Três direções estratégicas da fusão entre IA e encriptação

Atualmente, a combinação de IA e encriptação está entrando em uma fase de rápido desenvolvimento. Este artigo detalha três direções principais de desenvolvimento.

1. Construir um sistema econômico impulsionado por agentes inteligentes

A operação de agentes inteligentes na blockchain já provou ser viável. As experiências nesta área continuam a quebrar barreiras, com um potencial enorme e um amplo espaço de design. Atualmente, este se tornou um dos direções mais revolucionárias nos campos da encriptação e da IA, e isso é apenas o começo.

No futuro, agentes inteligentes podem gerenciar projetos complexos, como a busca de compostos terapêuticos para doenças específicas no campo da pesquisa científica. Em particular:

• Recolha de fundos através da plataforma de angariação de fundos com tokens
• Utilizar os fundos angariados para pagar as despesas de acesso a dados de pesquisa e as despesas de simulação na rede de computação descentralizada
• Recrutar humanos para realizar trabalhos de validação de experimentos através da plataforma de recompensas

Além disso, o agente também pode executar tarefas simples, como criar sites pessoais, produzir obras de arte, etc., e os cenários de aplicação têm possibilidades infinitas.

Os agentes inteligentes têm mais vantagens ao executar atividades financeiras na blockchain do que usando canais tradicionais:

• Aplicações de pagamentos de baixo valor
• Vantagem de velocidade, liquidação instantânea
• Através do DeFi, é possível entrar nos mercados de capitais, permitindo a criação de ativos, negociação, investimentos, gestão financeira, empréstimos, entre outros.

2. Melhorar a capacidade de grandes modelos de linguagem no desenvolvimento de código

Os grandes modelos de linguagem já demonstraram um desempenho excelente na escrita de código e continuarão a melhorar no futuro. Com essas capacidades, espera-se que a eficiência dos desenvolvedores aumente de 2 a 10 vezes. Recentemente, a criação de benchmarks de alta qualidade para avaliar a capacidade dos grandes modelos de linguagem de entender e escrever código ajudará a compreender seu impacto potencial no ecossistema. Planos de ajuste de modelos de alta qualidade serão validados nos testes de benchmark.

Os desafios atuais incluem:

• Falta de dados de treino originais de qualidade
• Número de construções de verificação insuficiente
• Falta de interações com alto valor informativo
• O rápido desenvolvimento da infraestrutura pode tornar o código antigo desatualizado.
• Falta um método para entender o grau de compreensão do modelo de avaliação

Expectativas para o futuro:

• Obter dados relevantes melhores
• Mais equipes publicam a construção de validação
• Os membros do ecossistema interagem ativamente na plataforma de intercâmbio técnico
• Criar testes de referência de alta qualidade
• Desenvolver modelos de ajuste fino que se saiam bem em testes de referência

A conquista final será um novo cliente de nó de validação, totalmente criado por IA, de alta qualidade e diferenciado.

3. Apoiar uma pilha de tecnologia de IA aberta e descentralizada

"Pilha de tecnologia AI aberta e descentralizada" contém os seguintes elementos-chave:

• Obtenção de dados de treino
• Capacidade de cálculo para treino e inferência
• Partilha de pesos do modelo
• Capacidade de validação da saída do modelo

A importância deste stack de tecnologia de IA aberta manifesta-se em:

• Acelerar a inovação e a experimentação no desenvolvimento de modelos
• Fornecer alternativas para os utilizadores que não confiam na AI centralizada

Já existem vários projetos no ecossistema a apoiar a encriptação de tecnologias de IA abertas:

• Coleta de dados
• Poder de computação descentralizado
• Estrutura de treinamento descentralizada

No futuro, espera-se que sejam construídos mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologia de IA de código aberto, incluindo coleta de dados descentralizada, verificação de identidade em cadeia, treinamento descentralizado e infraestrutura de IP para licenciamento de conteúdo de IA.