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

Hiện tại, sự giao thoa giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn thử nghiệm kiểu "bùng nổ Cambri". Bài viết này nêu rõ ba hướng phát triển chính của sự kết hợp AI + mã hóa.

1. Xây dựng nền kinh tế do các đại lý thông minh năng động nhất điều khiển

Truth Terminal đã chứng minh tính khả thi của các đại lý AI hoạt động trên chuỗi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang liên tục vượt qua ranh giới của các hoạt động đại lý trên chuỗi, tiềm năng lớn và không gian thiết kế rộng rãi. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đi đột phá và bùng nổ nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI.

Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần sự phối hợp kinh tế từ nhiều bên. 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 đặc hiệu. Cụ thể là:

• Thực hiện huy động vốn token qua các nền tảng liên quan
• Sử dụng vốn huy động để thanh toán phí truy cập tài liệu nghiên cứu có phí, tiến hành phí tính toán mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung.
• Tuyển dụng con người để 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 tạo tác phẩm nghệ thuật, và các tình huống ứng dụng có vô hạn khả năng.

Tại sao việc đại lý thực hiện các hoạt động tài chính trên chuỗi lại có ý nghĩa hơn?

mã hóa tiền tệ trong một số lĩnh vực có lợi thế độc đáo:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế tốc độ: Chức năng thanh toán ngay lập tức giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia vào thị trường vốn thông qua DeFi: Đại lý có thể dễ dàng tạo tài sản, thực hiện giao dịch, đầu tư quản lý tài sản, thực hiện các hoạt động cho vay, sử dụng đòn bẩy, v.v.

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

Hướng phát triển trong tương lai

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro: không thể cho đại lý quyền tự do hành động hoàn toàn không bị ràng buộc.
2. Thúc đẩy các tình huống sử dụng phi đầu cơ: như mua vé, tối ưu hóa lợi suất danh mục đầu tư stablecoin, đặt món ăn, v.v.
3. Yêu cầu tiến độ phát triển: ít nhất phải đạt được giai đoạn nguyên mẫu của mạng thử nghiệm, tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính.

2. Nâng cao khả năng viết mã Solana của LLMs

LLMs đã thể hiện khả năng mạnh mẽ trong việc viết mã và tiến bộ nhanh chóng. Hiện tại, mặc dù LLMs vẫn còn những thiếu sót trong việc viết mã, nhưng trình chỉnh sửa mã gốc AI đã thay đổi hoàn toàn việc phát triển phần mềm. Xét đến tỷ lệ tiến bộ nhanh chóng dự kiến, những mô hình này rất có thể sẽ thay đổi hoàn toàn việc phát triển phần mềm.

Tuy nhiên, hiện tại có một số thách thức cản trở LLMs đạt được trình độ xuất sắc trong việc hiểu Solana:

• Thiếu dữ liệu đào tạo gốc chất lượng cao
• Số lượng xây dựng xác minh không đủ
• Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao trên các nền tảng liên quan
• Hạ tầng Solana phát triển nhanh chóng, mã cũ có thể không phù hợp với nhu cầu hiện tại
• Thiếu mô hình đánh giá về mức độ hiểu biết của Solana

hướng phát triển trong tương lai

• Giúp lấy dữ liệu Solana tốt hơn
• Phát hành nhiều bản xác nhận hơn
• Khuyến khích các thành viên trong hệ sinh thái tương tác tích cực trên các nền tảng liên quan
• Tạo các bài kiểm tra chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của LLM đối với Solana.
• Tạo mô hình LLM tinh chỉnh có hiệu suất tốt trong các bài kiểm tra hiệu suất, tăng tốc độ làm việc của các nhà phát triển Solana.

Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một khách hàng xác thực Solana 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

Hiện tại, sự cân bằng sức mạnh lâu dài giữa mô hình mã nguồn mở và mô hình mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Xu hướng hiện tại là các công ty công nghệ lớn thúc đẩy sự 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. Mô hình mã nguồn mở tăng tốc độ đổi mới: Cộng đồng mã nguồn mở cải tiến và tinh chỉnh nhanh chóng mô hình mã nguồn mở, cho thấy cách cộng đồng bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn.

2. Cung cấp lựa chọn cho người dùng không tin tưởng vào AI trung tâm: AI có thể trở thành công cụ mạnh mẽ cho các chế độ độc tài hoặc chính quyền chuyên quyền, vì vậy việc hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở là cực kỳ quan trọng.

Đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ mở AI, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và khung đào tạo phi tập trung.

phương hướng phát triển trong tương lai

Hy vọng xây dựng nhiều sản phẩm ở mọi cấp độ của công nghệ AI mã nguồn mở:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Danh tính trên chuỗi: hỗ trợ giao thức ví xác thực danh tính con người, giao thức xác thực phản hồi API AI
• 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.