Três principais direções estratégicas da fusão entre AI e encriptação

Atualmente, a interseção entre AI e encriptação está entrando em uma fase experimental do tipo "Explosão Cambriana". Este artigo detalha três direções principais de desenvolvimento da fusão AI + encriptação.

1. Construir a economia mais vibrante impulsionada por agentes inteligentes

A Truth Terminal já provou a viabilidade da operação de agentes de IA em cadeia. Os experimentos nesta área estão constantemente ultrapassando os limites da operação de agentes em cadeia, com imenso potencial e um amplo espaço de design. Atualmente, esta se tornou uma das direções mais inovadoras e explosivas nos campos da encriptação e IA.

No futuro, agentes inteligentes poderão gerir projetos complexos que requerem coordenação econômica entre várias partes. Por exemplo, no campo da pesquisa científica, os agentes podem ser responsáveis por encontrar compostos terapêuticos para doenças específicas. Especificamente:

• Realizar captação de fundos para tokens através de plataformas relevantes
• Utilizar os fundos angariados para pagar as despesas de acesso a materiais de pesquisa pagos, e os custos de simulação de compostos em uma rede de computação descentralizada.
• Recrutar humanos para executar trabalhos de validação de experimentos através da plataforma de recompensas

Além de projetos complexos, os agentes também podem executar tarefas simples, como criar sites pessoais e obras de arte, com possibilidades de aplicação infinitas.

Por que é mais significativo para os agentes realizarem atividades financeiras na cadeia?

A encriptação tem vantagens únicas em certos campos:

• Aplicações de pagamentos de baixo valor
• Vantagem de velocidade: A função de liquidação instantânea ajuda os agentes a alcançar a máxima eficiência de capital.
• Acesso ao mercado de capitais através do DeFi: os agentes podem cunhar ativos, realizar transações, investir, fazer operações de empréstimo e utilizar alavancagem de forma integrada.

Do ponto de vista das regras de desenvolvimento técnico, a dependência de trajetória desempenha um papel crucial. À medida que mais e mais agentes obtêm lucros através de encriptação, a conexão encriptada provavelmente se tornará a capacidade central dos agentes.

Direção de desenvolvimento futuro

1. Mecanismo de controlo de riscos: não se pode dar aos agentes liberdade de ação completamente irrestrita.
2. Promover cenários de uso não especulativo: como comprar bilhetes, otimizar o rendimento da carteira de investimentos em encriptação estável, encomendar comida, etc.
3. Requisitos de progresso de desenvolvimento: deve pelo menos atingir a fase de protótipo da rede de teste, melhor ainda se já estiver a funcionar na rede principal.

2. Aumentar a capacidade dos LLMs para escrever código Solana

Os LLMs já demonstraram uma forte capacidade e progresso rápido na escrita de código. Atualmente, embora os LLMs ainda apresentem algumas deficiências na escrita de código, os editores de código nativos de IA já mudaram fundamentalmente o desenvolvimento de software. Tendo em conta a taxa de progresso esperada, é muito provável que esses modelos transformem completamente o desenvolvimento de software.

No entanto, atualmente existem vários desafios que impedem os LLMs de alcançar um nível de excelência na compreensão do Solana:

• Falta de dados de treino originais de alta qualidade
• Número insuficiente de construções de verificação
• Falta de interações de alto valor informativo nas plataformas relacionadas.
• A infraestrutura da Solana está a desenvolver-se rapidamente, e o código antigo pode não ser adequado às necessidades atuais.
• Falta um método de avaliação do nível de compreensão do Solana.

Direção de desenvolvimento futuro

• Ajudar a obter melhores dados do Solana
• Publicar mais construções de validação
• Incentivar os membros do ecossistema a interagir ativamente nas plataformas relevantes
• Criar testes de referência de alta qualidade para avaliar a compreensão dos LLMs sobre Solana
• Criar modelos LLM de microajuste que se destacam em benchmarks, acelerando a eficiência de trabalho dos desenvolvedores Solana.

O objetivo final é criar um novo cliente de nó de validação Solana, de alta qualidade e diferenciado, totalmente desenvolvido por IA.

3. Suporte a pilhas de tecnologia de IA abertas e descentralizadas

Atualmente, o equilíbrio de poder a longo prazo entre modelos de código aberto e fechado ainda é incerto. A tendência atual é que grandes empresas de tecnologia impulsionem o desenvolvimento na vanguarda, enquanto os modelos de código aberto seguem rapidamente e ganham vantagens únicas em cenários de aplicação específicos através de ajustes finos.

A importância de apoiar a pilha de tecnologia de AI aberta reflete-se em:

1. Modelos de código aberto aceleram a inovação e a iteração: a rápida melhoria e ajuste dos modelos de código aberto pela comunidade de código aberto demonstra como a comunidade pode complementar efetivamente o trabalho das grandes empresas de IA.

2. Oferecer uma escolha aos usuários que não confiam em IA centralizada: A IA pode tornar-se uma poderosa ferramenta para regimes autocráticos ou autoritários, portanto, é crucial apoiar uma pilha de tecnologia de IA de código aberto.

Vários projetos já estão a apoiar a pilha tecnológica da OpenAI, incluindo a coleta de dados, computação descentralizada e estruturas de treinamento descentralizadas.

Direção de desenvolvimento futuro

Espero construir mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologia de IA de código aberto:

• Coleta de dados descentralizada
• Identidade em cadeia: protocolo que suporta a validação da identidade humana por meio de carteira, protocolo que valida a resposta da API de IA
• Treinamento descentralizado
• Infraestrutura IP: permite que a IA licencie (e pague) o conteúdo que utiliza.