AI ve şifreleme teknolojisinin birleştiği üç stratejik yön

Şu anda, AI ile şifreleme teknolojisinin kesişimi hızlı deney aşamasına girmektedir. Bu makalede AI+şifreleme entegrasyonunun üç ana gelişim yönü ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

1. Akıllı ajan odaklı ekonomik ekosistem oluşturma

Akıllı ajanların zincir üzerinde çalışabilirliği kanıtlandı. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşıyor, büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip. Şu anda, bu, şifreleme ve yapay zeka alanında en yenilikçi ve patlayıcı yönlerden biri haline geldi ve bu sadece bir başlangıç.

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

• Fon toplama için token toplama platformunu kullanarak
• Toplanan fonları araştırma verilerine erişim ücretlerini ödemek ve merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyonu hesaplama maliyetlerini karşılamak için kullanmak.
• Bounty platformu aracılığıyla insanları deney doğrulama çalışması için işe al

Karmaşık projeler dışında, temsilciler kişisel web siteleri kurma, sanat eserleri yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir; uygulama senaryolarının sonsuz olasılıkları vardır.

Şifreleme para bazı alanlarda benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ödeme uygulaması
• Hız avantajı: Anlık ödeme işlevi, aracılara maksimum sermaye verimliliği sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasalarına giriş: Temsilciler, varlıkları sorunsuz bir şekilde mintleyebilir, ticaret yapabilir, yatırım yönetimi, borç verme işlemleri ve kaldıraç kullanabilir.

Teknik 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.

2. Büyük dil modellerinin kod geliştirme yeteneklerini artırma

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel bir performans sergiledi ve gelecekte daha da geliştirilecektir. Bu yetenekler sayesinde geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması bekleniyor. Son zamanlarda, büyük dil modellerinin kodu anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli standartlar oluşturmak, onların ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır. Yüksek kaliteli model ince ayar planları, standart testlerde doğrulanacaktır.

Şu anda, büyük dil modellerinin belirli alanları anlama konusundaki mükemmellik seviyesine ulaşmasını engelleyen birkaç zorluk bulunmaktadır:

• 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 kodların mevcut ihtiyaçlara uymayabileceği anlamına geliyor.
• Değerlendirme modelinin anlama düzeyine dair yöntem eksikliği

Bu durumu iyileştirmek için aşağıdaki önlemler alınabilir:

• Daha iyi ilgili veriler elde etmeye yardımcı olun
• Daha fazla ekibi doğrulanmış yapılar yayınlamaya teşvik et
• Teknik soru-cevap platformunda iyi sorular sormaya ve yüksek kaliteli cevaplar vermeye aktif olarak katılın.
• Büyük dil modellerinin anlama düzeyini değerlendirmek için yüksek kaliteli referans testleri oluşturun.
• Referans testlerinde iyi performans gösteren ince ayar modeli oluşturun

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

"Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojileri yığını" aşağıdaki ana unsurları içerir:

• Eğitim verisi elde etme
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yetenekleri
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıkışı doğrulama yeteneği

Bu açık AI teknoloji yığınının önemi şunlarda kendini gösteriyor:

• Model geliştirme yeniliklerini ve deneyleri hızlandırma
• Merkeziyetsiz AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için alternatif çözümler sağlamak

Şu anda ekosistem içinde birçok proje açık AI teknoloji yığını destekliyor:

• Veri toplama: Bazı projeler veri toplama sürecini ilerletiyor.
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü: Birden fazla ağ ilgili hizmetleri geliştiriyor.
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi: Bu alanda araştırma yapan bir ekip var.

Gelecekte, açık kaynaklı AI teknoloji yığının her katmanında daha fazla ürün geliştirmeyi umuyoruz:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üzerindeki kimlik: Cüzdanın insan kimliğini doğrulayan protokollerini destekler, AI API yanıtlarını doğrulayan protokoller, kullanıcının büyük dil modeli ile etkileşimde bulunduğunu onaylamasını sağlar.
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı: AI'nın kullandığı içerik üzerinde lisans almasını (ve ödeme yapmasını) sağlamak