Fusion de l'IA et du chiffrement : trois grandes directions de développement clés

À l’heure actuelle, la combinaison de l’intelligence artificielle et de la technologie de cryptage ouvre une phase de développement rapide. Cet article aborde en détail les trois principales orientations de développement de la convergence de l’IA et du cryptage.

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1. Créer un écosystème économique actif piloté par des agents intelligents

Le fonctionnement des agents intelligents sur la blockchain a été vérifié de manière préliminaire. Les expériences dans ce domaine repoussent constamment les limites des opérations on-chain sur les chaînes proxy, montrant un grand potentiel et un large espace de conception. À l’heure actuelle, c’est devenu l’une des directions les plus révolutionnaires et les plus prometteuses dans le domaine de l’IA et de la crypto.

À l’avenir, on s’attend à ce que les agents intelligents gèrent des projets complexes qui nécessitent une coordination économique multipartite. Par exemple, dans le domaine de la recherche scientifique, les agents peuvent être responsables de la recherche de composés thérapeutiques pour des maladies spécifiques :

• Collecte de fonds par tokens via une plateforme blockchain
• Utiliser les fonds collectés pour payer les frais d'accès aux données de recherche et les frais de calcul pour la simulation de composés.
• Recrutement de personnes pour des travaux de vérification expérimentale

En plus des projets complexes, les agents peuvent également exécuter des tâches simples comme la création de sites web personnels ou la création d'œuvres d'art, avec des possibilités d'application infinies.

Les agents intelligents présentent des avantages par rapport à l’utilisation des canaux traditionnels pour effectuer des activités financières sur la blockchain :

• Applications de micropaiement
• Avantage de la vitesse pour un règlement instantané
• Accès transparent aux marchés des capitaux via la DeFi

2. Améliorer les capacités de l’IA dans le développement de code blockchain

Les grands modèles de langage (LLM) sont déjà excellents dans l’écriture de code et continueront à s’améliorer à l’avenir. Grâce à ces capacités, les développeurs de blockchain devraient être 2 à 10 fois plus efficaces. Dans un avenir proche, l’établissement de benchmarks de haute qualité pour évaluer la capacité des LLM à comprendre et à écrire du code blockchain aidera à comprendre l’impact potentiel des LLM sur l’écosystème blockchain.

Cependant, il reste quelques défis à relever :

• Manque de données d’entraînement brutes de qualité
• Vérifiez que le nombre de builds est insuffisant
• Manque d'interaction des développeurs à haute valeur informationnelle
• L’infrastructure blockchain évolue rapidement, ce qui entraîne un code hérité qui peut ne pas convenir
• Manque de méthodes d'évaluation du niveau de compréhension de la blockchain.

Les orientations futures comprennent :

• Améliorer l’accès aux données liées à la blockchain
• Encouragez davantage d’équipes à publier des builds de validation
• Promouvoir une interaction positive avec la communauté des développeurs
• Créer des benchmarks de haute qualité
• Développer des modèles de mise au point LLM qui fonctionnent bien dans les benchmarks

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3. Prise en charge d’une pile technologique d’IA ouverte et décentralisée

Une « pile technologique d’IA ouverte et décentralisée » se compose des éléments clés suivants :

• Acquisition des données d’entraînement
• Formation et raisonnement : compétences informatiques
• Partage de poids de modèle
• Capacité de validation de la sortie du modèle

L'importance de cette pile technologique d'IA ouverte réside dans :

• Accélérer le développement, l’innovation et l’expérimentation de modèles
• Fournir une alternative aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l’IA centralisée

Dans l'écosystème de la blockchain, plusieurs projets soutiennent la pile technologique ouverte de l'IA, y compris la collecte de données, la puissance de calcul décentralisée et les cadres d'entraînement décentralisés.

À l’avenir, nous sommes impatients de créer d’autres produits à tous les niveaux de la pile technologique d’IA open source, tels que la collecte de données décentralisée, l’authentification sur la chaîne, la formation décentralisée et l’infrastructure pour l’octroi de licences et le paiement de contenu d’IA.

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