Las tres direcciones estratégicas de la fusión de la IA y la encriptación

Actualmente, la combinación de IA y encriptación está entrando en un período de explosión innovadora. Este artículo detallará tres direcciones clave de desarrollo de esta fusión.

1. Construir una economía ecológica impulsada por agentes inteligentes

Las prácticas recientes han demostrado que los agentes de IA pueden operar de manera efectiva en la blockchain. Este campo está constantemente rompiendo los límites de las operaciones en la cadena de agentes, con un gran potencial y un amplio espacio de diseño. Actualmente, se ha convertido en una de las direcciones más disruptivas y explosivas en los campos de encriptación y IA, y esto es solo el comienzo.

En el futuro, se espera que los agentes inteligentes gestionen proyectos complejos que requieren coordinación económica entre múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación científica, los agentes pueden ser responsables de buscar compuestos terapéuticos para enfermedades específicas:

• Recaudación de fondos a través de la plataforma de emisión de tokens
• Utilizar los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a los datos de investigación y realizar simulaciones de compuestos en una red de computación descentralizada.
• Reclutar humanos para realizar trabajos de verificación experimental a través de la plataforma de recompensas

Además de proyectos complejos, los agentes también pueden llevar a cabo tareas simples como la creación de sitios web personales, la creación de obras de arte, etc., y los escenarios de aplicación tienen posibilidades infinitas.

La tecnología de encriptación tiene ventajas únicas en el apoyo a las actividades de agencia:

• Aplicación de pagos pequeños
• La ventaja de velocidad, la función de liquidación instantánea ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital.
• Acceder al mercado de capitales a través de DeFi, realizando operaciones de acuñación de activos, negociación, inversión, gestión de activos y préstamos sin inconvenientes.

Desde la perspectiva de las leyes de desarrollo tecnológico, la dependencia del camino juega un papel clave. A medida que más y más agentes obtienen beneficios a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en una capacidad central para los agentes.

Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:

1. Explorar mecanismos de control de riesgos
2. Promover escenarios de uso no especulativos
3. Acelerar el progreso del desarrollo, lograr la ejecución del prototipo de la red de pruebas o de la red principal.

2. Mejorar la capacidad de LLM en el desarrollo de código

Los modelos de lenguaje grandes han demostrado un rendimiento sobresaliente en la escritura de código, y en el futuro se espera que mejoren aún más. A través de estas habilidades, se espera que la eficiencia de los desarrolladores aumente entre 2 y 10 veces. Recientemente, establecer estándares de alta calidad para evaluar la capacidad de los LLMs para entender y escribir código ayudará a comprender el impacto potencial de los LLMs en el ecosistema.

Sin embargo, todavía existen algunos desafíos:

• Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad
• Número de construcciones de verificación insuficiente
• Falta de interacción de alto valor informativo en el foro técnico
• El rápido desarrollo de la infraestructura ha llevado a que el código antiguo pueda no ser aplicable.
• Falta de métodos para evaluar el grado de comprensión del modelo

Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:

• Mejorar la calidad de los datos relevantes en Internet
• Animar a más equipos a publicar construcciones de verificación
• Mejorar la calidad de las preguntas y respuestas en la plataforma de intercambio técnico
• Crear pruebas de referencia de alta calidad
• Desarrollar un modelo de ajuste fino LLM que se comporte bien en pruebas de referencia

El objetivo final es lograr un nuevo cliente de nodo de validación creado completamente por IA, de alta calidad y diferenciado.

3. Soporte para una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada

El equilibrio de poder a largo plazo entre modelos de código abierto y cerrado sigue siendo incierto. La situación más probable es que se mantenga el statu quo: las grandes empresas tecnológicas impulsan el desarrollo de vanguardia, mientras que los modelos de código abierto siguen rápidamente y obtienen ventajas únicas en escenarios de aplicación específicos a través del ajuste fino.

La importancia de apoyar la pila de tecnología de AI abierta se refleja en:

1. Acelerar la innovación y la iteración: La rápida mejora y ajuste de los modelos de código abierto por parte de la comunidad de código abierto demuestra cómo la comunidad puede complementar de manera efectiva el trabajo de las grandes empresas de IA.
2. Proporcionar opciones para usuarios que desconfían de la IA centralizada: dado que la IA puede ser utilizada como una herramienta de control, apoyar una pila de tecnología de IA de código abierto puede ofrecer a los usuarios alternativas.

Actualmente, ya hay varios proyectos en el ecosistema que apoyan la pila de tecnología de AI abierta, incluyendo la recolección de datos, la computación descentralizada y los marcos de entrenamiento descentralizados.

Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:

• Recolección de datos descentralizada
• Verificación de identidad en la cadena
• Entrenamiento descentralizado
• Infraestructura IP, que permite a la IA licenciar y pagar por el contenido que utiliza