Les trois grandes directions du développement de la fusion de l'IA et du chiffrement

Actuellement, la combinaison de l'intelligence artificielle et du chiffrement connaît une croissance explosive. Cet article explorera en détail trois directions clés du développement de la fusion entre l'IA et le chiffrement.

1. Créer une économie dynamique pilotée par des agents intelligents

L'application des agents intelligents sur la blockchain a déjà montré un énorme potentiel. Les expériences dans ce domaine repoussent constamment les limites, devenant l'une des directions les plus innovantes dans les domaines de l'IA et du chiffrement.

Actuellement, nous avons déjà vu quelques développements excitants :

• Formation d'une nouvelle communauté numérique
• Plateforme de création d'agents intelligents conviviale
• Gestionnaire de fonds AI basé sur les caractéristiques des investisseurs renommés
• Un gameplay innovant

À l'avenir, les agents intelligents devraient être en mesure de gérer des projets plus complexes, tels que la recherche sur le traitement des maladies. Ils peuvent :

• Collecte de fonds par le biais de jetons
• Frais d'accès à la recherche sur les paiements et frais de calcul
• Recrutement d'humains pour la vérification des expériences

Les agents intelligents ont des avantages uniques lorsqu'ils opèrent sur la blockchain :

• Paiements de faible montant efficaces
• Règlement instantané
• Intégration transparente dans l'écosystème DeFi

Avec de plus en plus d'agents obtenant des revenus grâce au chiffrement, la connexion blockchain pourrait devenir la capacité centrale des agents.

Nous espérons voir plus d'expérimentations innovantes, en particulier :

1. Mécanisme de contrôle des risques parfait
2. Exploration des scénarios d'utilisation non spéculatifs
3. Projets ayant au moins atteint la phase de prototype du réseau de test

2. Améliorer la capacité de développement des modèles AI sur Solana

Les grands modèles linguistiques ont déjà démontré leur puissance dans l'écriture de code et devraient encore s'améliorer. Cela pourrait considérablement augmenter l'efficacité des développeurs Solana.

Cependant, il existe encore certains défis :

• Manque de données d'entraînement de haute qualité
• Nombre de constructions de vérification insuffisant
• Manque de méthodes pour évaluer le niveau de compréhension des modèles

Pour cela, nous espérons voir :

• Améliorer l'obtention des données liées à Solana
• Plus d'équipes publient des constructions de validation
• Créer des tests de référence de haute qualité
• Développer un modèle de réglage fin performant

L'objectif à long terme est de réaliser un client de validation Solana de haute qualité entièrement créé par l'IA.

3. Support des stacks technologiques d'IA ouverts et décentralisés

Le paysage à long terme des modèles d'IA open source et closed source n'est pas encore clair. Nous nous engageons à intégrer Solana de manière étroite avec l'écosystème d'IA open source, en soutenant l'accessibilité des éléments suivants :

• Données d'entraînement
• Ressources de calcul
• Poids du modèle
• Validation de la sortie du modèle

L'importance de cette stratégie se manifeste par :

1. Accélérer l'innovation et l'itération
2. Offrir plus de choix aux utilisateurs

Plusieurs projets dans l'écosystème Solana soutiennent la pile technologique AI ouverte, impliquant la collecte de données, la puissance de calcul décentralisée et les cadres d'entraînement.

Nous nous attendons à construire davantage de produits à tous les niveaux de la pile technologique AI open source, y compris :

• Collecte de données décentralisée
• Vérification d'identité sur la chaîne
• Formation décentralisée
• Infrastructure IP

Grâce à ces efforts, nous espérons favoriser la profonde intégration de l'IA et du chiffrement, posant ainsi les bases du développement technologique futur.