AI ve şifreleme teknolojisinin birleştiği üç büyük gelişim yönü

Son zamanlarda, yapay zeka ve şifreleme teknolojilerinin birleşimi deneysel bir patlama aşamasında. Bu makalede, AI ile şifrelemenin entegrasyonunun üç önemli gelişim yönü ele alınacaktır.

1. Aktif Akıllı Temsilci Ekonomik Ekosisteminin Oluşturulması

Akıllı ajanların blok zincirindeki çalışmasının uygulanabilir olduğu kanıtlandı. Bu alandaki deneyler sürekli olarak sınırları aşarak büyük bir potansiyel ve geniş bir tasarım alanı sergiliyor. Şu anda, bu, AI ve şifreleme alanındaki en devrimci ve gelişim potansiyeli en yüksek yönlerden biri haline geldi ve bu sadece bir başlangıç.

Gelecekte, akıllı ajanlar çok taraflı ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir. Özellikle:

• Fon toplama için token toplama platformunu kullanarak
• Toplanan fonları, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyonu hesaplama maliyetleri için araştırma verilerine erişim ücretlerini ödemek için kullanmak.
• İnsanları deney doğrulama çalışmaları için ödül platformu aracılığıyla işe almak

Karmaşık projeler dışında, aracı ayrıca kişisel web siteleri kurma, sanat eserleri yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir; uygulama alanları sonsuz olasılığa sahiptir.

Akıllı ajanların şifreleme para birimi sistemlerinin avantajları şunlardır:

• Küçük ölçekli ödeme uygulamaları
• Hız avantajı, anlık ödeme işlevi aracılara maksimum sermaye verimliliği sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasasına girmek, varlık oluşturma, ticaret, yatırım yönetimi, borç verme işlemleri gibi işlemleri sorunsuz bir şekilde gerçekleştirmek

Teknik gelişim kurallarına göre, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Daha fazla aracının kripto para ile kazanç elde etmesiyle birlikte, şifreleme bağlantısı muhtemelen aracının temel yeteneği haline gelecektir.

2. AI'nin şifreleme kod geliştirme yeteneklerini artırma

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel bir performans sergiliyor ve gelecekte daha da gelişmesi bekleniyor. Bu yetenekler sayesinde, şifreleme geliştiricilerin verimliliği 2-10 kat artabilir. Son zamanlarda, yapay zekanın belirli şifreleme kodlarını anlama ve yazma yeteneğini değerlendirmek için yüksek kaliteli referanslar oluşturulması, yapay zekanın şifreleme ekosistemine olası etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır.

Ancak, şu anda bazı zorluklar hala mevcut:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yeterli inşa sayısı doğrulanmadı
• Geliştirici topluluğu platformunda yüksek bilgi değeri olan etkileşim eksik.
• Şifreleme altyapısı hızla gelişiyor, bu da eski kodların mevcut ihtiyaçlara uygun olmaması anlamına geliyor.
• Belirli şifreleme projelerinin anlama düzeyini değerlendirmek için bir model eksikliği

Gelecekteki gelişim yönleri şunları içerir:

• İnternetteki şifreleme ile ilgili veri kalitesini artırmak
• Daha fazla ekibi doğrulama inşası yayınlamaya teşvik et
• Geliştirici topluluğunun aktif etkileşimini teşvik etmek
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturun, AI'nın belirli şifreleme projelerini anlama düzeyini değerlendirin.
• Referans testlerinde iyi performans gösteren AI ince ayar modeli geliştirmek

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojisi yığınına destek

Açık kaynak ve kapalı kaynak AI modellerinin uzun vadeli güç dengesi hâlâ belirsiz. Şu anda, teknoloji devleri öncü gelişmeleri teşvik ederken, açık kaynak modelleri hızlı bir şekilde takip ediyor ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde ediyor.

Açık AI teknoloji yığınının desteklenmesinin önemi şunlarda kendini göstermektedir:

1. Açık kaynaklı modeller yenilikçi iterasyonu hızlandırır: Açık kaynak topluluğunun açık kaynaklı modeller üzerindeki hızlı iyileştirmeleri ve ince ayarları, topluluğun büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını ve AI yeteneklerinin sınırlarını nasıl ilerlettiğini göstermektedir.

2. Merkeziyetsiz AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak: AI'nın bir kontrol aracı olarak kullanılabileceği göz önüne alındığında, açık kaynaklı AI teknolojileri desteği kullanıcılara alternatifler sunabilir.

Açık AI teknoloji yığını için ana unsurlar şunlardır:

• Eğitim verisi elde etme
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yeteneği
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıktısı doğrulama yeteneği

Şifreleme ekosisteminde, veri toplama, merkeziyetsiz hesaplama ve merkeziyetsiz eğitim çerçeveleri gibi açık AI teknoloji yığınını destekleyen birçok proje bulunmaktadır.

Gelecekte, açık kaynaklı AI teknoloji yığınındaki her düzeyde daha fazla ürün oluşturmayı bekliyoruz, örneğin merkeziyetsiz veri toplama, zincir üzerinde kimlik doğrulama, merkeziyetsiz eğitim ve AI içerik lisanslama altyapısı gibi.