Ba hướng chiến lược lớn trong sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Hiện tại, sự kết hợp giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn đổi mới nhanh chóng. Dưới đây là ba hướng phát triển chính:

1. Xây dựng hệ sinh thái kinh tế dựa trên đại lý thông minh

Các đại lý thông minh hoạt động trên blockchain đã chứng minh là khả thi. Các thí nghiệm trong lĩnh vực này liên tục vượt qua ranh giới của các hoạt động trên chuỗi đại lý, có tiềm năng lớn và không gian thiết kế rộng rãi. Hiện tại, đây đã trở thành một trong những hướng đột phá và bùng nổ nhất trong lĩnh vực mã hóa và AI, và đây chỉ mới là khởi đầu.

Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án hợp tác đa bên phức tạp. Ví dụ, trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các đại lý có thể chịu trách nhiệm tìm kiếm các hợp chất điều trị cho các bệnh cụ thể:

• Huy động vốn thông qua nền tảng gây quỹ token
• Sử dụng vốn để thanh toán chi phí truy cập tài liệu nghiên cứu và chi phí mô phỏng trên mạng tính toán phi tập trung
• Tuyển dụng con người thực hiện công việc xác minh thử nghiệm thông qua nền tảng thưởng

Ngoài các dự án phức tạp, đại lý cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như xây dựng trang web cá nhân, sáng tác tác phẩm nghệ thuật, với nhiều khả năng ứng dụng vô hạn.

Mã hóa tiền tệ có những lợi thế độc đáo trong một số lĩnh vực:

• Ứng dụng thanh toán nhỏ
• Lợi thế về tốc độ——Chức năng thanh toán ngay lập tức giúp đại lý đạt hiệu quả vốn tối đa
• Tham gia thị trường vốn qua DeFi - các đại lý có thể dễ dàng đúc tài sản, giao dịch, đầu tư, cho vay, sử dụng đòn bẩy, v.v.

Từ góc độ quy luật phát triển công nghệ, tính phụ thuộc vào con đường đóng vai trò quan trọng. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm được lợi nhuận thông qua mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành năng lực cốt lõi của đại lý.

Một số khía cạnh đáng chú ý về hướng phát triển trong tương lai:

1. Cơ chế kiểm soát rủi ro
2. Thúc đẩy các trường hợp sử dụng không đầu cơ
3. Yêu cầu tiến độ phát triển

2. Nâng cao khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn trong phát triển

Mô hình ngôn ngữ lớn đã thể hiện xuất sắc trong việc lập trình mã, và trong tương lai sẽ còn được cải thiện hơn nữa. Thông qua những khả năng này, hiệu suất của các nhà phát triển được kỳ vọng sẽ tăng từ 2-10 lần. Gần đây, việc thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu và viết mã của các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp hiểu rõ tác động tiềm tàng của chúng đối với hệ sinh thái. Các giải pháp tinh chỉnh mô hình chất lượng cao sẽ được xác nhận trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn.

Tuy nhiên, hiện vẫn còn một số thách thức:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao
• Số lượng xây dựng xác thực không đủ
• Thiếu sự tương tác có giá trị thông tin cao
• Sự phát triển cơ sở hạ tầng nhanh chóng, dẫn đến việc mã cũ có thể không còn phù hợp
• Thiếu phương pháp đánh giá mức độ hiểu biết về mô hình.

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm:

• Lấy dữ liệu liên quan tốt hơn
• Phát hành nhiều xây dựng xác thực hơn
• Khuyến khích các thành viên trong hệ sinh thái tương tác tích cực trên nền tảng hỏi đáp
• Tạo kiểm tra tiêu chuẩn chất lượng cao
• Phát triển mô hình tinh chỉnh có hiệu suất tốt trong các bài kiểm tra chuẩn

Mục tiêu cuối cùng là: Một khách hàng xác thực hoàn toàn mới, chất lượng cao và khác biệt, hoàn toàn được tạo ra bởi AI.

3. Hỗ trợ công nghệ AI mở và phi tập trung

"Công nghệ AI mở và phi tập trung" bao gồm các yếu tố then chốt sau:

• Lấy dữ liệu huấn luyện
• Năng lực tính toán huấn luyện và suy luận
• Chia sẻ trọng số mô hình
• Khả năng xác thực đầu ra mô hình

Tầm quan trọng của bộ công nghệ AI mở này thể hiện ở:

• Tăng tốc phát triển mô hình đổi mới và thử nghiệm
• Cung cấp giải pháp thay thế cho người dùng không tin tưởng vào AI tập trung.

Trong hệ sinh thái đã có nhiều dự án hỗ trợ công nghệ mở AI, bao gồm thu thập dữ liệu, sức mạnh tính toán phi tập trung và khung đào tạo phi tập trung.

Trong tương lai, hy vọng có thể xây dựng nhiều sản phẩm hơn ở tất cả các cấp độ của công nghệ AI mã nguồn mở:

• Thu thập dữ liệu phi tập trung
• Xác thực danh tính trên chuỗi
• Đào tạo phi tập trung
• Cơ sở hạ tầng IP: Cho phép AI cấp phép và thanh toán cho nội dung mà nó sử dụng.

Thông qua những nỗ lực này, chúng tôi hy vọng sẽ thấy sự kết hợp giữa AI và mã hóa mang đến nhiều cơ hội đổi mới và phát triển hơn cho toàn ngành.