AI ve şifreleme teknolojisinin birleştiği üç stratejik yön

Şu anda, AI ve şifreleme teknolojisinin kesişimi hızlı bir gelişim aşamasına girmektedir. Bu makalede, AI + şifreleme entegrasyonunun üç ana gelişim yönü detaylı bir şekilde açıklanmaktadır.

Özet

1. En dinamik akıllı ajan destekli ekonomiyi inşa etmek

Akıllı ajanların zincir üzerinde çalışması kanıtlanmıştır. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak zorlamakta ve büyük bir potansiyele sahip, tasarım alanı geniştir. Şu anda bu, şifreleme ve AI alanında en yenilikçi ve patlayıcı yönlerden biri haline gelmiştir ve bu sadece bir başlangıçtır.

2. LLM'nin kod geliştirmedeki yeteneklerini arttırmak

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

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji yığınını destekleme

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

• Eğitim verisi edinimi
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yetenekleri
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıkışı doğrulama yeteneği

Bu açık AI teknolojisi yığınının önemi şunlarda görülmektedir:

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

1. En canlı akıllı ajan destekli ekonomiyi inşa et

AI ajanları zincir üzerindeki etkinliklere katılmaya başladığında, yeni bir olasılık dünyası açılmıştır. Bu alandaki yenilikler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Yeni dijital topluluğun gelişimi
• Kullanıcılar, akıllı ajanlar ve ilgili token'leri kolayca oluşturup dağıtabildikleri bir platform
• Tanınmış şifreleme yatırımcılarının kişilik özelliklerine dayalı olarak eğitilen AI fon yöneticileri ortaya çıkıyor
• Oyun platformu, oyuncuların rehberlik eden temsilcileri yönlendirmeleri aracılığıyla oyuna katılmalarına olanak tanır ve genellikle beklenmedik yenilikçi oyun tarzları ortaya çıkar.

Gelecek gelişim yönü

Gelecekte, akıllı ajanlar çok taraflı ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajanlar belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir. Özellikle:

• Token toplama platformu aracılığıyla fon toplama
• Toplanan fonları, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyon hesaplama maliyetleri için ücretli araştırma materyallerine erişim ücretlerini ödemek için kullanmak.
• İnsanları deney doğrulama işleri için ödül platformu aracılığıyla işe alma

Karmaşık projelerin dışında, aracılar kişisel web siteleri kurma, sanat eserleri yaratma gibi basit görevleri de yerine getirebilir, uygulama senaryoları sonsuz olasılığa sahiptir.

Zincir üzerinde finansal faaliyetleri yürütmenin avantajları

Şifreleme para bazı alanlarda benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ölçekli ödeme uygulamaları
• Hız avantajı------Anlık hesaplama işlevi, aracılara maksimum sermaye verimliliğini sağlamaya yardımcı olur.
• DeFi aracılığıyla sermaye piyasasına giriş------ Temsilciler varlıkları kesintisiz bir şekilde mintleyebilir, ticaret yapabilir, yatırım ve finansal yönetim gerçekleştirebilir, borç alabilir ve kaldıraç kullanabilir.

Teknik gelişim kurallarına göre, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Daha fazla aracının şifreleme ile kazanç sağlamasıyla, şifreleme bağlantısı muhtemelen aracının temel yetkinliği haline gelecektir.

Gelecek Gelişim Yönü

Aşağıdaki birkaç yönün keşfine özel önem verin:

1. Risk kontrol mekanizması
2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek
3. Geliştirme süreci gereksinimleri

2. LLM'lerin kod yazma yeteneklerini artırmak, geliştiricilere güç vermek

LLM'ler güçlü yetenekler sergilemeye başladı ve hızla ilerliyor. LLM uygulama alanları arasında, kod yazma alanında özellikle keskin bir ilerleme eğrisi ortaya çıkabilir, çünkü bu, nesnel olarak değerlendirilebilecek bir görevdir.

Ancak, şu anda LLM'lerin anlama açısından mükemmel seviyelere ulaşmasını engelleyen birkaç zorluk var:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yeterli doğrulanmış yapı (Verified builds) sayısı yok
• Yüksek bilgi değeri olan etkileşim eksikliği
• Altyapı hızlı bir şekilde gelişiyor, bu da eski kodların mevcut ihtiyaçlara uygun olmayabileceği anlamına geliyor.
• Değerlendirme modelinin anlama derecesi için yöntem eksikliği

Gelecek Gelişim Yönü

• İnternette daha iyi veri elde etmeye yardımcı olur
• Daha fazla ekip yayınlanan doğrulanmış yapılar (Verified builds)
• Ekosistem içinde daha fazla insan Stack Exchange'de iyi sorular sormakta ve yüksek kaliteli yanıtlar sağlamaktadır.
• Yüksek kaliteli referans testleri oluşturun, LLM'lerin anlama düzeyini değerlendirmek için
• Yukarıda belirtilen benchmark'ta iyi performans gösteren LLM ince ayar modelini oluşturun

Son büyük başarı şunlar olacak: tamamen AI tarafından oluşturulan tamamen yeni, yüksek kaliteli, farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi.

3.Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

AI alanında, açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasındaki uzun vadeli güç dengesi hâlâ belirsiz. Şu anda en basit beklenti mevcut durumu sürdürmek------ büyük teknoloji şirketleri öncü gelişmeleri desteklerken, açık kaynak modelleri hızlı bir şekilde takip ediyor ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde ediyor.

Aşağıdaki öğelerin erişim izinlerini destekler:

• Eğitim verisi
• Eğitim ve çıkarım hesaplama gücü
• Model ağırlıkları
• Model çıkışı doğrulama yeteneği

Bu stratejinin önemi şunlarda kendini göstermektedir:

1. Açık kaynak modeli yenilikçi iterasyonu hızlandırır
2. Merkezileşmiş AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak

Ekosistemde açık AI teknoloji yığını destekleyen birçok proje mevcut:

• Veri toplama
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi

Gelecek Gelişim Yönü

Açık kaynaklı AI teknoloji yığını'nın her katmanında daha fazla ürün inşa edebilmek umudundayım:

• Merkeziyetsiz veri toplama
• Zincir üstü kimlik: Cüzdanın insan kimliğini doğrulamasını destekleyen protokol, AI API yanıtlarını doğrulayan protokol, kullanıcıların LLM ile etkileşime girdiğini doğrulamalarını sağlar.
• Merkeziyetsiz eğitim
• IP altyapısı: AI'nın kullandığı içerik için lisans almasını (ve ödeme yapmasını) sağlar