Три стратегических направления интеграции ИИ и шифрования

В настоящее время сочетание ИИ и шифрования технологий вступает в стадию быстрого инновационного развития. Вот три основных направления развития:

1. Построение экономической экосистемы на основе интеллектуальных агентов

Умные агенты, работающие на блокчейне, уже доказали свою жизнеспособность. Эксперименты в этой области постоянно преодолевают границы операций агентов на блокчейне, имея огромный потенциал и широкое пространство для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных и взрывных направлений в области шифрования и ИИ, и это всего лишь начало.

В будущем интеллектуальные агенты могут управлять сложными многопартнерскими проектами. Например, в области научных исследований агенты могут отвечать за поиск лечебных соединений для определенных заболеваний:

• Сбор средств через платформу для привлечения капитала с помощью токенов
• Использование средств для оплаты доступа к исследовательским материалам и затрат на симуляционные вычисления в децентрализованных вычислительных сетях
• Нанимать людей для выполнения экспериментальных верификационных работ через платформу вознаграждений

Кроме сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных сайтов, создание художественных произведений и т.д., а области применения имеют бесконечные возможности.

Шифрование валюта имеет уникальные преимущества в некоторых областях:

• Приложение для мелких платежей
• Преимущество скорости — функция мгновенного расчета помогает агентам достичь максимальной эффективности капитала.
• Вход в капиталовложение через DeFi — агенты могут без проблем создавать активы, торговать, инвестировать, брать кредиты, использовать заемные средства и так далее.

С точки зрения закономерностей технологического развития, зависимость от предыдущего пути играет ключевую роль. С увеличением числа агентов, получающих доход через шифрование, шифрованное соединение, вероятно, станет основной способностью агентов.

Несколько аспектов, заслуживающих внимания в будущем направлении развития:

1. Механизм контроля рисков
2. Продвижение неспекулятивных сценариев использования
3. Требования к разработке

2. Повышение возможностей больших языковых моделей в разработке

Большие языковые модели уже продемонстрировали отличные результаты в написании кода и в будущем будут ещё более совершенствоваться. Благодаря этим возможностям, ожидается, что эффективность разработчиков увеличится в 2-10 раз. В последнее время создание высококачественных базовых стандартов для оценки способности больших языковых моделей понимать и писать код поможет понять их потенциальное влияние на экосистему. Высококачественные схемы дообучения моделей будут проверены в рамках этих базовых тестов.

Однако в настоящее время существуют некоторые проблемы:

• Недостаток качественных исходных тренировочных данных
• Недостаточное количество подтверждающих построек
• Недостаток интерактивности с высокой информационной ценностью
• Развитие инфраструктуры происходит быстро, что приводит к тому, что старый код может оказаться непригодным.
• Недостаток методов понимания степени оценки модели

Будущие направления развития включают:

• Получить лучшие связанные данные
• Опубликовать больше проверенных сборок
• Поощрение членов экосистемы активно взаимодействовать на платформе вопросов и ответов
• Создание качественных эталонных тестов
• Разработка хорошо зарекомендовавшей себя модели тонкой настройки в бенчмаркинге

Конечная цель: полностью созданный ИИ совершенно новый, высококачественный, дифференцированный клиент узла для верификации.

3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ

"Открытый и децентрализованный стек технологий ИИ" включает в себя следующие ключевые элементы:

• Получение обучающих данных
• Возможности вычислений для обучения и вывода
• Обмен весами модели
• Проверка возможности вывода модели

Важность этого открытого технологического стека ИИ проявляется в:

• Ускорение инноваций и экспериментов в разработке моделей
• Предоставление альтернативы для пользователей, не доверяющих централизованному ИИ

В экосистеме уже существует несколько проектов, поддерживающих открытый стек технологий AI, включая сбор данных, децентрализованные вычислительные мощности и децентрализованные тренировочные фреймворки.

В будущем надеюсь, что в различных слоях открытого стека AI можно будет создать больше продуктов:

• Децентрализованный сбор данных
• Идентификация на блокчейне
• Децентрализованное обучение
• IP инфраструктура: позволяет ИИ лицензировать и оплачивать используемый контент

В результате этих усилий мы ожидаем, что слияние ИИ и шифрования принесет отрасли больше инноваций и возможностей для развития.