AI ve şifreleme teknolojisinin birleştiği üç büyük gelişim yönü

Şu anda, yapay zeka ile şifreleme teknolojisinin birleşimi hızlı bir gelişim aşamasındadır. Bu makalede, AI+şifreleme entegrasyonunun üç ana gelişim yönü ayrıntılı olarak ele alınacaktır.

1. Aktif akıllı ajan odaklı ekonomi oluşturmak

Son zamanlardaki uygulamalar, AI ajanlarının blok zincirinde çalışmasının uygulanabilirliğini göstermiştir. Bu alan, ajanların zincir üzerinde operasyon sınırlarını sürekli olarak aşmakta, büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip olmaktadır. Şu anda, bu, şifreleme ve AI alanındaki en çığır açıcı ve patlayıcı yönlerden biri haline gelmiştir ve bu daha başlangıçtır.

Gelecekte, akıllı ajanlar çok taraflı ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir. Özellikle:

• Fon toplama için token toplama platformunu kullanarak
• Toplanan fonları araştırma verilerine erişim ücretlerini ödemek ve merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyonu hesaplama ücretlerini karşılamak için kullanmak.
• İnsanları deney doğrulama çalışmaları için ödül platformu aracılığıyla işe almak

Karmaşık projelerin yanı sıra, aracılar kişisel web siteleri oluşturma, sanat eserleri yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir; uygulama senaryoları sonsuz olanaklara sahiptir.

Akıllı ajanlar, blok zincirinde finansal işlemleri geleneksel kanallara göre daha avantajlı bir şekilde gerçekleştirir:

• Küçük ödemeler uygulaması
• Hız avantajı: Anlık ödeme işlevi, aracılara maksimum sermaye verimliliğini sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasalarına giriş: Temsilciler varlıkları sorunsuz bir şekilde oluşturabilir, işlem yapabilir, yatırım ve finansal yönetim gerçekleştirebilir, borç alabilir ve kaldıraç kullanabilir.

Gelecek gelişim yönü şunlara dikkat etmeli:

1. Risk kontrol mekanizması
2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek
3. Geliştirme ilerleme gereksinimleri: En az test ağının prototip aşamasına ulaşması, tercihen ana ağda çalışıyor olması gerekir.

2. Büyük dil modellerinin kod geliştirme yeteneklerini artırma

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel sonuçlar göstermiştir ve gelecekte bu yeteneklerin daha da geliştirilmesi beklenmektedir. Bu yetenekler sayesinde, geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması umulmaktadır. Son dönemde, büyük dil modellerinin kodu anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli referanslar oluşturmak, bunların ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır. Yüksek kaliteli model ince ayar yöntemleri, referans testlerinde doğrulanacaktır.

Ancak, şu anda bazı zorluklar devam ediyor:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• Teknik soru-cevap platformunda yüksek bilgi değeri olan etkileşim eksikliği
• Altyapı hızlı bir şekilde gelişiyor, bu da eski kodun mevcut ihtiyaçlara uygun olmamasına neden olabilir.
• Belirli bir teknolojinin anlama düzeyine yönelik değerlendirme modelinin eksikliği

Gelecek gelişim yönü:

• İnternetteki ilgili veri kalitesini iyileştirmek
• Daha fazla ekibi doğrulama inşası yapmaya teşvik et
• Teknik soru-cevap platformunda iyi sorular sormak ve yüksek kaliteli yanıtlar sağlamak
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturun, büyük dil modellerinin anlama düzeylerini değerlendirmek için
• Benchmark testlerinde iyi performans gösteren model ince ayar planları oluşturma

Son büyük başarı, tamamen AI tarafından oluşturulan yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi olacaktır.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojisi yığınını destekleme

Açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasındaki uzun vadeli güç dengesi hâlâ belirsiz. Şu anki en basit beklenti, mevcut durumu sürdürmek - büyük teknoloji şirketlerinin öncü gelişmeleri yönlendirmesi, açık kaynak modellerinin ise hızlı bir şekilde takip etmesi ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde etmesidir.

Açık AI teknoloji yığınına destek vermenin önemi şunlarda kendini göstermektedir:

1. Açık kaynaklı modeller yenilikçi iterasyonları hızlandırır: Açık kaynak topluluğunun açık kaynaklı modeller üzerindeki hızlı geliştirme ve ince ayarları, topluluğun büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını ve AI yeteneklerinin sınırlarını nasıl ilerlettiğini göstermektedir.

2. Merkeziyetsiz AI'ya güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak: AI, kontrol aracı olarak kullanılabilir; açık kaynaklı AI teknolojileri desteklemek, kullanıcılara alternatifler sunabilir.

Şu anda birçok proje açık AI teknolojik yığını destekliyor:

• Veri toplama
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi

Gelecek gelişim yönü:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üzerindeki kimlik: Cüzdanın insan kimliğini doğrulayan protokolü, AI API yanıtlarını doğrulayan protokolü destekler.
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı: AI'nin kullandığı içerik için lisans almasını (ve ödeme yapmasını) sağlamak

Bu çabalar sayesinde, AI ve şifreleme teknolojisinin birleşiminin sektöre daha fazla yenilik ve atılım getirmesini bekliyoruz.