Les trois directions clés de la fusion de l'IA et du chiffrement

Actuellement, l'intersection entre l'IA et le chiffrement entre dans une phase de développement rapide. Cet article décrit en détail les trois principales directions de développement de la fusion IA + chiffrement.

Résumé

1. Créer une économie dynamique alimentée par des agents intelligents

Truth Terminal a déjà confirmé la faisabilité des agents IA fonctionnant sur la chaîne. Les expériences dans ce domaine repoussent constamment les limites des opérations des agents sur la chaîne, offrant un potentiel immense et un large espace de conception. Actuellement, cela devient l'une des directions les plus révolutionnaires dans les domaines du chiffrement et de l'IA, et ce n'est que le début.

2. Renforcer les capacités des grands modèles de langage dans le développement Solana

Les grands modèles de langage excellent dans la rédaction de code et devraient encore s'améliorer à l'avenir. Grâce à ces capacités, l'efficacité des développeurs pourrait être multipliée par plusieurs fois. Récemment, l'établissement de références de haute qualité pour évaluer la compréhension et la rédaction de code par les grands modèles de langage aidera à comprendre leur impact potentiel sur l'écosystème. Des plans de réglage de modèles de haute qualité seront validés lors des tests de référence.

3. Support d'une pile technologique AI ouverte et décentralisée

"Pile de technologies IA ouverte et décentralisée" contient les éléments clés suivants :

• Obtention des données d'entraînement
• Capacité de calcul pour l'entraînement et l'inférence
• Partage de poids du modèle
• Capacité de validation des sorties du modèle

L'importance de cette pile technologique AI ouverte se manifeste dans :

• Accélérer le développement innovant et l'expérimentation des modèles
• Fournir des alternatives aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée

1. Créer une économie dynamique dirigée par des agents intelligents

Lorsque les agents AI commencent à participer aux activités en chaîne, un nouveau monde plein de possibilités s'ouvre. Bien qu'il soit encore impossible de prédire avec précision l'évolution future du comportement des agents en chaîne, en observant les innovations déjà survenues, nous pouvons entrevoir les vastes perspectives de cet espace de conception :

• Certains projets d'IA développent de nouvelles communautés numériques grâce aux Meme coins
• Plusieurs plateformes permettent aux utilisateurs de créer et de déployer facilement des agents intelligents et leurs jetons associés.
• Des gestionnaires de fonds IA basés sur les caractéristiques personnelles de célèbres investisseurs en chiffrement émergent, créant un tout nouvel écosystème de fonds IA et de supporters agents.
• La plateforme de jeu permet aux joueurs de participer au jeu en guidant les actions des agents, ce qui génère souvent des modes de jeu innovants inattendus.

direction de développement futur

À l'avenir, les agents intelligents pourront gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique entre plusieurs parties. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents pourront être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques. Plus précisément :

• Lever de fonds via une plateforme de financement par jetons
• Utiliser les fonds levés pour payer les frais d'accès aux documents de recherche payants, et pour les frais de calcul de simulation de composés sur un réseau de calcul décentralisé.
• Recruter des humains pour exécuter des travaux de validation d'expériences via une plateforme de récompenses

En plus des projets complexes, un agent peut également exécuter des tâches simples telles que la création de sites Web personnels ou la création d'œuvres d'art, avec des possibilités d'application infinies.

Pourquoi les agents ont-ils plus de sens pour exécuter des activités financières sur la chaîne ?

Le chiffrement des monnaies numériques présente des avantages uniques dans certains domaines :

• Application de paiement de faible montant
• Avantage de vitesse : la fonction de règlement instantané aide les agents à réaliser une efficacité maximale du capital.
• Accéder aux marchés de capitaux via DeFi : les agents peuvent émettre des actifs, réaliser des transactions, investir, gérer des finances, effectuer des opérations de prêt et d'emprunt, et utiliser l'effet de levier de manière fluide.

D'un point de vue des lois de développement technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus de représentants obtenant des revenus grâce à des chiffrement, les connexions chiffrées pourraient devenir la compétence centrale des représentants.

axe de développement futur

1. Mécanisme de contrôle des risques

   • Bien que le modèle actuel soit performant, il est encore loin d'être parfait.
   • Il ne faut pas accorder aux agents une liberté d'action totalement illimitée.

2. Promouvoir des cas d'utilisation non spéculatifs

   • Achat de billets
   • Optimiser le rendement du portefeuille d'investissement en chiffrement
   • Commande de nourriture en ligne

3. Exigences de progression du développement

   • Au moins atteindre la phase prototype du réseau de test
   • Il est préférable d'être déjà en fonctionnement sur le réseau principal.

2. Renforcer les capacités des grands modèles linguistiques en développement

Les grands modèles de langage ont déjà montré de puissantes capacités et progressent rapidement. Dans ses domaines d'application, le domaine de la rédaction de code pourrait connaître une courbe de progression particulièrement abrupte, car il s'agit d'une tâche qui peut être évaluée objectivement.

Aujourd'hui, bien que les grands modèles de langage ne soient toujours pas parfaits en matière de rédaction de code et présentent des lacunes évidentes, des outils comme les éditeurs de code natifs à IA ont fondamentalement changé le développement logiciel. Compte tenu du taux de progrès rapide prévu, ces modèles sont susceptibles de transformer complètement le développement logiciel.

Cependant, plusieurs défis empêchent actuellement les grands modèles de langage d'atteindre un niveau d'excellence dans la compréhension de certains environnements de développement :

• Manque de données d'entraînement brutes de qualité
• Nombre de constructions de vérification insuffisant
• Manque d'interactions à haute valeur informationnelle
• L'infrastructure en rapide développement rend l'ancien code peut-être obsolète.
• Manque de méthodes pour évaluer le degré de compréhension des modèles

Axes de développement futur

• Aider à obtenir de meilleures données de développement sur Internet
• Plus d'équipes publient des constructions de validation
• Plus de personnes dans l'écosystème posent activement de bonnes questions et fournissent des réponses de haute qualité sur la plateforme de communication.
• Créer des tests de référence de haute qualité pour évaluer le degré de compréhension des grands modèles linguistiques
• Créer des modèles de réglage fin qui se comportent bien dans les tests de référence, accélérant ainsi l'efficacité des développeurs.

La réalisation majeure finale sera : un tout nouveau client de nœud de validation, de haute qualité et différencié, entièrement créé par l'IA.

3. Soutenir les piles technologiques IA ouvertes et décentralisées

Dans le domaine de l'IA, l'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et closed source reste incertain. L'attente la plus simple pour l'instant est de maintenir le statu quo : les grandes entreprises technologiques poussent le développement à la pointe, tandis que les modèles open source suivent rapidement et obtiennent des avantages uniques dans des scénarios d'application spécifiques grâce à un ajustement fin.

L'importance de soutenir la pile technologique open AI se manifeste par :

1. Les modèles open source accélèrent l'innovation et l'itération. La communauté open source a rapidement amélioré et ajusté les modèles open source, montrant comment la communauté peut compléter efficacement le travail des grandes entreprises d'IA et faire avancer les frontières des capacités de l'IA.

2. Offrir des choix aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée. L'IA pourrait être l'outil le plus puissant dans l'arsenal des régimes dictatoriaux ou autoritaires. Soutenir une pile technologique d'IA open source peut offrir aux utilisateurs des alternatives.

Plusieurs projets soutiennent déjà la pile technologique d'OpenAI :

• Collecte de données
• Puissance de calcul décentralisée
• Cadre d'entraînement décentralisé

Axes de développement futurs

J'espère pouvoir construire davantage de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source :

• Collecte de données décentralisée
• Identité sur la chaîne : protocole supportant la vérification de l'identité humaine par le portefeuille, protocole vérifiant la réponse de l'API AI
• Formation décentralisée
• Infrastructure IP : permettre à l'IA de licencier (et de payer) le contenu qu'elle utilise.