# AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性現在、AIと暗号化技術の結合は急速な革新段階に入っています。以下は3つの重点的な発展方向です：## 1. スマートエージェント駆動の経済エコシステムスマートエージェントがブロックチェーン上で機能することが実証されています。この分野の実験は、エージェントのブロックチェーン上での操作の限界を常に突破しており、巨大な潜力と広範な設計空間を持っています。現在、これは暗号化とAI分野で最も革新的で爆発的な方向の一つとなっており、これはまだ始まりに過ぎません。将来的には、スマートエージェントが複雑なマルチパーティ協力プロジェクトを管理する可能性があります。例えば、研究分野では、エージェントが特定の病気の治療化合物を探すことを担当できます。- トークン募金プラットフォームを通じて資金を調達する- 資金を利用して研究資料のアクセス料金と分散型計算ネットワーク上のシミュレーション計算料金を支払う- 報酬プラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を実施する複雑なプロジェクトを除いて、代理は個人のウェブサイトの構築やアート作品の創作などの簡単なタスクも実行でき、アプリケーションシーンには無限の可能性があります。暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：- 小額決済アプリケーション- スピードの利点——即時決済機能は代理店が最大限の資本効率を実現するのに役立ちます- DeFiを通じて資本市場に入る——代理人は資産をシームレスに鋳造し、取引し、投資し、貸し出し、レバレッジを使用することができます。技術の発展の法則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くのエージェントが暗号化された通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号化接続はエージェントの核心的な能力となる可能性が高いです。未来の発展方向で注目すべきいくつかの側面：1. リスク管理メカニズム2. 非投機的な使用シーンを促進する3. 開発スケジュール要件! [Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1508a82f54d555f74844f37122df1411)## 2. 大規模言語モデルの開発における能力の向上大規模言語モデルはコード作成において優れた成果を示しており、今後さらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、開発者の効率は2倍から10倍向上する可能性があります。最近、高品質なベンチマークを構築することで、大規模言語モデルがコードを理解し作成する能力を評価することが、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデルの微調整プランは、ベンチマークテストで検証される予定です。しかし、現在でもいくつかの課題が存在します。- 質の高い原始トレーニングデータが不足している- 構築数が不足しています- 高い情報価値のあるインタラクションの欠如- インフラの発展が急速に進んでいるため、古いコードは適用できない可能性があります。- 評価モデルの理解度を把握する方法が不足している今後の方向性は以下の通りです。- より良い関連データを取得する- より多くの検証ビルドを公開する- エコシステムのメンバーがQ&Aプラットフォームで積極的にインタラクションすることを奨励します- 高品質なベンチマークテストを作成する- ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示す微調整モデルの開発最終的な目標は：完全にAIによって作成された全く新しい、高品質で、差別化された検証ノードクライアントです。! [Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8cb9cadbc6a26ffaa1db14772ec541a6)## 3. オープンで分散型のAI技術スタックをサポートする"オープンで分散型のAIテクノロジースタック"は以下の重要な要素を含みます：- トレーニングデータの取得- トレーニングと推論計算能力- モデルの重みの共有- モデル出力検証機能このオープンなAI技術スタックの重要性は次のように表れます：- モデル開発の革新と実験を加速する- 中心化されたAIを信頼しないユーザーに代替案を提供するエコシステムには、データ収集、分散型コンピューティング、分散型トレーニングフレームワークなど、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトが既に存在しています。未来はオープンソースAIテクノロジースタックの各レイヤーでより多くの製品を構築できることを望んでいます。- 分散型データ収集- ブロックチェーン上の身分証明- 非中央集権トレーニング- IPインフラ：AIが使用するコンテンツにライセンスを付与し、支払いを行えるようにするこれらの努力を通じて、AIと暗号化技術の融合が業界全体にさらなる革新と発展の機会をもたらすことを期待しています。! [Solana Foundation: Three Strategic Directions for the Convergence of AI and Cryptography](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-f65a984f34423456fc5b6508574c3f09)
AI暗号化技術は三つの戦略的方向を融合させます：スマートエージェント、開発能力、オープン技術スタック
AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性
現在、AIと暗号化技術の結合は急速な革新段階に入っています。以下は3つの重点的な発展方向です：
1. スマートエージェント駆動の経済エコシステム
スマートエージェントがブロックチェーン上で機能することが実証されています。この分野の実験は、エージェントのブロックチェーン上での操作の限界を常に突破しており、巨大な潜力と広範な設計空間を持っています。現在、これは暗号化とAI分野で最も革新的で爆発的な方向の一つとなっており、これはまだ始まりに過ぎません。
将来的には、スマートエージェントが複雑なマルチパーティ協力プロジェクトを管理する可能性があります。例えば、研究分野では、エージェントが特定の病気の治療化合物を探すことを担当できます。
複雑なプロジェクトを除いて、代理は個人のウェブサイトの構築やアート作品の創作などの簡単なタスクも実行でき、アプリケーションシーンには無限の可能性があります。
暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：
技術の発展の法則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くのエージェントが暗号化された通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号化接続はエージェントの核心的な能力となる可能性が高いです。
未来の発展方向で注目すべきいくつかの側面：
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2. 大規模言語モデルの開発における能力の向上
大規模言語モデルはコード作成において優れた成果を示しており、今後さらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、開発者の効率は2倍から10倍向上する可能性があります。最近、高品質なベンチマークを構築することで、大規模言語モデルがコードを理解し作成する能力を評価することが、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質なモデルの微調整プランは、ベンチマークテストで検証される予定です。
しかし、現在でもいくつかの課題が存在します。
今後の方向性は以下の通りです。
最終的な目標は：完全にAIによって作成された全く新しい、高品質で、差別化された検証ノードクライアントです。
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3. オープンで分散型のAI技術スタックをサポートする
"オープンで分散型のAIテクノロジースタック"は以下の重要な要素を含みます：
このオープンなAI技術スタックの重要性は次のように表れます：
エコシステムには、データ収集、分散型コンピューティング、分散型トレーニングフレームワークなど、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトが既に存在しています。
未来はオープンソースAIテクノロジースタックの各レイヤーでより多くの製品を構築できることを望んでいます。
これらの努力を通じて、AIと暗号化技術の融合が業界全体にさらなる革新と発展の機会をもたらすことを期待しています。
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