Ba hướng phát triển lớn của sự kết hợp giữa AI và mã hóa
Gần đây, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và mã hóa đang ở trong giai đoạn bùng nổ thử nghiệm. Bài viết này sẽ khám phá ba hướng phát triển quan trọng của sự kết hợp giữa AI và mã hóa.
1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế đại lý thông minh năng động
Việc vận hành của các đại lý thông minh trên blockchain đã được chứng minh là khả thi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang liên tục vượt qua ranh giới, thể hiện tiềm năng to lớn và không gian thiết kế rộng rãi. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đi mang tính đột phá và tiềm năng phát triển nhất trong lĩnh vực AI và mã hóa, và đây chỉ mới là khởi đầu.
Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý những dự án phức tạp cần sự phối hợp kinh tế từ nhiều bên. Chẳng hạn, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể. Cụ thể là:
Thực hiện huy động vốn thông qua nền tảng gây quỹ token
Sử dụng vốn huy động để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu, chi phí tính toán mô phỏng hợp chất trên mạng tính toán phi tập trung.
Thuê người thực hiện công việc xác minh thí nghiệm thông qua nền tảng thưởng
Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, và nhiều ứng dụng khác có khả năng vô hạn.
Các lợi ích của việc sử dụng hệ thống tiền mã hóa trong代理 thông minh bao gồm:
Ứng dụng thanh toán nhỏ
Lợi thế về tốc độ, chức năng thanh toán ngay lập tức giúp đại lý đạt được hiệu quả vốn tối đa
Tham gia thị trường vốn thông qua DeFi, thực hiện việc tạo tài sản, giao dịch, đầu tư quản lý tài sản, và các hoạt động cho vay một cách liền mạch.
Từ quy luật phát triển công nghệ, tính phụ thuộc vào đường đi đóng vai trò then chốt. Khi ngày càng nhiều đại lý thu được lợi nhuận từ mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành năng lực cốt lõi của đại lý.
2. Nâng cao khả năng của AI trong việc phát triển mã hóa
Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc viết mã và sẽ tiếp tục cải thiện trong tương lai. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển mã hóa có thể được nâng cao từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã hóa cụ thể của AI sẽ giúp hiểu được tác động tiềm tàng của AI đối với hệ sinh thái mã hóa.
Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:
Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
Số lượng xây dựng xác thực không đủ
Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao trên nền tảng cộng đồng nhà phát triển
mã hóa cơ sở hạ tầng phát triển nhanh chóng, dẫn đến mã cũ có thể không phù hợp với nhu cầu hiện tại
Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết về các dự án mã hóa cụ thể.
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:
Cải thiện chất lượng dữ liệu liên quan đến mã hóa trên internet
Khuyến khích nhiều đội ngũ phát hành xây dựng xác thực
Thúc đẩy sự tương tác tích cực trong cộng đồng nhà phát triển
Tạo các bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao, đánh giá mức độ hiểu biết của AI về các dự án mã hóa cụ thể.
Phát triển mô hình tinh chỉnh AI hoạt động tốt trong các bài kiểm tra chuẩn
3. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung
Sự cân bằng lực lượng lâu dài giữa các mô hình AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Hiện tại, các gã khổng lồ công nghệ đang thúc đẩy phát triển tiên tiến, trong khi các mô hình mã nguồn mở nhanh chóng theo kịp và đạt được những lợi thế độc đáo trong các tình huống ứng dụng cụ thể thông qua việc tinh chỉnh.
Tầm quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở được thể hiện ở:
Mô hình mã hóa nguồn mở thúc đẩy sự đổi mới và cải tiến: Cộng đồng mã hóa nguồn mở cải tiến và tinh chỉnh nhanh chóng các mô hình mã hóa nguồn mở, cho thấy cách cộng đồng có thể bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn, đẩy mạnh ranh giới khả năng AI.
Cung cấp lựa chọn cho người dùng không tin tưởng vào AI tập trung: Xem xét rằng AI có thể được sử dụng như một công cụ kiểm soát, hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở có thể cung cấp cho người dùng các giải pháp thay thế.
Các yếu tố chính của công nghệ mở AI bao gồm:
Lấy dữ liệu huấn luyện
Năng lực tính toán huấn luyện và suy luận
Chia sẻ trọng số mô hình
Khả năng xác thực đầu ra mô hình
Trong hệ sinh thái mã hóa đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và khung đào tạo phi tập trung.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi có thể xây dựng nhiều sản phẩm hơn ở tất cả các cấp độ của công nghệ AI mã nguồn mở, chẳng hạn như thu thập dữ liệu phi tập trung, xác thực danh tính trên chuỗi, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng cấp phép nội dung AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
23 thích
Phần thưởng
23
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetaMuskRat
· 07-27 15:45
bull wow đỉnh lên
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 07-27 01:29
Ôi trời ơi, nói nhiều như vậy mà chẳng nói được gì.
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunter
· 07-25 11:04
ngmi... những alpha thật sự đã đi trước các tác nhân ai này với máy quét mempool tùy chỉnh
Xem bản gốcTrả lời0
SeasonedInvestor
· 07-24 16:15
Mở ai đâu có mã hóa an toàn
Xem bản gốcTrả lời0
ConsensusDissenter
· 07-24 16:14
Lại thổi phồng AI, thế giới tiền điện tử không cần AI.
Sự kết hợp giữa AI và mã hóa: Ba xu hướng về đại lý thông minh, hiệu quả phát triển và công nghệ mở.
Ba hướng phát triển lớn của sự kết hợp giữa AI và mã hóa
Gần đây, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và mã hóa đang ở trong giai đoạn bùng nổ thử nghiệm. Bài viết này sẽ khám phá ba hướng phát triển quan trọng của sự kết hợp giữa AI và mã hóa.
1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế đại lý thông minh năng động
Việc vận hành của các đại lý thông minh trên blockchain đã được chứng minh là khả thi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang liên tục vượt qua ranh giới, thể hiện tiềm năng to lớn và không gian thiết kế rộng rãi. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đi mang tính đột phá và tiềm năng phát triển nhất trong lĩnh vực AI và mã hóa, và đây chỉ mới là khởi đầu.
Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý những dự án phức tạp cần sự phối hợp kinh tế từ nhiều bên. Chẳng hạn, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể. Cụ thể là:
Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, và nhiều ứng dụng khác có khả năng vô hạn.
Các lợi ích của việc sử dụng hệ thống tiền mã hóa trong代理 thông minh bao gồm:
Từ quy luật phát triển công nghệ, tính phụ thuộc vào đường đi đóng vai trò then chốt. Khi ngày càng nhiều đại lý thu được lợi nhuận từ mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành năng lực cốt lõi của đại lý.
2. Nâng cao khả năng của AI trong việc phát triển mã hóa
Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc viết mã và sẽ tiếp tục cải thiện trong tương lai. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển mã hóa có thể được nâng cao từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã hóa cụ thể của AI sẽ giúp hiểu được tác động tiềm tàng của AI đối với hệ sinh thái mã hóa.
Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:
Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:
3. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung
Sự cân bằng lực lượng lâu dài giữa các mô hình AI mã nguồn mở và mã nguồn đóng vẫn chưa rõ ràng. Hiện tại, các gã khổng lồ công nghệ đang thúc đẩy phát triển tiên tiến, trong khi các mô hình mã nguồn mở nhanh chóng theo kịp và đạt được những lợi thế độc đáo trong các tình huống ứng dụng cụ thể thông qua việc tinh chỉnh.
Tầm quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở được thể hiện ở:
Mô hình mã hóa nguồn mở thúc đẩy sự đổi mới và cải tiến: Cộng đồng mã hóa nguồn mở cải tiến và tinh chỉnh nhanh chóng các mô hình mã hóa nguồn mở, cho thấy cách cộng đồng có thể bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn, đẩy mạnh ranh giới khả năng AI.
Cung cấp lựa chọn cho người dùng không tin tưởng vào AI tập trung: Xem xét rằng AI có thể được sử dụng như một công cụ kiểm soát, hỗ trợ công nghệ AI mã nguồn mở có thể cung cấp cho người dùng các giải pháp thay thế.
Các yếu tố chính của công nghệ mở AI bao gồm:
Trong hệ sinh thái mã hóa đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và khung đào tạo phi tập trung.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi có thể xây dựng nhiều sản phẩm hơn ở tất cả các cấp độ của công nghệ AI mã nguồn mở, chẳng hạn như thu thập dữ liệu phi tập trung, xác thực danh tính trên chuỗi, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng cấp phép nội dung AI.