar comida, etc.
3. Requisitos de progresso de desenvolvimento: deve pelo menos atingir a fase de protótipo da rede de testes, preferencialmente já em funcionamento na rede principal

2. Melhorar a capacidade dos LLMs de escrever código de encriptação

Os grandes modelos de linguagem já demonstraram um desempenho excelente na escrita de código, e espera-se que melhorem ainda mais no futuro. Com essas capacidades, a eficiência dos desenvolvedores encriptação pode aumentar de 2 a 10 vezes. Recentemente, a criação de referências de alta qualidade para avaliar a capacidade dos LLMs de entender e escrever código encriptação ajudará a compreender o impacto potencial dos LLMs no ecossistema encriptação.

No entanto, ainda existem vários desafios:

• Falta de dados de treinamento originais de alta qualidade
• Número de construções de verificação insuficiente
• Falta de interação de alto valor informativo na plataforma da comunidade de desenvolvedores
• A encriptação da infraestrutura está a desenvolver-se rapidamente, levando a que o código antigo possa não ser adequado às necessidades atuais.
• Falta de métodos para avaliar o nível de compreensão de projetos de encriptação específicos.

Foco no desenvolvimento futuro

• Ajudar a obter melhores dados relacionados com encriptação na internet
• Incentivar mais equipas a publicar construções de validação
• Incentivar mais pessoas no ecossistema a fazer perguntas e responder ativamente na plataforma da comunidade de desenvolvedores
• Criar testes de referência de alta qualidade para avaliar a compreensão dos LLMs sobre projetos de encriptação.
• Desenvolver modelos LLM de ajuste fino que apresentem bom desempenho em testes de referência, acelerando a eficiência dos desenvolvedores de encriptação.

A realização final significativa será: um novo cliente de nó de validação, de alta qualidade e diferenciado, totalmente criado por IA.

3. Apoiar uma pilha de tecnologia de IA aberta e descentralizada

No campo da IA, o equilíbrio de poder a longo prazo entre modelos de código aberto e modelos de código fechado ainda é incerto. A expectativa mais simples no momento é manter o status quo — grandes empresas de tecnologia impulsionam o desenvolvimento de ponta, enquanto os modelos de código aberto acompanham rapidamente e, em cenários de aplicação específicos, obtêm vantagens únicas através de ajustes finos.

A importância de apoiar a pilha de tecnologia de IA aberta reflete-se em:

1. Modelos de código aberto aceleram a iteração de inovações: a rápida melhoria e ajuste fino dos modelos de código aberto pela comunidade de código aberto demonstra como a comunidade pode complementar efetivamente o trabalho das grandes empresas de IA, avançando os limites das capacidades de IA.
2. Oferecer opções aos utilizadores que não confiam em IA centralizada: A IA pode tornar-se uma poderosa ferramenta para regimes autoritários. Apoiar pilhas de tecnologia de IA de código aberto pode fornecer alternativas aos utilizadores.

Foco no desenvolvimento futuro

Espero que possamos construir mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologia de IA de código aberto:

• Coleta de dados descentralizada
• Identidade na cadeia: suporta protocolos de verificação de identidade humana por carteira, protocolos para validar respostas de API de IA, permitindo que os usuários confirmem que estão interagindo com um LLM.
• Treinamento descentralizado
• Infraestrutura IP: permitir que a IA licencie (e pague) o conteúdo que utiliza

Ao apoiar esses elementos de pilha de tecnologia de IA aberta e descentralizada, podemos acelerar a inovação em IA e oferecer aos usuários mais opções e controle.