Sự kết hợp giữa AI và mã hóa: Ba hướng phát triển chính
Gần đây, sự kết hợp giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng. Bài viết này sẽ khám phá ba hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực này.
1. Tạo ra hệ sinh thái kinh tế do đại lý thông minh điều khiển
Việc áp dụng đại lý thông minh trên blockchain đã cho thấy tiềm năng to lớn. Hiện tại, các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang không ngừng mở rộng ranh giới của các hoạt động trên chuỗi, thể hiện không gian thiết kế rộng lớn và sức bùng nổ.
Các dự án hiện có đã chứng minh tính khả thi của các đại lý AI hoạt động trên chuỗi. Ví dụ, một số nền tảng cho phép người dùng dễ dàng tạo và triển khai các đại lý thông minh cùng với các mã thông báo liên quan. Còn có các nền tảng trò chơi cho phép người chơi tham gia vào trò chơi bằng cách hướng dẫn các hành động của đại lý, thường tạo ra những cách chơi sáng tạo.
Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần phối hợp kinh tế đa bên. 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, bao gồm huy động vốn, thanh toán phí truy cập tài liệu nghiên cứu, thực hiện mô phỏng hợp chất, tuyển dụng con người để thực hiện thử nghiệm xác thực, v.v.
Lợi thế của blockchain trong thanh toán nhỏ, thanh toán ngay lập tức và DeFi khiến nó trở thành nền tảng lý tưởng cho các đại lý tham gia vào hoạt động tài chính. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm lợi nhuận qua mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành khả năng cốt lõi của các đại lý.
Các hướng đáng chú ý trong tương lai bao gồm:
Phát triển cơ chế kiểm soát rủi ro, tránh việc cấp cho đại lý quyền tự do hành động hoàn toàn không bị ràng buộc.
Thúc đẩy các trường hợp sử dụng không đầu cơ, như mua vé, tối ưu hóa lợi suất danh mục đầu tư stablecoin, v.v.
Tăng tốc độ phát triển, ít nhất đạt đến giai đoạn nguyên mẫu mạng thử nghiệm, tốt nhất là đã hoạt động trên mạng chính.
2. Nâng cao khả năng của AI trong phát triển mã blockchain
Mô hình ngôn ngữ lớn đã cho thấy khả năng mạnh mẽ trong việc viết mã và dự kiến sẽ tiếp tục được cải thiện. Điều này có thể nâng cao đáng kể hiệu suất làm việc của các nhà phát triển blockchain, với mức tăng hiệu suất dự kiến từ 2-10 lần.
Tuy nhiên, hiện tại AI vẫn đối mặt với một số thách thức trong việc hiểu và viết mã blockchain, chẳng hạn như thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao, số lượng xác minh xây dựng chưa đủ, và thiếu tương tác có giá trị cao trên các nền tảng thảo luận công nghệ liên quan.
Để đối phó với những thách thức này, có thể thực hiện các biện pháp sau:
Cải thiện chất lượng dữ liệu liên quan đến blockchain trên Internet
Khuyến khích nhiều đội ngũ phát hành xây dựng xác thực
Tích cực đặt câu hỏi chất lượng cao và cung cấp câu trả lời trong cộng đồng công nghệ
Tạo ra các bài kiểm tra chuẩn chất lượng cao để đánh giá mức độ hiểu biết của AI về blockchain.
Phát triển mô hình AI có hiệu suất tốt trong kiểm tra chuẩn, nâng cao hiệu quả làm việc của các nhà phát triển
Mục tiêu lâu dài là đạt được các khách hàng xác thực blockchain chất lượng cao và khác biệt hoàn toàn do AI tạo ra.
3. Hỗ trợ các công nghệ AI mở và phi tập trung
Xây dựng một công nghệ AI mở và phi tập trung là rất quan trọng để tăng tốc độ đổi mới trong ngành. Điều này bao gồm một số khía cạnh chính sau:
Lấy dữ liệu đào tạo
Năng lực tính toán huấn luyện và suy diễn
Chia sẻ trọng số mô hình
Khả năng xác thực đầu ra mô hình
Sự quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở thể hiện ở:
Tăng tốc đổi mới và lặp lại: Cộng đồng mã nguồn mở cải tiến và tinh chỉnh mô hình nhanh chóng, bổ sung hiệu quả cho công việc của các công ty AI lớn.
Cung cấp lựa chọn cho người dùng: Trong một số trường hợp, người dùng có thể không tin tưởng vào hệ thống AI tập trung, việc mở công nghệ đã cung cấp cho họ một giải pháp thay thế.
Hiện tại đã có nhiều dự án hỗ trợ các khía cạnh khác nhau của công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, tính toán phi tập trung và khung huấn luyện.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy nhiều dự án phát triển trên các cấp độ khác nhau của công nghệ AI mã nguồn mở, chẳng hạn như thu thập dữ liệu phi tập trung, xác thực danh tính trên chuỗi, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng cho phép và thanh toán nội dung AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
20 thích
Phần thưởng
20
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BearMarketSurvivor
· 4giờ trước
thị trường tăng thị trường tăng khi nào thật sự đến đây?
Xem bản gốcTrả lời0
wagmi_eventually
· 08-09 20:32
Xem tốt ai nhà tạo lập thị trường
Xem bản gốcTrả lời0
MevHunter
· 08-09 20:21
Lại đang đầu cơ về khái niệm AI, chậc chậc.
Xem bản gốcTrả lời0
ZkSnarker
· 08-08 16:09
nói một cách trực quan... các tác nhân chỉ là những câu lệnh if-else được tôn vinh trên chuỗi
Xem bản gốcTrả lời0
ConsensusBot
· 08-08 16:08
lại nói về những BTC vô ích này
Xem bản gốcTrả lời0
liquidation_watcher
· 08-08 15:57
on-chain AI đại lý nhiều không có ý nghĩa Vậy còn có thể gọi là Phi tập trung không
Xem bản gốcTrả lời0
TokenVelocity
· 08-08 15:56
Kết quả nghiên cứu sớm muộn cũng sẽ bị cướp đi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 08-08 15:55
Một đợt chiến tranh giành gas qua các đại lý thông minh khác lại sắp tới. Thật kích thích!
AI và Blockchain hội tụ: Ba hướng chính là kinh tế đại lý thông minh, nâng cao hiệu quả phát triển và công nghệ mở.
Sự kết hợp giữa AI và mã hóa: Ba hướng phát triển chính
Gần đây, sự kết hợp giữa AI và mã hóa đang bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng. Bài viết này sẽ khám phá ba hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực này.
1. Tạo ra hệ sinh thái kinh tế do đại lý thông minh điều khiển
Việc áp dụng đại lý thông minh trên blockchain đã cho thấy tiềm năng to lớn. Hiện tại, các thí nghiệm trong lĩnh vực này đang không ngừng mở rộng ranh giới của các hoạt động trên chuỗi, thể hiện không gian thiết kế rộng lớn và sức bùng nổ.
Các dự án hiện có đã chứng minh tính khả thi của các đại lý AI hoạt động trên chuỗi. Ví dụ, một số nền tảng cho phép người dùng dễ dàng tạo và triển khai các đại lý thông minh cùng với các mã thông báo liên quan. Còn có các nền tảng trò chơi cho phép người chơi tham gia vào trò chơi bằng cách hướng dẫn các hành động của đại lý, thường tạo ra những cách chơi sáng tạo.
Trong tương lai, các đại lý thông minh có thể quản lý các dự án phức tạp cần phối hợp kinh tế đa bên. 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, bao gồm huy động vốn, thanh toán phí truy cập tài liệu nghiên cứu, thực hiện mô phỏng hợp chất, tuyển dụng con người để thực hiện thử nghiệm xác thực, v.v.
Lợi thế của blockchain trong thanh toán nhỏ, thanh toán ngay lập tức và DeFi khiến nó trở thành nền tảng lý tưởng cho các đại lý tham gia vào hoạt động tài chính. Khi ngày càng nhiều đại lý kiếm lợi nhuận qua mã hóa, kết nối mã hóa rất có thể trở thành khả năng cốt lõi của các đại lý.
Các hướng đáng chú ý trong tương lai bao gồm:
2. Nâng cao khả năng của AI trong phát triển mã blockchain
Mô hình ngôn ngữ lớn đã cho thấy khả năng mạnh mẽ trong việc viết mã và dự kiến sẽ tiếp tục được cải thiện. Điều này có thể nâng cao đáng kể hiệu suất làm việc của các nhà phát triển blockchain, với mức tăng hiệu suất dự kiến từ 2-10 lần.
Tuy nhiên, hiện tại AI vẫn đối mặt với một số thách thức trong việc hiểu và viết mã blockchain, chẳng hạn như thiếu dữ liệu huấn luyện gốc chất lượng cao, số lượng xác minh xây dựng chưa đủ, và thiếu tương tác có giá trị cao trên các nền tảng thảo luận công nghệ liên quan.
Để đối phó với những thách thức này, có thể thực hiện các biện pháp sau:
Mục tiêu lâu dài là đạt được các khách hàng xác thực blockchain chất lượng cao và khác biệt hoàn toàn do AI tạo ra.
3. Hỗ trợ các công nghệ AI mở và phi tập trung
Xây dựng một công nghệ AI mở và phi tập trung là rất quan trọng để tăng tốc độ đổi mới trong ngành. Điều này bao gồm một số khía cạnh chính sau:
Sự quan trọng của việc hỗ trợ công nghệ AI mở thể hiện ở:
Hiện tại đã có nhiều dự án hỗ trợ các khía cạnh khác nhau của công nghệ AI mở, bao gồm thu thập dữ liệu, tính toán phi tập trung và khung huấn luyện.
Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy nhiều dự án phát triển trên các cấp độ khác nhau của công nghệ AI mã nguồn mở, chẳng hạn như thu thập dữ liệu phi tập trung, xác thực danh tính trên chuỗi, đào tạo phi tập trung và cơ sở hạ tầng cho phép và thanh toán nội dung AI.