AI ve şifreleme teknolojisinin birleştiği üç stratejik yön

Şu anda, AI ile şifreleme teknolojisinin kesişimi "Kambriyen patlaması" tarzı bir deney aşamasına girmektedir. Bu makalede AI+şifreleme entegrasyonunun üç ana gelişim yönü ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

1. En dinamik akıllı ajan tarafından yönlendirilen ekonomiyi inşa etme

Truth Terminal, AI ajanlarının zincir üzerinde çalışmasının uygulanabilirliğini kanıtladı. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşmakta ve büyük bir potansiyele sahip geniş bir tasarım alanı sunmaktadır. Şu anda bu, şifreleme ve AI alanındaki en çığır açıcı ve patlayıcı yönlerden biri haline gelmiştir.

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

• İlgili platformlar aracılığıyla token toplama
• Toplanan fonları, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyonu için erişim ücretleri ve hesaplama maliyetleri ödemek için kullanmak.
• İnsanları deney doğrulama işleri için ödül platformu aracılığıyla işe alma

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

Neden aracılar zincir üzerinde finansal faaliyetleri yürütmekte daha anlamlıdır?

Şifreleme para bazı alanlarda benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ödemeler uygulaması
• Hız avantajı: Anlık hesaplama özelliği, aracılara en yüksek sermaye verimliliğini sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasasına giriş: Temsilciler, varlıkları zahmetsizce oluşturabilir, ticaret yapabilir, yatırım ve finansal yönetim hizmetleri sunabilir, borç alabilir ve kaldıraç kullanabilir.

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

Gelecek gelişim yönü

1. Risk kontrol mekanizması: Temsilcilere tamamen sınırsız bir hareket özgürlüğü verilmemelidir.
2. Spekülatif olmayan kullanım senaryolarını teşvik etme: örneğin, bilet satın alma, stabilcoin yatırım portföyü getirilerini optimize etme, yiyecek siparişi verme vb.
3. Geliştirme ilerleme gereksinimleri: En azından test ağının prototip aşamasına ulaşılmalıdır, tercihen ana ağda çalışıyor olmalıdır.

2. LLM'lerin Solana kodu yazma yeteneklerini artırma

LLM'ler kod yazma konusunda güçlü yetenekler sergilemekte ve hızlı bir şekilde ilerlemektedir. Şu anda, LLM'lerin kod yazma konusunda hala eksiklikleri bulunsa da, AI yerel kod editörleri yazılım geliştirmeyi köklü bir şekilde değiştirmiştir. Beklenen hızlı ilerleme oranı göz önüne alındığında, bu modeller yazılım geliştirmeyi tamamen değiştirme ihtimaline sahiptir.

Ancak, şu anda LLM'lerin Solana'yı anlamada mükemmel bir seviyeye ulaşmasını engelleyen birkaç zorluk bulunmaktadır:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• İlgili platformlarda yüksek bilgi değerine sahip etkileşim eksikliği
• Solana altyapısı hızla gelişiyor, eski kod mevcut ihtiyaçlara uygun olmayabilir.
• Solana'yı anlama derecesi için değerlendirme modeli eksikliği

Gelecek Gelişim Yönü

• Daha iyi Solana verileri elde etmeye yardımcı olur
• Daha fazla doğrulama yapısı yayınla
• Ekosistem üyelerini ilgili platformlarda aktif etkileşimde bulunmaya teşvik et
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturun, LLM'lerin Solana'yı anlama derecelerini değerlendirmek için.
• Benchmark testlerinde iyi performans gösteren LLM ince ayar modelleri oluşturmak, Solana geliştiricilerinin çalışma verimliliğini artırmak.

Son hedef, tamamen AI tarafından oluşturulan yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış Solana doğrulama düğüm istemcisini gerçekleştirmektir.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji yığınına destek

Şu anda, açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasında uzun vadeli güç dengesi belirsizliğini koruyor. Mevcut trend, büyük teknoloji şirketlerinin öncü gelişmeleri teşvik etmesi, açık kaynak modellerinin ise hızlı bir şekilde takip etmesi ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde etmesidir.

Açık AI teknoloji yığını desteklemenin önemi şunlarda kendini göstermektedir:

1. Açık kaynaklı modellerin yenilikçi döngüyü hızlandırması: Açık kaynak topluluğunun açık kaynaklı modellerdeki hızlı iyileştirmeleri ve ince ayarları, topluluğun büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını göstermektedir.

2. Merkeziyetsiz AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçim sağlamak: AI, otoriter veya totaliter rejimlerin güçlü bir aracı haline gelebilir, bu nedenle açık kaynaklı AI teknolojileri yığınını desteklemek son derece önemlidir.

Açık AI teknoloji yığını destekleyen birçok proje mevcut, bunlar arasında veri toplama, merkeziyetsiz hesaplama gücü ve merkeziyetsiz eğitim çerçeveleri gibi unsurlar bulunmaktadır.

Gelecek Gelişim Yönü

Açık kaynaklı AI teknolojisi yığının her seviyesinde daha fazla ürün inşa etmeyi umuyoruz:

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