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

Actuellement, la combinaison de l'IA et des techniques de chiffrement entre dans une période d'explosion d'innovation. Cet article détaillera les trois axes de développement clés de cette fusion.

1. Construire un écosystème économique piloté par des agents intelligents

Les pratiques récentes ont prouvé que les agents IA peuvent fonctionner efficacement sur la blockchain. Ce domaine ne cesse de repousser les limites des opérations sur la chaîne des agents, avec un potentiel immense et un large espace de conception. Actuellement, cela est devenu l'une des directions les plus révolutionnaires et explosifs dans le domaine du chiffrement et de l'IA, et ce n'est que le début.

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

• Collecte de fonds via une plateforme de levée de fonds par des jetons
• Utiliser les fonds levés pour payer les frais d'accès aux données de recherche, et effectuer des simulations de composés sur un réseau de calcul décentralisé.
• Recruter des humains pour effectuer des travaux de validation expérimentale via une plateforme de récompense

En plus des projets complexes, les agents peuvent 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.

La technologie de la blockchain a des avantages uniques dans le soutien des activités d代理.

• Applications de paiements 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, effectuer sans effort des opérations telles que la création d'actifs, le trading, l'investissement, la gestion de patrimoine et le prêt.

D'un point de vue de l'évolution technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Avec de plus en plus d'agents obtenant des bénéfices grâce aux chiffrement, la connexion chiffrée pourrait devenir la compétence centrale des agents.

Les directions de développement futur incluent :

1. Explorer les mécanismes de contrôle des risques
2. Promouvoir des scénarios d'utilisation non spéculatifs
3. Accélérer le rythme de développement pour réaliser un prototype de testnet ou faire fonctionner le mainnet.

2. Améliorer la capacité des LLM dans le développement de code

Les grands modèles de langage ont déjà montré d'excellentes performances dans la rédaction de code, et ils continueront à s'améliorer à l'avenir. Grâce à ces capacités, l'efficacité des développeurs pourrait être augmentée de 2 à 10 fois. Récemment, l'établissement de références de haute qualité pour évaluer la compréhension et la rédaction de code par les LLMs aidera à comprendre l'impact potentiel des LLMs sur l'écosystème.

Cependant, il existe encore quelques défis :

• Manque de données d'entraînement brutes de qualité
• Nombre de constructions de validation insuffisant
• Il y a un manque d'interactions à forte valeur informative dans le forum technique.
• Le développement rapide des infrastructures peut rendre l'ancien code obsolète.
• Manque de méthodes pour évaluer le niveau de compréhension des modèles

Les directions de développement futures incluent :

• Améliorer la qualité des données pertinentes sur Internet
• Encourager plus d'équipes à publier des constructions de vérification
• Améliorer la qualité des questions et réponses sur la plateforme d'échange technique
• Créer des tests de référence de haute qualité
• Développer des modèles de LLM ajustés qui se comportent bien dans les tests de référence

L'objectif final est de réaliser des clients de nœuds de validation entièrement nouveaux, de haute qualité et différenciés, créés entièrement par l'IA.

3. Soutenir une pile technologique d'IA ouverte et décentralisée

L'équilibre des forces à long terme entre les modèles open source et closed source reste incertain. La situation la plus probable 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 des ajustements.

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

1. Accélérer l'innovation et l'itération : La communauté open source améliore et ajuste rapidement les modèles open source, montrant comment la communauté peut efficacement compléter le travail des grandes entreprises d'IA.
2. Offrir des choix aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l'IA centralisée : étant donné que l'IA peut être utilisée comme un outil de contrôle, le soutien à une pile technologique d'IA open source peut fournir des alternatives aux utilisateurs.

Actuellement, plusieurs projets dans l'écosystème soutiennent la pile technologique AI ouverte, y compris la collecte de données, la puissance de calcul décentralisée et les cadres d'entraînement décentralisés, etc.

Les directions de développement futures incluent :

• Collecte de données décentralisée
• Vérification d'identité sur la chaîne
• Formation décentralisée
• Infrastructure IP, permettant à l'IA d'accorder des licences et de payer pour le contenu qu'elle utilise.