Dalam setahun terakhir, fokus persaingan di bidang kecerdasan buatan terutama terletak pada skala model dan kemampuan dialog yang menyerupai manusia. Namun, seiring dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, sebuah tren baru sedang muncul secara diam-diam, terutama menarik perhatian pengembang agen AI on-chain. Tren ini mengungkapkan tantangan kunci dalam perkembangan AI di masa depan: mendapatkan data yang nyata, tepat waktu, dan tidak termanipulasi.
Para ahli menunjukkan bahwa bahkan sistem AI yang paling canggih pun, jika data yang dimasukkan adalah palsu, tertunda, atau dimanipulasi, hasil keluarannya tetap akan kurang berharga. Pandangan ini menyoroti pentingnya kualitas data terhadap kinerja AI.
Sebagai contoh asisten AI untuk investasi on-chain, agen cerdas ini perlu memahami dengan akurat keadaan aset pengguna, memverifikasi secara real-time situasi eksekusi transaksi, dan mampu menyinkronkan data di berbagai platform blockchain (seperti Solana, BNB, dan zkSync). Tanpa adanya verifikasi lintas rantai yang efektif, agregasi data, dan teknologi kompresi on-chain, sistem AI semacam itu tidak akan dapat mencapai potensinya dan hanya dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang terbatas.
Dalam konteks ini, solusi teknis seperti Lagrange muncul. Lagrange bukan hanya alat penyedia data yang sederhana, tetapi lebih seperti asisten multifungsi AI on-chain, yang menggabungkan manajemen data, verifikasi, dan pemicu dalam satu. Secara spesifik, Lagrange memainkan tiga peran kunci:
1. Data Officer: Bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan mengatur data lintas rantai. 2. Pejabat Pembukti: memastikan keaslian dan integritas data. 3. Pemicu Resmi: Mengaktifkan perilaku AI yang sesuai berdasarkan status data.
Dengan kemampuan agregasi data lintas rantai yang mirip SQL, Lagrange menyediakan "visi" yang jelas untuk AI on-chain, memungkinkan pemahaman menyeluruh tentang dinamika ekosistem blockchain. Kemampuan ini sangat penting untuk mengembangkan aplikasi AI on-chain yang efisien dan dapat diandalkan, dan mungkin menjadi faktor kunci dalam mendorong pengembangan integrasi blockchain dan AI generasi berikutnya.
Seiring dengan pendalaman tren ini, kita dapat memprediksi bahwa kompetisi AI di masa depan tidak hanya akan bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga pada cara membangun ekosistem yang dapat menyediakan data berkualitas tinggi, waktu nyata, dan dapat diverifikasi. Ini akan membuka skenario aplikasi baru untuk kombinasi teknologi blockchain dan kecerdasan buatan, yang berpotensi merevolusi bidang seperti keuangan terdesentralisasi, manajemen rantai pasokan, dan sistem otonom.
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.
9 Suka
Hadiah
9
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GweiWatcher
· 20jam yang lalu
Kerja bagus zksync
Lihat AsliBalas0
GateUser-c802f0e8
· 20jam yang lalu
Ini apa? Tidak lebih baik dari Lido.
Lihat AsliBalas0
SleepyValidator
· 20jam yang lalu
Apakah data cross-chain dapat diandalkan?
Lihat AsliBalas0
ImpermanentPhilosopher
· 20jam yang lalu
Data yang nyata sulit ditemukan, yang palsu banyak sekali.
Lihat AsliBalas0
pvt_key_collector
· 20jam yang lalu
Siapa yang mengerti Blockchain?
Lihat AsliBalas0
0xSoulless
· 20jam yang lalu
Aset dipasang di on-chain, bersiap-siap untuk dipermainkan.
Dalam setahun terakhir, fokus persaingan di bidang kecerdasan buatan terutama terletak pada skala model dan kemampuan dialog yang menyerupai manusia. Namun, seiring dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, sebuah tren baru sedang muncul secara diam-diam, terutama menarik perhatian pengembang agen AI on-chain. Tren ini mengungkapkan tantangan kunci dalam perkembangan AI di masa depan: mendapatkan data yang nyata, tepat waktu, dan tidak termanipulasi.
Para ahli menunjukkan bahwa bahkan sistem AI yang paling canggih pun, jika data yang dimasukkan adalah palsu, tertunda, atau dimanipulasi, hasil keluarannya tetap akan kurang berharga. Pandangan ini menyoroti pentingnya kualitas data terhadap kinerja AI.
Sebagai contoh asisten AI untuk investasi on-chain, agen cerdas ini perlu memahami dengan akurat keadaan aset pengguna, memverifikasi secara real-time situasi eksekusi transaksi, dan mampu menyinkronkan data di berbagai platform blockchain (seperti Solana, BNB, dan zkSync). Tanpa adanya verifikasi lintas rantai yang efektif, agregasi data, dan teknologi kompresi on-chain, sistem AI semacam itu tidak akan dapat mencapai potensinya dan hanya dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang terbatas.
Dalam konteks ini, solusi teknis seperti Lagrange muncul. Lagrange bukan hanya alat penyedia data yang sederhana, tetapi lebih seperti asisten multifungsi AI on-chain, yang menggabungkan manajemen data, verifikasi, dan pemicu dalam satu. Secara spesifik, Lagrange memainkan tiga peran kunci:
1. Data Officer: Bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan mengatur data lintas rantai.
2. Pejabat Pembukti: memastikan keaslian dan integritas data.
3. Pemicu Resmi: Mengaktifkan perilaku AI yang sesuai berdasarkan status data.
Dengan kemampuan agregasi data lintas rantai yang mirip SQL, Lagrange menyediakan "visi" yang jelas untuk AI on-chain, memungkinkan pemahaman menyeluruh tentang dinamika ekosistem blockchain. Kemampuan ini sangat penting untuk mengembangkan aplikasi AI on-chain yang efisien dan dapat diandalkan, dan mungkin menjadi faktor kunci dalam mendorong pengembangan integrasi blockchain dan AI generasi berikutnya.
Seiring dengan pendalaman tren ini, kita dapat memprediksi bahwa kompetisi AI di masa depan tidak hanya akan bergantung pada kemajuan algoritma, tetapi juga pada cara membangun ekosistem yang dapat menyediakan data berkualitas tinggi, waktu nyata, dan dapat diverifikasi. Ini akan membuka skenario aplikasi baru untuk kombinasi teknologi blockchain dan kecerdasan buatan, yang berpotensi merevolusi bidang seperti keuangan terdesentralisasi, manajemen rantai pasokan, dan sistem otonom.