الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لتكامل الذكاء الاصطناعي والتشفير
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتقنية التشفير ، فإن دمج الاثنين يدخل فترة من الابتكار السريع. ستستكشف هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية في دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية التشفير.
1. بناء اقتصاد على السلسلة مدفوع بواسطة وكلاء ذكيين
أثبتت العمليات التي يقوم بها الوكلاء الذكيون على blockchain أنها قابلة للتطبيق، وهذا المجال يتخطى باستمرار حدود العمليات على سلسلة الوكلاء. في الوقت الحالي، أصبح هذا أحد أكثر الاتجاهات الواعدة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتشفير.
بعض المنصات بدأت في السماح للمستخدمين بإنشاء ونشر وكلاء ذكيين ورموزها ذات الصلة. في الوقت نفسه، بدأت تظهر مدراء صناديق الذكاء الاصطناعي المدربين على أساس خصائص مستثمري التشفير المعروفين، مما أتاح نظامًا إيكولوجيًا جديدًا لصناديق الذكاء الاصطناعي والداعمين.
في المستقبل، قد تدير الوكلاء الذكيون المشاريع المعقدة التي تتطلب التنسيق الاقتصادي متعدد الأطراف، مثل البحث عن مركبات علاجية لأمراض معينة في مجال البحث العلمي. يمكن للوكلاء جمع الأموال، ودفع تكاليف البحث، وتجنيد البشر لإجراء تجارب التحقق من العمل من خلال منصات لامركزية.
تمتلك الوكلاء الذكيون ميزة أكبر في تنفيذ الأنشطة المالية على السلسلة مقارنة بالقنوات التقليدية، وتظهر هذه الميزة بشكل خاص في المدفوعات الصغيرة، والتسويات الفورية، وDeFi. خاصةً في بعض الشبكات البلوكتشين، حيث تمتلك الشبكة الرئيسية بنية تحتية من DeFi عالية الجودة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لدعم أنشطة أسواق رأس المال هذه.
2. تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي في تطوير كود blockchain
لقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشفرات، ومن المتوقع أن تتحسن أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، يُرجى أن تتضاعف كفاءة مطوري blockchain من 2 إلى 10 مرات. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات، مثل نقص بيانات التدريب الأصلية عالية الجودة، وعدم كفاية عدد التحقق من البناء، ونقص الطرق لتقييم مدى فهم النموذج لسلسلة الكتل المحددة.
لتعزيز هذا الاتجاه، نحتاج إلى:
المساعدة في الحصول على بيانات متعلقة بالتشفير بشكل أفضل على الإنترنت
تشجيع المزيد من الفرق على نشر بناء التحقق
طرح أسئلة جيدة بنشاط في مجتمع المطورين وتقديم إجابات عالية الجودة
إنشاء اختبارات معيارية عالية الجودة لتقييم فهم الذكاء الاصطناعي لسلسلة الكتل المحددة
تطوير نموذج AI الذي أظهر أداءً جيدًا في اختبارات الأداء المذكورة أعلاه
قد يكون هناك突破 كبير في المستقبل: عميل عقد مصادقة سلسلة الكتل الجديد بالكامل، والذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وعالي الجودة، ومتميز.
3. دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية
لا يزال توازن القوة على المدى الطويل بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر غير واضح. في الوقت الحالي، تدفع عمالقة التكنولوجيا التطورات الرائدة، بينما تتابع نماذج المصدر المفتوح بسرعة، وتكتسب ميزة فريدة من خلال الضبط الدقيق في سيناريوهات التطبيقات المحددة.
دعم تقنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية يعني توفير الوصول إلى العناصر التالية:
بيانات التدريب
قوة الحوسبة للتدريب والاستدلال
أوزان النموذج
قدرة التحقق من مخرجات النموذج
تتجلى أهمية هذه الاستراتيجية في:
تسريع الابتكار من خلال نماذج مفتوحة المصدر
تقديم خيارات لمستخدمي الذكاء الاصطناعي غير الموثوق به مركزيًا
حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تدعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة، بما في ذلك جمع البيانات، قوة الحوسبة اللامركزية وإطار التدريب اللامركزي وغيرها.
في المستقبل، نتطلع إلى بناء المزيد من المنتجات في جميع مستويات تقنية الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مثل جمع البيانات اللامركزية، والتحقق من الهوية على السلسلة، والتدريب اللامركزي، وبنية تحتية للملكية الفكرية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OldLeekMaster
· 07-20 13:56
سيفقد جميع مديري الصناديق وظائفهم gg
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoMotivator
· 07-20 08:23
قل الحقيقة الكبيرة، من لم ير دورة الثروة هم جميعا حمقى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HalfIsEmpty
· 07-17 15:30
أشعر بألم بيع البلاد من خلال التجارة الصعبة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RetailTherapist
· 07-17 15:23
又要 خداع الناس لتحقيق الربح了吗 差不多得了
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· 07-17 15:13
ngmi مع وكلاء الذكاء الاصطناعي... إشارات ضعيفة في كل مكان rn
الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لت融合 الذكاء الاصطناعي والتشفير: الوكلاء الذكيون، تطوير البلوكتشين، وتقنيات AI المفتوحة.
الاتجاهات الثلاثة الرئيسية لتكامل الذكاء الاصطناعي والتشفير
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتقنية التشفير ، فإن دمج الاثنين يدخل فترة من الابتكار السريع. ستستكشف هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية في دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية التشفير.
1. بناء اقتصاد على السلسلة مدفوع بواسطة وكلاء ذكيين
أثبتت العمليات التي يقوم بها الوكلاء الذكيون على blockchain أنها قابلة للتطبيق، وهذا المجال يتخطى باستمرار حدود العمليات على سلسلة الوكلاء. في الوقت الحالي، أصبح هذا أحد أكثر الاتجاهات الواعدة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتشفير.
بعض المنصات بدأت في السماح للمستخدمين بإنشاء ونشر وكلاء ذكيين ورموزها ذات الصلة. في الوقت نفسه، بدأت تظهر مدراء صناديق الذكاء الاصطناعي المدربين على أساس خصائص مستثمري التشفير المعروفين، مما أتاح نظامًا إيكولوجيًا جديدًا لصناديق الذكاء الاصطناعي والداعمين.
في المستقبل، قد تدير الوكلاء الذكيون المشاريع المعقدة التي تتطلب التنسيق الاقتصادي متعدد الأطراف، مثل البحث عن مركبات علاجية لأمراض معينة في مجال البحث العلمي. يمكن للوكلاء جمع الأموال، ودفع تكاليف البحث، وتجنيد البشر لإجراء تجارب التحقق من العمل من خلال منصات لامركزية.
تمتلك الوكلاء الذكيون ميزة أكبر في تنفيذ الأنشطة المالية على السلسلة مقارنة بالقنوات التقليدية، وتظهر هذه الميزة بشكل خاص في المدفوعات الصغيرة، والتسويات الفورية، وDeFi. خاصةً في بعض الشبكات البلوكتشين، حيث تمتلك الشبكة الرئيسية بنية تحتية من DeFi عالية الجودة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لدعم أنشطة أسواق رأس المال هذه.
2. تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي في تطوير كود blockchain
لقد أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشفرات، ومن المتوقع أن تتحسن أكثر في المستقبل. من خلال هذه القدرات، يُرجى أن تتضاعف كفاءة مطوري blockchain من 2 إلى 10 مرات. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات، مثل نقص بيانات التدريب الأصلية عالية الجودة، وعدم كفاية عدد التحقق من البناء، ونقص الطرق لتقييم مدى فهم النموذج لسلسلة الكتل المحددة.
لتعزيز هذا الاتجاه، نحتاج إلى:
قد يكون هناك突破 كبير في المستقبل: عميل عقد مصادقة سلسلة الكتل الجديد بالكامل، والذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وعالي الجودة، ومتميز.
3. دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية
لا يزال توازن القوة على المدى الطويل بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر غير واضح. في الوقت الحالي، تدفع عمالقة التكنولوجيا التطورات الرائدة، بينما تتابع نماذج المصدر المفتوح بسرعة، وتكتسب ميزة فريدة من خلال الضبط الدقيق في سيناريوهات التطبيقات المحددة.
دعم تقنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية يعني توفير الوصول إلى العناصر التالية:
تتجلى أهمية هذه الاستراتيجية في:
حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تدعم مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي المفتوحة، بما في ذلك جمع البيانات، قوة الحوسبة اللامركزية وإطار التدريب اللامركزي وغيرها.
في المستقبل، نتطلع إلى بناء المزيد من المنتجات في جميع مستويات تقنية الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مثل جمع البيانات اللامركزية، والتحقق من الهوية على السلسلة، والتدريب اللامركزي، وبنية تحتية للملكية الفكرية.