Fusión de IA y encriptación: tres principales direcciones de desarrollo

En la actualidad, la combinación de la inteligencia artificial y la tecnología de encriptación está marcando el comienzo de una etapa de rápido desarrollo. En este artículo se analizarán en detalle las tres direcciones de desarrollo clave de la convergencia de la IA y el cifrado.

! Fundación Solana: Tres direcciones estratégicas para la convergencia de la IA y la criptografía

1. Crear un ecosistema económico activo impulsado por agentes inteligentes

El funcionamiento de los agentes inteligentes en la cadena de bloques ha sido verificado preliminarmente. Los experimentos en este campo están constantemente ampliando los límites de las operaciones en cadena en cadenas proxy, mostrando un gran potencial y un amplio espacio de diseño. En la actualidad, esta se ha convertido en una de las direcciones más innovadoras y prometedoras en el campo de la IA y las criptomonedas.

En el futuro, se espera que los agentes inteligentes gestionen proyectos complejos que requieran la coordinación económica de múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación científica, los agentes pueden ser responsables de encontrar compuestos terapéuticos para enfermedades específicas:

• Recaudación de fondos de tokens a través de una plataforma blockchain
• Utilizar los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a los datos de investigación y los costos de simulación de compuestos.
• Reclutar humanos para realizar trabajos de verificación de experimentos.

Además de los proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas sencillas, como la creación de sitios web personales y la creación de obras de arte, y las posibilidades de casos de uso son infinitas.

Los agentes inteligentes tienen ventajas sobre el uso de canales tradicionales para realizar actividades financieras en la cadena de bloques:

• Aplicaciones de micropagos
• Ventaja de velocidad para una liquidación instantánea
• Acceso sin fisuras a los mercados de capitales a través de DeFi

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2. Mejorar las capacidades de la IA en el desarrollo de código blockchain

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) ya son excelentes para escribir código y continuarán mejorando en el futuro. Con estas capacidades, se espera que los desarrolladores de blockchain sean de 2 a 10 veces más eficientes. En un futuro próximo, el establecimiento de puntos de referencia de alta calidad para evaluar la capacidad de los LLM para comprender y escribir el código de la cadena de bloques ayudará a comprender el impacto potencial de los LLM en el ecosistema de la cadena de bloques.

Sin embargo, todavía hay algunos desafíos:

• Falta de datos brutos de entrenamiento de calidad
• Número de construcciones de verificación insuficiente
• Falta de compromiso de los desarrolladores con alto valor de información
• La infraestructura de blockchain está evolucionando rápidamente, lo que da como resultado un código heredado que puede no ser adecuado
• Hay una falta de formas de evaluar la comprensión del modelo de la cadena de bloques

Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:

• Mejorar el acceso a los datos relacionados con la cadena de bloques
• Animar a más equipos a lanzar compilaciones de validación
• Fomentar la interacción activa de la comunidad de desarrolladores
• Crear puntos de referencia de alta calidad
• Desarrollar modelos de ajuste fino de LLM que funcionen bien en los puntos de referencia

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3. Apoye una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada

Una "pila tecnológica de IA abierta y descentralizada" consta de los siguientes elementos clave:

• Adquisición de datos de entrenamiento
• Entrenamiento y razonamiento de habilidades informáticas
• Compartir el peso del modelo
• Capacidad de verificación de salida del modelo

La importancia de esta pila de tecnología de IA abierta se refleja en:

• Acelerar la innovación y experimentación en el desarrollo de modelos
• Proporcionar alternativas a los usuarios que desconfían de la IA centralizada

En el ecosistema de blockchain ya hay varios proyectos que apoyan la pila de tecnología de AI abierta, incluyendo la recolección de datos, la computación descentralizada y los marcos de entrenamiento descentralizados.

En el futuro, esperamos crear más productos en todos los niveles de la pila de tecnología de IA de código abierto, como la recopilación de datos descentralizada, la autenticación en cadena, la capacitación descentralizada y la infraestructura para la concesión de licencias y el pago de contenido de IA.

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