AI ve şifreleme teknolojisinin entegrasyonu için üç stratejik yön

Şu anda, AI ve şifreleme teknolojisinin birleşimi bir yenilik patlama dönemine girmektedir. Bu makalede, bu birleşimin üç ana gelişim yönü ayrıntılı bir şekilde ele alınacaktır.

1. Akıllı ajan destekli ekonomik ekosistem inşa etme

Son zamanlardaki uygulamalar, AI ajanlarının blok zincirinde etkili bir şekilde çalışabileceğini kanıtladı. Bu alan, ajanların blok zincirindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşmakta, büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip. Şu anda, bu, şifreleme ve AI alanında en devrimci ve patlayıcı yönlerden biri haline geldi ve bu sadece bir başlangıç.

Gelecekte, akıllı ajanların çoklu ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetmesi bekleniyor. Örneğin, araştırma alanında ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir:

• Token toplama platformu aracılığıyla fon toplama
• Toplanan fonları araştırma verilerine erişim ücretlerini ödemek için kullanmak, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyonu yapmak
• İnsanları deney doğrulama çalışmaları için ödül platformu aracılığıyla işe alma

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

Blok zinciri teknolojisi, aracılık faaliyetlerini desteklemede benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ödemeler uygulaması
• Hız avantajı, anlık ödeme özelliği aracılara en yüksek sermaye verimliliğini sağlama konusunda yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasasına girin, varlık mintleme, ticaret, yatırım yönetimi, kredi verme gibi işlemleri sorunsuz bir şekilde gerçekleştirin.

Teknolojik gelişim kuralları açısından, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Daha fazla aracının şifreleme ile kazanç elde etmesiyle birlikte, şifreleme bağlantısı muhtemelen aracının temel yeteneği haline gelecektir.

Gelecek gelişim yönleri şunları içerir:

1. Risk kontrol mekanizmalarını keşfetmek
2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek
3. Geliştirme sürecini hızlandırmak, test ağı prototipini veya ana ağı çalıştırmak

2. LLM'nin kod geliştirme yeteneklerini artırmak

Büyük dil modelleri kod yazımı konusunda mükemmel bir performans sergiledi ve gelecekte daha da gelişmesi bekleniyor. Bu yetenekler sayesinde, geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması umuluyor. Yakın zamanda, LLM'lerin kodu anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli bir kıstas oluşturmak, LLM'lerin ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır.

Ancak, şu anda hala bazı zorluklar var:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• Teknoloji forumunda yüksek bilgi değeri olan etkileşim eksik.
• Altyapının hızlı gelişimi, eski kodların uygun olmamasına neden olabilir.
• Değerlendirme modeli anlama düzeyini ölçme yönteminin eksikliği

Gelecek gelişim yönleri şunları içerir:

• İnternetteki ilgili veri kalitesini geliştirmek
• Daha fazla ekibin doğrulama yaparak inşa etmesini teşvik etmek
• Teknik iletişim platformunda soru-cevap kalitesini artırmak
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturma
• Benchmark testlerinde iyi performans gösteren LLM ince ayar modeli geliştirmek

Son hedef, tamamen AI tarafından oluşturulan yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisinin gerçekleştirilmesidir.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

Açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasındaki uzun vadeli güç dengesi hala belirsiz. Şu anda en olası senaryo, mevcut durumun korunmasıdır - büyük teknoloji şirketleri öncü gelişmeleri yönlendirirken, açık kaynak modelleri hızlı bir şekilde takip etmekte ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde etmektedir.

Açık AI teknoloji yığınının öneminin vurgulandığı noktalar şunlardır:

1. Yenilikçi döngüleri hızlandırma: Açık kaynak topluluğu, açık kaynak modellerindeki hızlı iyileştirmeler ve ince ayarlar ile büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını göstermektedir.
2. Merkezi AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak: AI'nın kontrol aracı olarak kullanılabileceği göz önüne alındığında, açık kaynaklı AI teknoloji yığını desteklemek kullanıcılara alternatifler sunabilir.

Şu anda ekosistemde açık AI teknoloji yelpazesini destekleyen birden fazla proje bulunmaktadır; bunlar arasında veri toplama, merkeziyetsiz hesaplama gücü ve merkeziyetsiz eğitim çerçeveleri yer almaktadır.

Gelecek gelişim yönleri şunları içerir:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üstü kimlik doğrulama
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı, AI'nın kullandığı içerik için lisans almasını ve ödeme yapmasını sağlar.