Las tres principales direcciones de desarrollo clave en la fusión de AI y encriptación
Recientemente, la combinación de la IA y la encriptación está experimentando un rápido desarrollo. Este artículo explora tres direcciones importantes de esta fusión.
1. Crear un ecosistema económico activo de agentes inteligentes
La viabilidad de los agentes inteligentes operando en la cadena ha sido verificada. Este campo está rompiendo constantemente las fronteras de la innovación, mostrando un gran potencial y un amplio espacio de diseño. Se ha convertido en una de las direcciones más disruptivas en el campo de la IA y la encriptación, y esto es solo el comienzo.
En el futuro, se espera que los agentes inteligentes gestionen proyectos de colaboración complejos entre múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación científica, los agentes pueden ser responsables de encontrar tratamientos para enfermedades específicas:
Recaudar fondos a través de la plataforma de financiamiento de tokens
Utilizar fondos para pagar los costos de acceso a materiales de investigación y los costos de simulación de redes de computación descentralizada
Reclutar humanos para ejecutar la verificación experimental a través de la plataforma de recompensas
Además de proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas simples como crear sitios web personales, crear obras de arte, etc., con un sinfín de escenarios de aplicación.
Las ventajas de utilizar sistemas de encriptación de criptomonedas en代理智能 incluyen:
Conveniencia de pagos pequeños
Liquidación instantánea, mejora de la eficiencia del capital
Realizar todo tipo de actividades financieras sin problemas a través de DeFi
A medida que más y más agentes obtienen ingresos a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en la capacidad central de los agentes.
2. Mejorar la capacidad de AI para escribir código de Solana
Los modelos de lenguaje grandes han demostrado un rendimiento excepcional en la escritura de código, y se espera que mejoren aún más en el futuro. Gracias a estas capacidades, se espera que la eficiencia de los desarrolladores de Solana aumente de 2 a 10 veces.
Sin embargo, todavía enfrentamos algunos desafíos:
Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad
Cantidad de construcciones de verificación insuficiente
Falta de interacciones de alto valor en el foro técnico
La infraestructura de Solana se itera rápidamente, el código antiguo puede no ser aplicable.
Falta un método para evaluar el grado de comprensión de Solana.
Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:
Mejorar la calidad de los datos relacionados con Solana en línea
Fomentar que más equipos publiquen construcciones de verificación
Proporcionar preguntas y respuestas de alta calidad en foros técnicos
Crear una prueba de referencia para evaluar la comprensión de AI sobre Solana
Desarrollar modelos de IA que tengan un rendimiento excepcional en las pruebas de referencia
El objetivo a largo plazo es lograr un cliente de nodo validador de Solana de alta calidad creado completamente por IA.
3. Soporte para una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada
El panorama de desarrollo a largo plazo de los modelos de IA de código abierto y cerrado aún es incierto. Actualmente, se espera que las grandes empresas tecnológicas impulsen el desarrollo de vanguardia, con modelos de código abierto que sigan rápidamente y obtengan ventajas en escenarios específicos.
La importancia de apoyar el conjunto de tecnologías de AI abierta se refleja en:
Acelerar la innovación y la iteración: las comunidades de código abierto pueden complementar eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA y avanzar en los límites de las capacidades de IA.
Proporcionar opciones a los usuarios: Frente al riesgo de que la IA pueda ser utilizada como herramienta de control, la pila de tecnología de IA de código abierto ofrece alternativas.
En el ecosistema de Solana, ya hay varios proyectos que apoyan la tecnología abierta de AI, incluyendo la recolección de datos, la computación descentralizada y los marcos de entrenamiento descentralizados.
En el futuro, se espera construir más productos en todos los niveles de la pila tecnológica de IA de código abierto, como la recolección de datos descentralizada, la verificación de identidad en la cadena, el entrenamiento descentralizado y la infraestructura de propiedad intelectual.
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MetadataExplorer
· 08-15 16:19
El agente aún no entiende cómo tomar a la gente por tonta.
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DegenWhisperer
· 08-15 16:12
Ah, esto parece ser solo promesas vacías.
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LiquidatedAgain
· 08-15 16:04
Todo dentro del proyecto de agente inteligente arruinado tres veces, comprar la caída aumentar la posición obtener liquidación es realmente emocionante! Esta vez definitivamente hay que esperar el nivel de control de riesgos para sumar.
Las tres direcciones de desarrollo de la fusión de AI y encriptación: agentes inteligentes, código de Solana y pila de tecnologías de OpenAI.
Las tres principales direcciones de desarrollo clave en la fusión de AI y encriptación
Recientemente, la combinación de la IA y la encriptación está experimentando un rápido desarrollo. Este artículo explora tres direcciones importantes de esta fusión.
1. Crear un ecosistema económico activo de agentes inteligentes
La viabilidad de los agentes inteligentes operando en la cadena ha sido verificada. Este campo está rompiendo constantemente las fronteras de la innovación, mostrando un gran potencial y un amplio espacio de diseño. Se ha convertido en una de las direcciones más disruptivas en el campo de la IA y la encriptación, y esto es solo el comienzo.
En el futuro, se espera que los agentes inteligentes gestionen proyectos de colaboración complejos entre múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación científica, los agentes pueden ser responsables de encontrar tratamientos para enfermedades específicas:
Además de proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas simples como crear sitios web personales, crear obras de arte, etc., con un sinfín de escenarios de aplicación.
Las ventajas de utilizar sistemas de encriptación de criptomonedas en代理智能 incluyen:
A medida que más y más agentes obtienen ingresos a través de encriptación, la conexión encriptada probablemente se convertirá en la capacidad central de los agentes.
2. Mejorar la capacidad de AI para escribir código de Solana
Los modelos de lenguaje grandes han demostrado un rendimiento excepcional en la escritura de código, y se espera que mejoren aún más en el futuro. Gracias a estas capacidades, se espera que la eficiencia de los desarrolladores de Solana aumente de 2 a 10 veces.
Sin embargo, todavía enfrentamos algunos desafíos:
Las direcciones de desarrollo futuro incluyen:
El objetivo a largo plazo es lograr un cliente de nodo validador de Solana de alta calidad creado completamente por IA.
3. Soporte para una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada
El panorama de desarrollo a largo plazo de los modelos de IA de código abierto y cerrado aún es incierto. Actualmente, se espera que las grandes empresas tecnológicas impulsen el desarrollo de vanguardia, con modelos de código abierto que sigan rápidamente y obtengan ventajas en escenarios específicos.
La importancia de apoyar el conjunto de tecnologías de AI abierta se refleja en:
Acelerar la innovación y la iteración: las comunidades de código abierto pueden complementar eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA y avanzar en los límites de las capacidades de IA.
Proporcionar opciones a los usuarios: Frente al riesgo de que la IA pueda ser utilizada como herramienta de control, la pila de tecnología de IA de código abierto ofrece alternativas.
En el ecosistema de Solana, ya hay varios proyectos que apoyan la tecnología abierta de AI, incluyendo la recolección de datos, la computación descentralizada y los marcos de entrenamiento descentralizados.
En el futuro, se espera construir más productos en todos los niveles de la pila tecnológica de IA de código abierto, como la recolección de datos descentralizada, la verificación de identidad en la cadena, el entrenamiento descentralizado y la infraestructura de propiedad intelectual.