Ba hướng chiến lược chính trong sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Hiện tại, sự kết hợp giữa AI và mã hóa đang bước vào một giai đoạn bùng nổ đổi mới. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết ba hướng phát triển chính của sự hội nhập này.

1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế dựa trên đại lý thông minh

Thực tiễn gần đây đã chứng minh rằng các đại lý AI có thể hoạt động hiệu quả trên blockchain. Lĩnh vực này đang liên tục phá vỡ ranh giới của các hoạt động trên chuỗi đại lý, có tiềm năng lớn và không gian thiết kế rộng mở. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đột phá và bùng nổ nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI, và đây chỉ mới là khởi đầu.

Trong tương lai, các đại lý thông minh có khả năng quản lý các dự án phức tạp cần điều phối kinh tế đa phương. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể:

• Huy động vốn thông qua nền tảng gây quỹ token
• Sử dụng vốn huy động để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu, thực hiện mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung
• Tuyển dụng nhân lực thực hiện công việc xác minh thí nghiệm thông qua nền tảng thưởng

Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, với vô vàn khả năng ứng dụng.

Công nghệ chuỗi khối có những ưu điểm độc đáo trong việc hỗ trợ các hoạt động đại diện:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế về tốc độ, chức năng thanh toán ngay lập tức giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia thị trường vốn thông qua DeFi, thực hiện các thao tác như đúc tài sản, giao dịch, đầu tư tài chính, cho vay một cách liền mạch.

Từ góc độ quy luật phát triển công nghệ, sự phụ thuộc vào con đường có vai trò then chốt. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm được lợi nhuận thông qua mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành năng lực cốt lõi của đại lý.

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:

1. Khám phá cơ chế kiểm soát rủi ro
2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng không mang tính đầu cơ
3. Tăng tốc tiến độ phát triển, thực hiện nguyên mẫu mạng thử nghiệm hoặc vận hành mạng chính.

2. Nâng cao khả năng của LLM trong phát triển mã

Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc viết mã và sẽ tiếp tục cải thiện trong tương lai. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển có khả năng tăng từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã của LLMs sẽ giúp hiểu được tác động tiềm tàng của LLMs đối với hệ sinh thái.

Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
• Số lượng xây dựng xác thực không đủ
• Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao trong diễn đàn công nghệ
• Sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng khiến mã cũ có thể không còn phù hợp
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết của mô hình

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:

• Cải thiện chất lượng dữ liệu liên quan trên Internet
• Khuyến khích nhiều đội ngũ phát hành xây dựng xác thực
• Nâng cao chất lượng câu trả lời trên nền tảng trao đổi công nghệ
• Tạo các bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao
• Phát triển mô hình tinh chỉnh LLM có hiệu suất tốt trong thử nghiệm chuẩn

Mục tiêu cuối cùng là đạt được một khách hàng xác thực hoàn toàn mới, chất lượng cao và khác biệt được tạo ra hoàn toàn bởi AI.

3. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung

Sự cân bằng sức mạnh lâu dài giữa các mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Hiện tại, tình huống khả thi nhất là duy trì hiện trạng - các công ty công nghệ lớn thúc đẩy phát triển tiên tiến, trong khi các mô hình mã nguồn mở nhanh chóng theo kịp và đạt được lợi thế độc đáo thông qua việc tinh chỉnh trong các tình huống ứng dụng cụ thể.

Tầm quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở được thể hiện ở:

1. Tăng tốc đổi mới và lặp lại: Cộng đồng mã nguồn mở về việc cải tiến và điều chỉnh nhanh chóng các mô hình mã nguồn mở, cho thấy cộng đồng làm thế nào để bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn.
2. Cung cấp sự lựa chọn cho người dùng không tin tưởng AI tập trung: Xem xét việc AI có thể được sử dụng như một công cụ kiểm soát, hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở có thể cung cấp giải pháp thay thế cho người dùng.

Hiện tại trong hệ sinh thái đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và khung đào tạo phi tập trung.

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Xác thực danh tính trên chuỗi
• Huấn luyện phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng IP, cho phép AI cấp phép và thanh toán cho nội dung mà nó sử dụng.