Три основных направления слияния ИИ и шифрования технологий

Недавно сочетание искусственного интеллекта и шифрования находится на стадии экспериментального бума. В этой статье будут рассмотрены три важных направления развития интеграции ИИ и шифрования.

1. Создание активной экосистемы интеллектуальной агентской экономики

Успешная работа интеллектуальных агентов на блокчейне была подтверждена. Эксперименты в этой области постоянно расширяют границы, демонстрируя огромный потенциал и широкие возможности для дизайна. В настоящее время это стало одним из самых прорывных и перспективных направлений в области ИИ и шифрования, и это лишь начало.

В будущем интеллектуальные агенты могут управлять сложными проектами, требующими многопартийной экономической координации. Например, в области научных исследований агенты могут быть ответственны за поиск лечебных соединений для специфических заболеваний. Более конкретно:

• Сбор средств через платформу привлечения средств с помощью токенов
• Использование средств сбора для оплаты доступа к исследовательским данным, затраты на вычисления симуляции соединений в децентрализованной вычислительной сети
• Нанимать людей для выполнения экспериментальных верификационных работ через платформу вознаграждений

Помимо сложных проектов, агенты также могут выполнять простые задачи, такие как создание личных сайтов, создание художественных произведений и т.д., их сценарии применения имеют бесконечные возможности.

Преимущества использования системы шифрования для интеллектуальных агентов включают:

• Приложения для мелких платежей
• Преимущество скорости, функция мгновенных расчетов помогает агентам достигать максимальной эффективности капитала
• Войти на рынок капитала через DeFi, безшовно производить создание активов, торговлю, инвестиции, операции по кредитованию и займам и т.д.

С точки зрения закономерностей технического развития, зависимость от пути играет ключевую роль. Поскольку все больше агентов получают доход через шифрование, шифрованное соединение, вероятно, станет ключевой способностью агентов.

2. Повышение возможностей ИИ в разработке шифрования кода

Большие языковые модели уже продемонстрировали отличные результаты в написании кода и в будущем будут еще больше улучшаться. Благодаря этим возможностям, эффективность разработчиков шифрования может увеличиться в 2-10 раз. В последнее время создание высококачественных стандартов для оценки способности ИИ понимать и писать конкретный шифровальный код поможет понять потенциальное влияние ИИ на экосистему шифрования.

Однако в настоящее время все еще существуют некоторые проблемы:

• Недостаток качественных исходных тренировочных данных
• Недостаточное количество подтвержденных построек
• На платформе сообщества разработчиков не хватает интерактивности с высокой информационной ценностью
• шифрование инфраструктура развивается быстро, что приводит к тому, что старый код может не подходить для текущих потребностей
• Недостаток методов оценки модели для понимания конкретных шифрования проектов

Будущие направления развития включают в себя:

• Улучшение качества данных, связанных с шифрованием, в Интернете
• Поощрение большего числа команд к публикации проверенных сборок
• Содействие активному взаимодействию сообщества разработчиков
• Создание высококачественных бенчмарков для оценки понимания AI в отношении конкретных шифрование проектов.
• Разработка хорошо показавшей себя в бенчмаркинге модели глубокого обучения с адаптацией

3. Поддержка открытого и децентрализованного стека технологий ИИ

Долгосрочный баланс сил между открытыми и закрытыми AI моделями все еще неясен. В настоящее время технологические гиганты продвигают передовые разработки, в то время как открытые модели быстро следуют за ними и получают уникальные преимущества в определенных сценариях применения благодаря тонкой настройке.

Важность поддержки открытого стека технологий AI проявляется в:

1. Открытые модели ускоряют инновационные итерации: быстрое улучшение и доработка открытых моделей сообществом демонстрирует, как сообщество может эффективно дополнять работу крупных компаний в области ИИ, продвигая границы возможностей ИИ.

2. Предоставление выбора пользователям, не доверяющим централизованному ИИ: учитывая, что ИИ может использоваться в качестве инструмента контроля, поддержка стеков открытого кода ИИ может предложить пользователям альтернативные решения.

Ключевые элементы открытого технологического стека AI включают:

• Получение обучающих данных
• Возможности вычислений для обучения и вывода
• Обмен весами модели
• Способность проверки вывода модели

В экосистеме шифрования уже существует несколько проектов, поддерживающих открытый стек технологий ИИ, включая сбор данных, децентрализованную вычислительную мощность и децентрализованные тренировочные фреймворки.

В будущем мы надеемся создать更多 продуктов на всех уровнях стека открытых технологий ИИ, таких как децентрализованный сбор данных, удостоверение личности на блокчейне, децентрализованное обучение и инфраструктура лицензирования контента ИИ.