الاتجاهات الاستراتيجية الثلاثة لدمج الذكاء الاصطناعي والتشفير

حاليًا، يدخل دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير مرحلة الابتكار السريع. فيما يلي ثلاثة اتجاهات رئيسية للتطور:

1. بناء الاقتصاد الإيكولوجي المدفوع بالوكيل الذكي

لقد أثبتت الوكالات الذكية أنها قابلة للتشغيل على البلوكشين. التجارب في هذا المجال تستمر في تجاوز حدود العمليات على سلسلة الوكالات، ولديها إمكانات ضخمة ومساحة تصميم واسعة. لقد أصبحت هذه واحدة من أكثر الاتجاهات ابتكارًا وانفجارًا في مجالات التشفير والذكاء الاصطناعي، وهذه مجرد البداية.

في المستقبل، قد تدير الوكالات الذكية مشاريع التعاون المعقدة بين عدة أطراف. على سبيل المثال في مجال البحث العلمي، يمكن للوكالات أن تكون مسؤولة عن البحث عن مركبات علاجية لأمراض معينة:

• جمع الأموال من خلال منصة جمع التبرعات بالرموز
• استخدام الأموال لدفع تكاليف الوصول إلى مواد البحث وتكاليف الحسابات المحاكية على الشبكات الحاسوبية اللامركزية
• توظيف البشر لإجراء تجارب التحقق من خلال منصة المكافآت

بغض النظر عن المشاريع المعقدة، يمكن للوكيل أيضًا تنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء مواقع شخصية، وإنتاج أعمال فنية، وما إلى ذلك، حيث أن تطبيقات السيناريوهات لا حصر لها.

التشفير العملات الرقمية في بعض المجالات لها مزايا فريدة:

• تطبيقات الدفع الصغيرة
• ميزة السرعة - تساعد وظيفة التسوية الفورية الوكلاء على تحقيق أقصى كفاءة لرأس المال
• دخول سوق رأس المال من خلال DeFi - يمكن للوكيل صهر الأصول وتداولها واستثمارها وإقراضها واستخدام الرافعة المالية بسلاسة وغيرها.

من حيث قوانين تطور التكنولوجيا، تلعب الاعتمادية على المسار دوراً حاسماً. مع زيادة عدد الوكلاء الذين يحققون مكاسب من خلال التشفير، من المحتمل أن تصبح الاتصالات المشفرة القدرة الأساسية للوكلاء.

اتجاهات التنمية المستقبلية التي تستحق الاهتمام بعدة جوانب:

1. آلية التحكم في المخاطر
2. تعزيز استخدام السيناريوهات غير المضاربية
3. متطلبات تقدم التطوير

2. تعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة في التطوير

لقد أظهرت النماذج اللغوية الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة التعليمات البرمجية، ومن المتوقع أن تتحسن أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، من المرجح أن تزيد كفاءة المطورين بمعدل يتراوح بين 2 إلى 10 مرات. مؤخرًا، سيساعد إنشاء معايير عالية الجودة لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على فهم وكتابة التعليمات البرمجية في فهم تأثيرها المحتمل على النظام البيئي. ستتم验证 خطط تعديل النماذج عالية الجودة في اختبارات المعايير.

ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات:

• نقص البيانات التدريبية الأصلية عالية الجودة
• عدد البناءات غير كافٍ
• نقص التفاعل ذي القيمة المعلوماتية العالية
• تطور البنية التحتية بسرعة، مما أدى إلى أن الشيفرة القديمة قد لا تكون مناسبة
• نقص في طرق تقييم مستوى فهم النماذج

اتجاهات التنمية المستقبلية تشمل:

• الحصول على بيانات ذات صلة أفضل
• نشر المزيد من بناء التحقق
• تشجيع أعضاء النظام البيئي على التفاعل بنشاط على منصة الأسئلة والأجوبة
• إنشاء اختبارات معيارية عالية الجودة
• تطوير نماذج التعديل التي تظهر أداءً جيدًا في اختبارات المعايير

الهدف النهائي هو: عميل نقطة التحقق الجديد عالي الجودة والمتميز الذي تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.

3. دعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية

"تقنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية" تحتوي على العناصر الرئيسية التالية:

• الحصول على بيانات التدريب
• القدرة على التدريب والاستدلال
• مشاركة أوزان النموذج
• قدرة التحقق من مخرجات النموذج

تظهر أهمية هذه التقنية المفتوحة في الذكاء الاصطناعي في:

• تسريع الابتكار والتجارب في تطوير النماذج
• تقديم بدائل للمستخدمين الذين لا يثقون في الذكاء الاصطناعي المركزي

توجد العديد من المشاريع في النظام البيئي التي تدعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة، بما في ذلك جمع البيانات، وحوسبة لامركزية، وإطار تدريب لامركزي.

في المستقبل، نأمل أن نتمكن من بناء المزيد من المنتجات على جميع مستويات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر:

• جمع البيانات غير المركزية
• التحقق من الهوية على السلسلة
• التدريب اللامركزي
• البنية التحتية للإنترنت: تمكين الذكاء الاصطناعي من الترخيص والدفع للمحتوى الذي يستخدمه

من خلال هذه الجهود، نتطلع إلى رؤية دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير يجلب المزيد من الابتكارات وفرص التنمية للصناعة بأكملها.