Три направления развития интеграции ИИ и шифрования

В настоящее время сочетание искусственного интеллекта и шифрования переживает взрывной рост. В этой статье подробно рассматриваются три ключевых направления развития интеграции ИИ и шифрования.

1. Создание яркой экономики, управляемой интеллектуальными агентами

Применение интеллектуальных агентов на блокчейне уже продемонстрировало огромный потенциал. Эксперименты в этой области постоянно преодолевают границы, становясь одним из самых инновационных направлений в области ИИ и шифрования.

В настоящее время мы уже увидели некоторые захватывающие события:

• Формирование нового цифрового сообщества
• Удобная для пользователя платформа создания интеллектуальных агентов
• AI-менеджер фондов на основе характеристик известных инвесторов
• Инновационный игровой процесс

В будущем умные агенты смогут управлять более сложными проектами, такими как исследования лечения заболеваний. Они могут:

• Сбор средств через токены
• Оплата доступа к исследовательским материалам и вычислительным расходам
• Набор людей для проведения экспериментальной проверки

Умные агенты имеют уникальные преимущества при работе на шифрование.

• Эффективные микроплатежи
• Мгновенный расчет
• Бесшовная интеграция в экосистему DeFi

С увеличением числа агентов, получающих доход через шифрование, связь блокчейна, вероятно, станет основной способностью агентов.

Мы надеемся увидеть больше инновационных экспериментов, особенно:

1. Совершенная механика контроля рисков
2. Исследование неспекулятивных сценариев использования
3. Проекты, достигшие хотя бы этапа прототипа тестовой сети

2. Повышение возможностей разработки Solana для AI моделей

Большие языковые модели уже продемонстрировали свою мощь в написании кода и, вероятно, смогут еще больше улучшиться. Это может значительно повысить эффективность работы разработчиков Solana.

Однако в настоящее время существуют некоторые проблемы:

• Недостаток качественных тренировочных данных
• Недостаточное количество построек для верификации
• Отсутствуют методы оценки уровня понимания модели

Для этого мы хотели бы видеть:

• Улучшение получения данных, связанных с Solana
• Больше команд выпускают проверенные сборки
• Создание высококачественных бенчмарков
• Разработка высокоэффективных моделей настройки

Долгосрочная цель заключается в создании высококачественного клиента для валидации Solana, полностью созданного с помощью ИИ.

3. Поддержка открытых и децентрализованных технологий ИИ

Долгосрочная картина открытых и закрытых AI-моделей пока неясна. Мы стремимся интегрировать Solana с открытой экосистемой AI, поддерживая доступность следующих элементов:

• Данные для обучения
• Вычислительные ресурсы
• Вес модели
• Проверка выходных данных модели

Важность этой стратегии проявляется в:

1. Ускорение инновационных итераций
2. Предоставить пользователям больше вариантов

В экосистеме Solana уже существует несколько проектов, поддерживающих открытый стек технологий AI, включая сбор данных, децентрализованные вычислительные мощности и обучающие фреймворки.

Мы ожидаем, что сможем создать больше продуктов на всех уровнях открытого стека технологий ИИ, включая:

• Децентрализованный сбор данных
• Проверка личности на блокчейне
• Децентрализованное обучение
• IP инфраструктура

С помощью этих усилий мы надеемся продвинуть глубокую интеграцию ИИ и шифрования, заложив основу для будущего технологического развития.