AI ve şifreleme teknolojisinin birleşimindeki üç stratejik yön

Şu anda, AI ile şifreleme teknolojisinin birleşimi hızlı bir gelişim aşamasına girmektedir. Bu makalede üç ana gelişim yönü detaylı bir şekilde açıklanmaktadır.

1. Akıllı ajanlar tarafından yönlendirilen ekonomik sistemin inşası

Akıllı ajanların blok zincirindeki çalışmaları kanıtlanmış durumda. Bu alandaki deneyler sürekli olarak sınırları zorluyor, büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip. Şu anda bu, şifreleme ve AI alanındaki en devrimci yönlerden biri haline geldi ve bu daha başlangıç.

Gelecekte, akıllı ajanlar karmaşık projeleri yönetebilir, örneğin araştırma alanında belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmak için.

• Fon toplama için token toplama platformu kullanarak
• Toplanan fonları araştırma verilerine erişim ücretleri ve merkeziyetsiz hesaplama ağındaki simülasyon hesaplama ücretleri için kullanmak
• İnsanları deney doğrulama çalışmaları için ödül platformu aracılığıyla işe almak

Bunun yanı sıra, aracılar kişisel web siteleri kurmak, sanat eserleri yaratmak gibi basit görevleri de yerine getirebilir, uygulama senaryolarının sonsuz olasılığı vardır.

Akıllı ajanlar, blok zincirinde finansal faaliyetleri yürütmenin geleneksel kanallara göre daha avantajlı olduğunu gösteriyor:

• Küçük ödeme uygulamaları
• Hız avantajı, anlık hesaplama
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasalarına girmek, varlıkları sorunsuz bir şekilde mintlemek, ticaret yapmak, yatırım yönetimi, kredi verme gibi işlemleri gerçekleştirebilir.

2. Büyük dil modellerinin kod geliştirme yeteneklerini artırma

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel sonuçlar göstermiştir ve gelecekte daha da geliştirilecektir. Bu yetenekler sayesinde, geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması bekleniyor. Son zamanlarda, büyük dil modellerinin kod anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli bir referans oluşturulması, ekosistem üzerindeki potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacaktır. Yüksek kaliteli model ince ayar planları, referans testlerinde doğrulanacaktır.

Şu anda karşılaşılan zorluklar şunlardır:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yapı doğrulama sayısı yetersiz
• Yüksek bilgi değerine sahip etkileşim eksikliği
• Altyapının hızlı gelişimi, eski kodun uygun olmamasına neden olabilir.
• Değerlendirme modeli anlama seviyesini ölçme yönteminin eksikliği

Gelecekte görmek umudundayım:

• Daha iyi ilgili veriler elde et
• Daha fazla ekip, doğrulama yapısı yayımladı
• Ekosistem üyeleri, teknik iletişim platformunda aktif etkileşimde bulunuyor.
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturma
• Referans testlerinde iyi performans gösteren ince ayar modeli geliştirin

Son büyük başarı, tamamen AI tarafından oluşturulan, yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi olacaktır.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

"Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji yığını" aşağıdaki ana unsurları içerir:

• Verilerin toplanması
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yeteneği
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıkış doğrulama yeteneği

Bu açık AI teknoloji yığını önemli bir şekilde şunları yansıtır:

• Model geliştirme yeniliklerini ve deneylerini hızlandırma
• Merkezi AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için alternatifler sunmak

Ekosistemde açık AI teknoloji yığını destekleyen birden fazla proje bulunmaktadır:

• Veri toplama
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi

Gelecekte, açık kaynaklı AI teknolojisi yelpazesinin her seviyesinde daha fazla ürün inşa edilmesi bekleniyor; bunlar arasında merkeziyetsiz veri toplama, zincir üzeri kimlik doğrulama, merkeziyetsiz eğitim ve AI içerik lisanslama için IP altyapısı gibi alanlar yer alıyor.