Ba hướng phát triển chính của sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Hiện tại, sự giao thoa giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng. Bài viết này trình bày chi tiết ba hướng phát triển chính trong sự kết hợp AI+ mã hóa.

1. Xây dựng nền kinh tế trên chuỗi được điều khiển bởi đại lý thông minh

Tính khả thi của các đại lý thông minh hoạt động trên chuỗi đã được xác minh. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang liên tục vượt qua các ranh giới của các thao tác đại lý trên chuỗi, tiềm năng rất lớn và không gian thiết kế rất rộng. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đột phá và bùng nổ nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI, và đây chỉ mới là bắt đầu.

Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần phối hợp kinh tế nhiều bên. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các 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 gây quỹ bằng mã hóa.
• Sử dụng tiền huy động để thanh toán phí truy cập tài liệu nghiên cứu, chi phí tính toán mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung.
• Thông qua nền tảng thưởng để tuyển dụng con người thực hiện công việc xác minh thí nghiệm

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

Tại sao việc đại lý thực hiện các hoạt động tài chính trên chuỗi lại có lợi thế hơn?

Mã hóa tiền tệ có những lợi thế độc đáo trong một số lĩnh vực:

• 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 đúc tài sản, thực hiện giao dịch, đầu tư tài chính, 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 có 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 đại lý.

trọng điểm phát triển trong tương lai

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro: không thể cho phép đại lý tự do hành động không bị ràng buộc hoàn toàn.
2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng không đầu cơ: như thông qua mã hóa để mua vé, tối ưu hóa lợi suất danh mục đầu tư stablecoin, đặt hàng thực phẩm, v.v.
3. Yêu cầu tiến độ phát triển: ít nhất phải đạt được giai đoạn nguyên mẫu của mạng thử nghiệm, tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính.

2. Nâng cao khả năng viết mã hóa của LLMs

Các mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc viết mã, và trong tương lai sẽ còn được cải thiện hơn nữa. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển mã hóa có thể tăng từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã hóa của LLMs sẽ giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng tiềm tàng của LLMs đối với hệ sinh thái mã hóa.

Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức hiện tại:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện ban đầu 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 phát triển
• mã hóa cơ sở hạ tầng phát triển nhanh chóng, dẫn đến mã cũ có thể không phù hợp với nhu cầu hiện tại
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết của mô hình đánh giá đối với các dự án mã hóa cụ thể

trọng điểm phát triển tương lai

• Giúp thu thập dữ liệu liên quan đến mã hóa tốt hơn trên Internet
• Khuyến khích nhiều đội ngũ phát hành xây dựng xác thực
• Thúc đẩy nhiều người trong hệ sinh thái tích cực đặt câu hỏi và trả lời trên nền tảng cộng đồng phát triển.
• Tạo các bài kiểm tra chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của LLMs về các dự án mã hóa.
• Phát triển mô hình tinh chỉnh LLM hoạt động tốt trong các bài kiểm tra chuẩn, tăng tốc độ làm việc của các nhà phát triển mã hóa.

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. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung

Trong lĩnh vực AI, sự cân bằng quyền lực lâu dài giữa mô hình mã nguồn mở và mô hình mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Dự đoán đơn giản nhất hiện tại là duy trì hiện trạng - 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.

Tầm quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở được thể hiện qua:

1. Mô hình mã hóa nguồn mở tăng tốc độ đổi mới và lặp lại: Cộng đồng mã hóa nguồn mở đã nhanh chóng cải tiến và tinh chỉnh mô hình mã hóa nguồn mở, cho thấy cách mà 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 sự lựa chọn cho người dùng không tin tưởng vào AI tập trung: AI có thể trở thành công cụ mạnh mẽ cho các chế độ độc tài. Hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở có thể cung cấp cho người dùng các lựa chọn thay thế.

trọng điểm phát triển tương lai

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

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Danh tính trên chuỗi: Hỗ trợ giao thức ví xác thực danh tính con người, giao thức xác thực phản hồi API AI, cho phép người dùng xác nhận rằng họ đang tương tác với LLM.
• Huấn luyện phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng IP: cho phép AI cấp phép (và thanh toán) cho nội dung mà nó sử dụng.

Bằng cách hỗ trợ các yếu tố của công nghệ AI mở và phi tập trung này, chúng ta có thể tăng tốc đổi mới AI và cung cấp cho người dùng nhiều sự lựa chọn và quyền kiểm soát hơn.