A fusão da IA com a encriptação: três principais direções de desenvolvimento

Atualmente, a combinação de inteligência artificial e tecnologia de criptografia está inaugurando um estágio de rápido desenvolvimento. Este artigo discutirá em detalhes as três principais direções de desenvolvimento da convergência de IA e criptografia.

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1. Criar um ecossistema económico ativo impulsionado por agentes inteligentes

A operação de agentes inteligentes na blockchain já foi preliminarmente verificada. Os experimentos nesta área estão continuamente ultrapassando os limites das operações na cadeia de agentes, exibindo um enorme potencial e amplo espaço de design. Atualmente, isso se tornou uma das direções mais inovadoras e com potencial de desenvolvimento nos campos da IA e encriptação.

No futuro, espera-se que agentes inteligentes gerenciem projetos complexos que exigem coordenação econômica multipartidária. Por exemplo, no campo da investigação científica, os agentes podem ser responsáveis por encontrar compostos terapêuticos para doenças específicas:

• Angariação de tokens através da plataforma de blockchain
• Utilizar as receitas para pagar o acesso a materiais de investigação e custos computacionais para simulações compostas
• Recrutar seres humanos para realizar trabalhos experimentais de validação

Além de projetos complexos, os agentes também podem executar tarefas simples, como construir sites pessoais e criar obras de arte, e as possibilidades de casos de uso são infinitas.

Os agentes inteligentes têm vantagens sobre o uso de canais tradicionais para realizar atividades financeiras no blockchain:

• Aplicativos de micropagamento
• Vantagem de velocidade para liquidação instantânea
• Acesso sem costura ao mercado de capitais através de DeFi

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2. Melhorar as capacidades da IA no desenvolvimento de código blockchain

Os modelos de linguagem grande (LLMs) já são excelentes para escrever código e continuarão a melhorar no futuro. Com esses recursos, espera-se que os desenvolvedores de blockchain sejam de 2 a 10 vezes mais eficientes. No futuro próximo, estabelecer benchmarks de alta qualidade para avaliar a capacidade dos LLMs de entender e escrever código blockchain ajudará a entender o impacto potencial dos LLMs no ecossistema blockchain.

No entanto, ainda existem alguns desafios:

• Falta de dados de treinamento originais de alta qualidade
• Verificar se o número de compilações é insuficiente
• Falta de interação de desenvolvedores com alto valor informativo
• A infraestrutura de blockchain está a desenvolver-se rapidamente, o que pode tornar o código antigo inaplicável.
• Há uma falta de maneiras de avaliar a compreensão do modelo sobre o blockchain

As direções de desenvolvimento futuro incluem:

• Melhorar a obtenção de dados relacionados com a encriptação
• Incentivar mais equipes a liberar compilações de validação
• Promover uma interação positiva com a comunidade de desenvolvedores
• Criar benchmarks de alta qualidade
• Desenvolver modelos de ajuste fino LLM com bom desempenho em benchmarks

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

"Stack de tecnologia de IA aberto e descentralizado" contém os seguintes elementos chave:

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

A importância desta pilha de tecnologia de IA aberta reflete-se em:

• Acelerar o desenvolvimento, a inovação e a experimentação de modelos
• Fornecer uma alternativa para usuários que não confiam na IA centralizada

No ecossistema de blockchain, já existem vários projetos a apoiar a pilha tecnológica de IA aberta, incluindo a coleta de dados, computação descentralizada e estruturas de treino descentralizadas.

No futuro, estamos ansiosos para construir mais produtos em todos os níveis da pilha de tecnologia de IA de código aberto, como coleta de dados descentralizada, autenticação on-chain, treinamento descentralizado e infraestrutura para licenciamento e pagamento de conteúdo de IA.

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