AI ve şifreleme teknolojisinin birleşimindeki üç stratejik yön

Şu anda, AI ile şifreleme teknolojisinin birleşimi hızlı bir yenilik aşamasına giriyor. İşte üç ana gelişim yönü:

1. Akıllı ajan odaklı ekonomik ekosistemin inşası

Akıllı ajanların blok zincirinde çalışması kanıtlanmış bir gerçek. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşmakta, büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip. Şu anda bu, şifreleme ve AI alanındaki en yenilikçi ve patlayıcı yönlerden biri haline geldi ve bu sadece bir başlangıç.

Gelecekte, akıllı ajanlar karmaşık çok taraflı işbirliği projelerini yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir:

• Fon toplama için token toplama platformu kullanmak
• Araştırma verilerine erişim ücretlerini ve merkeziyetsiz hesaplama ağındaki simülasyon hesaplama ücretlerini ödemek için fonları kullanmak
• İnsanları deney doğrulama işleri için ödül platformu aracılığıyla işe al

Karmaşık projelerin dışında, aracılar kişisel web siteleri kurma, sanat eserleri yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir, uygulama senaryoları sonsuz olasılığa sahiptir.

Şifreleme para, bazı alanlarda benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ödemeler uygulaması
• Hız avantajı - Anlık hesaplama özelliği, aracılara maksimum sermaye verimliliği sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasalarına giriş - aracılar, varlıkları sorunsuz bir şekilde oluşturabilir, ticaret yapabilir, yatırım yapabilir, borç alabilir, kaldıraç kullanabilir vb.

Teknik gelişim düzenleri açısından, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Daha fazla aracının şifreleme ile kazanç sağlamasıyla birlikte, şifreleme bağlantısı muhtemelen aracının temel yetkinliği haline gelecektir.

Gelecekteki gelişim yönleri dikkat edilmesi gereken birkaç alan:

1. Risk kontrol mekanizması
2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek
3. Geliştirme ilerleme gereksinimleri

2. Büyük dil modellerinin geliştirmedeki yeteneklerini artırma

Büyük dil modelleri, kod yazma konusunda mükemmel performans sergilemekte ve gelecekte daha da gelişmesi beklenmektedir. Bu yetenekler sayesinde, geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması umulmaktadır. Son zamanlarda, büyük dil modellerinin kodu anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli bir referans oluşturmak, bunların ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır. Yüksek kaliteli model ince ayar çözümleri, referans testlerinde doğrulanacaktır.

Ancak, şu anda hala bazı zorluklar var:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• Yüksek bilgi değerine sahip etkileşim eksikliği
• Altyapı hızlı bir şekilde gelişiyor, bu da eski kodların uygun olmayabileceği anlamına geliyor.
• Değerlendirme modelinin anlama düzeyini belirleme yönteminin eksikliği

Gelecek gelişim yönleri şunlardır:

• Daha iyi ilgili verileri edinin
• Daha fazla doğrulama yapısı yayınla
• Ekosistem üyelerini Soru-Cevap platformunda aktif etkileşimde bulunmaya teşvik etmek
• Yüksek kaliteli karşılaştırma testleri oluştur
• Referans testlerinde iyi performans gösteren ince ayar modeli geliştirme

Son hedef: tamamen AI tarafından oluşturulan, tamamen yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

"Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji yığını" aşağıdaki temel unsurları içermektedir:

• Eğitim verisi elde etme
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yeteneği
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıkışı doğrulama yeteneği

Bu açık AI teknolojisi yığınına olan önemin kaynağı şudur:

• Model geliştirme yeniliklerini ve deneyleri hızlandırmak
• Merkeziyetsiz AI'ya güvenmeyen kullanıcılar için alternatifler sunmak

Ekosistem içinde, veri toplama, merkeziyetsiz hesaplama ve merkeziyetsiz eğitim çerçeveleri gibi açık AI teknolojilerini destekleyen birçok proje bulunmaktadır.

Gelecekte açık kaynak AI teknoloji yığının her katmanında daha fazla ürün inşa etmeyi umuyoruz:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üstü kimlik doğrulama
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı: AI'nın kullandığı içerik için lisans vermesine ve ödeme yapmasına olanak tanır.

Bu çabalar sayesinde, AI ve şifreleme teknolojisinin birleşiminin tüm sektöre daha fazla yenilik ve gelişim fırsatı getirmesini umuyoruz.