Baru-baru ini, penggabungan teknologi kecerdasan buatan dan enkripsi berada dalam tahap percobaan yang sangat pesat. Artikel ini akan membahas tiga arah perkembangan penting dari penggabungan AI dan enkripsi.
1. Membangun Ekosistem Ekonomi Agen Cerdas yang Aktif
Operasi agen cerdas di blockchain telah terbukti dapat dilakukan. Eksperimen di bidang ini terus menerobos batasan, menunjukkan potensi besar dan ruang desain yang luas. Saat ini, ini telah menjadi salah satu arah paling inovatif dan berpotensi berkembang di bidang AI dan enkripsi, dan ini baru permulaan.
Di masa depan, agen cerdas mungkin akan mengelola proyek kompleks yang memerlukan koordinasi ekonomi dari berbagai pihak. Misalnya, di bidang penelitian, agen dapat bertanggung jawab untuk mencari senyawa pengobatan untuk penyakit tertentu. Secara spesifik:
Melakukan penggalangan dana melalui platform penggalangan dana token
Menggunakan dana yang dikumpulkan untuk membayar biaya akses data penelitian, dan biaya perhitungan simulasi senyawa di jaringan komputasi terdesentralisasi.
Merekrut manusia untuk pekerjaan verifikasi eksperimen melalui platform bounty
Selain proyek yang kompleks, agen juga dapat melakukan tugas-tugas sederhana seperti membangun situs web pribadi, menciptakan karya seni, dan lain-lain, dengan kemungkinan aplikasi yang tidak terbatas.
Keuntungan menggunakan sistem mata uang digital oleh agen cerdas termasuk:
Aplikasi pembayaran kecil
Keunggulan kecepatan, fungsi penyelesaian instan membantu agen mencapai efisiensi modal maksimum
Masuk ke pasar modal melalui DeFi, melakukan pencetakan aset, perdagangan, investasi, manajemen keuangan, dan operasi pinjaman secara seamless.
Dari sudut pandang perkembangan teknologi, ketergantungan jalur memainkan peran kunci. Seiring semakin banyak agen yang mendapatkan keuntungan melalui enkripsi, koneksi enkripsi kemungkinan besar akan menjadi kemampuan inti agen.
2. Meningkatkan kemampuan AI dalam pengembangan kode enkripsi
Model bahasa besar telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam penulisan kode, dan di masa depan akan terus meningkat. Melalui kemampuan ini, efisiensi pengembang enkripsi diharapkan dapat meningkat 2-10 kali lipat. Baru-baru ini, dengan membangun standar berkualitas tinggi untuk mengevaluasi pemahaman dan penulisan kode enkripsi tertentu oleh AI, akan membantu memahami potensi dampak AI terhadap ekosistem enkripsi.
Namun, masih ada beberapa tantangan saat ini:
Kurangnya data pelatihan asli yang berkualitas tinggi
Jumlah konstruksi verifikasi tidak cukup
Kurangnya interaksi dengan nilai informasi tinggi di platform komunitas pengembang
Infrastruktur enkripsi berkembang pesat, menyebabkan kode lama mungkin tidak cocok untuk kebutuhan saat ini
Kurangnya metode untuk mengevaluasi pemahaman terhadap proyek enkripsi tertentu
Arah pengembangan di masa depan meliputi:
Meningkatkan kualitas data terkait enkripsi di internet
Mendorong lebih banyak tim untuk merilis pembangunan yang terverifikasi
Mendorong interaksi positif dalam komunitas pengembang
Buat pengujian benchmark berkualitas tinggi untuk mengevaluasi pemahaman AI terhadap proyek enkripsi tertentu
Mengembangkan model AI fine-tuning yang berkinerja baik dalam pengujian kinerja
3. Mendukung tumpukan teknologi AI yang terbuka dan terdesentralisasi
Keseimbangan kekuatan jangka panjang antara model AI sumber terbuka dan tertutup masih belum jelas. Saat ini, raksasa teknologi mendorong perkembangan terdepan, sementara model sumber terbuka dengan cepat mengikuti dan memperoleh keunggulan unik melalui penyesuaian dalam aplikasi tertentu.
Pentingnya mendukung tumpukan teknologi AI terbuka terletak pada:
Model sumber terbuka mempercepat iterasi inovasi: Komunitas sumber terbuka yang cepat dalam memperbaiki dan menyesuaikan model sumber terbuka menunjukkan bagaimana komunitas dapat secara efektif melengkapi pekerjaan perusahaan AI besar dan mendorong batas kemampuan AI.
Memberikan pilihan bagi pengguna yang tidak mempercayai AI terpusat: Mengingat bahwa AI dapat digunakan sebagai alat kontrol, mendukung tumpukan teknologi AI sumber terbuka dapat memberikan alternatif bagi pengguna.
Elemen kunci dari tumpukan teknologi AI terbuka meliputi:
Pengambilan data pelatihan
Kemampuan komputasi pelatihan dan inferensi
Berbagi bobot model
Kemampuan verifikasi output model
Dalam ekosistem enkripsi, sudah ada beberapa proyek yang mendukung tumpukan teknologi AI terbuka, termasuk pengumpulan data, daya komputasi terdesentralisasi, dan kerangka pelatihan terdesentralisasi.
Ke depan, kami berharap dapat membangun lebih banyak produk di berbagai lapisan tumpukan teknologi AI sumber terbuka, seperti pengumpulan data terdesentralisasi, verifikasi identitas di blockchain, pelatihan terdesentralisasi, dan infrastruktur lisensi konten AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
23 Suka
Hadiah
23
8
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MetaMuskRat
· 07-27 15:45
bull wah top ke
Lihat AsliBalas0
RektRecorder
· 07-27 01:29
Wah, sudah berbicara begitu banyak tetapi tidak mengatakan apa-apa.
Lihat AsliBalas0
MEVHunter
· 07-25 11:04
ngmi... alpha sejati sudah mendahului agen-agen AI ini dengan pemindai mempool kustom
Integrasi AI dan enkripsi: Tiga tren agen cerdas, efisiensi pengembangan, dan tumpukan teknologi terbuka
Tiga Arah Perkembangan Integrasi AI dan Enkripsi
Baru-baru ini, penggabungan teknologi kecerdasan buatan dan enkripsi berada dalam tahap percobaan yang sangat pesat. Artikel ini akan membahas tiga arah perkembangan penting dari penggabungan AI dan enkripsi.
1. Membangun Ekosistem Ekonomi Agen Cerdas yang Aktif
Operasi agen cerdas di blockchain telah terbukti dapat dilakukan. Eksperimen di bidang ini terus menerobos batasan, menunjukkan potensi besar dan ruang desain yang luas. Saat ini, ini telah menjadi salah satu arah paling inovatif dan berpotensi berkembang di bidang AI dan enkripsi, dan ini baru permulaan.
Di masa depan, agen cerdas mungkin akan mengelola proyek kompleks yang memerlukan koordinasi ekonomi dari berbagai pihak. Misalnya, di bidang penelitian, agen dapat bertanggung jawab untuk mencari senyawa pengobatan untuk penyakit tertentu. Secara spesifik:
Selain proyek yang kompleks, agen juga dapat melakukan tugas-tugas sederhana seperti membangun situs web pribadi, menciptakan karya seni, dan lain-lain, dengan kemungkinan aplikasi yang tidak terbatas.
Keuntungan menggunakan sistem mata uang digital oleh agen cerdas termasuk:
Dari sudut pandang perkembangan teknologi, ketergantungan jalur memainkan peran kunci. Seiring semakin banyak agen yang mendapatkan keuntungan melalui enkripsi, koneksi enkripsi kemungkinan besar akan menjadi kemampuan inti agen.
2. Meningkatkan kemampuan AI dalam pengembangan kode enkripsi
Model bahasa besar telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam penulisan kode, dan di masa depan akan terus meningkat. Melalui kemampuan ini, efisiensi pengembang enkripsi diharapkan dapat meningkat 2-10 kali lipat. Baru-baru ini, dengan membangun standar berkualitas tinggi untuk mengevaluasi pemahaman dan penulisan kode enkripsi tertentu oleh AI, akan membantu memahami potensi dampak AI terhadap ekosistem enkripsi.
Namun, masih ada beberapa tantangan saat ini:
Arah pengembangan di masa depan meliputi:
3. Mendukung tumpukan teknologi AI yang terbuka dan terdesentralisasi
Keseimbangan kekuatan jangka panjang antara model AI sumber terbuka dan tertutup masih belum jelas. Saat ini, raksasa teknologi mendorong perkembangan terdepan, sementara model sumber terbuka dengan cepat mengikuti dan memperoleh keunggulan unik melalui penyesuaian dalam aplikasi tertentu.
Pentingnya mendukung tumpukan teknologi AI terbuka terletak pada:
Model sumber terbuka mempercepat iterasi inovasi: Komunitas sumber terbuka yang cepat dalam memperbaiki dan menyesuaikan model sumber terbuka menunjukkan bagaimana komunitas dapat secara efektif melengkapi pekerjaan perusahaan AI besar dan mendorong batas kemampuan AI.
Memberikan pilihan bagi pengguna yang tidak mempercayai AI terpusat: Mengingat bahwa AI dapat digunakan sebagai alat kontrol, mendukung tumpukan teknologi AI sumber terbuka dapat memberikan alternatif bagi pengguna.
Elemen kunci dari tumpukan teknologi AI terbuka meliputi:
Dalam ekosistem enkripsi, sudah ada beberapa proyek yang mendukung tumpukan teknologi AI terbuka, termasuk pengumpulan data, daya komputasi terdesentralisasi, dan kerangka pelatihan terdesentralisasi.
Ke depan, kami berharap dapat membangun lebih banyak produk di berbagai lapisan tumpukan teknologi AI sumber terbuka, seperti pengumpulan data terdesentralisasi, verifikasi identitas di blockchain, pelatihan terdesentralisasi, dan infrastruktur lisensi konten AI.