Das Solana-Ökosystem treibt die tiefgreifende Integration von KI und Krypto-Technologie voran, insbesondere in den Bereichen KI-Agenten, Solana-Entwickler-Tools und dezentraler KI-Technologiestack, und zeigt enormes Innovationspotenzial.
Autor: @knimkar
Übersetzung: Umgangssprachliche Blockchain
Wir scheinen in eine Phase des Kambrium-Explosions innerhalb der Anwendungsfälle an der Schnittstelle von KI und Krypto einzutreten. Ich bin sehr aufgeregt über die Ergebnisse, die aus dieser Energie hervorgehen, und möchte einige aufregende neue Möglichkeiten teilen, die wir im @SolanaFndn-Ökosystem sehen.
1. Kurze Übersicht
1) Die dynamischste agentengesteuerte Wirtschaft auf Solana fördern. Truth Terminal hat zum ersten Mal die Erfolge gezeigt, die KI-Agenten erzielen können, wenn sie in der Lage sind, auf der Blockchain zu interagieren. Wir freuen uns darauf, Experimente zu sehen, die sicher die Grenzen der Fähigkeiten von Agenten auf der Blockchain überschreiten. Dieses Gebiet hat enormes Potenzial, und wir haben noch nicht einmal begonnen, den Designraum zu erkunden. Hier hat sich bereits als eines der überraschendsten und explosivsten Gebiete von Krypto und KI erwiesen, und alles hat gerade erst begonnen.
2) LLMs dazu bringen, in der Programmierung von Solana-Code besser abzuschneiden und Solana-Entwickler zu befähigen. Große Sprachmodelle haben bereits ziemlich gut in der Programmierung von Code abgeschnitten, und sie werden noch leistungsfähiger. Wir möchten diese Fähigkeiten nutzen, um die Effizienz der Solana-Entwickler um das 2- bis 10-fache zu steigern. Kurzfristig werden wir qualitativ hochwertige Benchmark-Tests erstellen, um die Fähigkeit von LLMs zu messen, Solana zu verstehen und Solana-Code zu schreiben (siehe unten), diese Tests werden uns helfen, die potenziellen Auswirkungen von LLMs auf das Solana-Ökosystem zu verstehen. Wir freuen uns darauf, die Teams zu unterstützen, die qualitativ hochwertige Fortschritte bei der Feinabstimmung von Modellen erzielen (wir werden ihre Qualität durch hervorragende Leistungen in diesen Benchmark-Tests validieren!).
3) Unterstützung eines offenen und dezentralen KI-Technologiestacks. Was wir unter einem „offenen und dezentralen KI-Technologiestack“ verstehen, sind offene und dezentrale Protokolle, die den Zugang zu folgenden Ressourcen fördern: Daten für das Training, Rechenressourcen (für Training und Inferenz), Modellgewichte und die Fähigkeit, die Ausgaben von Modellen zu validieren („verifizierbare Berechnungen“). Dieser offene KI-Technologiestack ist sehr wichtig, weil er:
Beschleunigung von Experimenten und Innovationen im Entwicklungsprozess von Modellen
Einen Ausweg für diejenigen bieten, die möglicherweise gezwungen sind, unzuverlässige KI (z.B. staatlich genehmigte KI) zu nutzen.
Wir möchten die Teams und Produkte unterstützen, die auf allen Ebenen dieses Technologiestacks aufgebaut werden. Wenn Sie an Arbeiten in diesen Schwerpunktbereichen beteiligt sind, können Sie den ursprünglichen Autor kontaktieren!
2. Detaillierte Übersicht
Im Folgenden werden wir näher erläutern, warum wir von diesen drei Säulen begeistert sind und welche Entwicklungen wir uns wünschen.
1) Förderung der dynamischsten agentengesteuerten Wirtschaft auf Solana.
Warum konzentrieren wir uns darauf? Es gab bereits viele Diskussionen über Truth Terminal und GOAT, ich werde hier nicht wiederholen, was bereits gesagt wurde, aber es lässt sich klar sagen, dass die verrückten Funktionen, die erreicht werden können, wenn KI-Agenten auf der Blockchain interagieren, unwiderruflich Realität geworden sind (und in diesem Fall haben Agenten nicht einmal direkt auf der Blockchain gehandelt).
Wir können mit Zuversicht sagen, dass wir derzeit nicht genau wissen, wie die Zukunft des Verhaltens von Agenten auf der Blockchain aussehen wird, aber um Ihnen ein Gefühl für den Umfang dieses Designraums zu geben, hier sind einige Dinge, die bereits auf Solana passiert sind:
KI-Führer wie Truth Terminal versuchen, eine neue Ära von Religionen durch Memecoins wie $GOAT zu kultivieren;
Gleichzeitig ermöglichen Anwendungen wie @HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One und @real_alethea den Benutzern, Agenten und zugehörige Tokens einfach zu erstellen und zu starten.
Indem sie personalisierte Agenten von bekannten Krypto-Investoren trainieren, um Investitionsentscheidungen zu treffen und deren Portfolios aufzuladen. Zum Beispiel hat der rasante Aufstieg von @ai16zdao auf @daosdotfun ein neues Metaversum von KI-Fonds + Agentenunterstützern geschaffen.
Es gibt auch einige agentenbasierte Spiele wie @ParallelColony, in denen Spieler Agenten durch Anweisungen zum Handeln bringen, was oft unerwartete Ergebnisse liefert.
Mögliche zukünftige Entwicklungen:
Agentenmanagement erfordert multifunktionale Projekte, die wirtschaftliche Koordination zwischen den Parteien. Zum Beispiel können Agenten komplexe Aufgaben wie „eine Verbindung zu finden, die [X]-Krankheit heilen kann“ übernehmen. Agenten können Folgendes durchführen:
Mittel durch Token auf @pumpdotscience sammeln;
Die gesammelten Mittel verwenden, um die Kosten für den Zugriff auf relevante kostenpflichtige Studien zu bezahlen und um Berechnungsgebühren auf dezentralen Rechennetzwerken (wie @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet usw.) für Simulationen verschiedener Verbindungen zu decken;
Plattformen wie @gib_work nutzen, um Menschen zu rekrutieren, die praktische Aufgaben ausführen (z.B. Experimente durchführen, um die Simulationsergebnisse zu überprüfen/zu verfeinern);
Oder eine einfache Aufgabe ausführen, wie Ihnen beim Erstellen einer Website zu helfen oder ein KI-generiertes Kunstwerk zu schaffen (z.B. @0xzerebro).
Es gibt viele weitere Möglichkeiten.
Warum macht es mehr Sinn, dass Agenten Finanzaktivitäten auf der Blockchain ausführen (anstatt im traditionellen Finanzsystem)? Agenten können sowohl das traditionelle Finanzsystem als auch Kryptowährungen gleichzeitig nutzen. Hier sind einige Gründe, warum Kryptowährungen in bestimmten Aspekten besonders gut geeignet sind:
Mikrozahlungsszenarien - Solana hat sich in diesem Bereich als stark erwiesen, Anwendungen wie Drip haben ihr Potenzial bereits gezeigt.
Geschwindigkeit - Sofortige Abrechnungen können für Agenten entscheidend sein, insbesondere wenn Sie möchten, dass sie in Bezug auf Kapitaleffizienz optimal arbeiten.
Zugang zu Kapitalmärkten über DeFi - Sobald Agenten beginnen, Finanzaktivitäten außerhalb strenger Zahlungen durchzuführen, wird der Vorteil von Kryptowährungen besonders offensichtlich. Dies könnte der stärkste Grund für Agenten sein, an der Kryptoökonomie teilzunehmen. Agenten können nahtlos Vermögenswerte prägen, handeln, investieren, leihen, Hebelwirkung nutzen usw.
Solana ist besonders geeignet, um solche Aktivitäten auf dem Kapitalmarkt zu unterstützen, da das Solana-Hauptnetz bereits über eine reiche Infrastruktur für DeFi verfügt.
Schließlich ist Technologie oft pfadabhängig, und es geht nicht darum, welches Produkt das beste ist, sondern darum, welches Produkt als erstes kritische Masse erreicht und zum Standardpfad wird. Wenn wir sehen, dass mehr Agenten signifikanten Reichtum durch Kryptowährungen geschaffen haben, könnte das die Konnektivität von Kryptowährungen als wichtige Fähigkeit für Agenten festigen.
Das, was wir sehen möchten
Wagemutige Experimente, bei denen Agenten mit Wallets kombiniert werden und Operationen auf der Blockchain durchführen können. Wir geben hier keine zu konkreten Definitionen an, da die Möglichkeiten sehr vielfältig sind, und wir erwarten, dass die interessantesten und wertvollsten Anwendungsszenarien für Agenten diejenigen sind, die wir nicht vorhersehen können. Wir sind jedoch besonders an der Erkundung und dem Aufbau der Infrastruktur in den folgenden Richtungen interessiert:
Mindestens im Prototyp-Stadium (idealerweise im Hauptnetz)
2) LLMs dazu bringen, gut in der Programmierung von Solana-Code zu werden und Solana-Entwickler zu befähigen
Warum konzentrieren wir uns darauf? LLMs haben bereits starke Fähigkeiten und machen schnelle Fortschritte. Aber das Programmieren ist ein besonders bemerkenswerter Bereich für LLM-Anwendungen, da es sich um eine objektiv bewertbare Aufgabe handelt. Wie im folgenden Beitrag erklärt, hat „Programmierung einen einzigartigen Vorteil: Durch 'Selbstspiel' kann übermenschliches Daten-Skalieren erreicht werden. Modelle können Code schreiben und dann ausführen oder Code schreiben, Tests erstellen und ihre Konsistenz überprüfen."
Die negativen Auswirkungen von Halluzinationen einschränkt - Die aktuellen Modelle sind sehr leistungsstark, aber noch lange nicht perfekt. Agenten können nicht das volle Recht erhalten, Operationen auszuführen.
Nicht spekulative Anwendungsszenarien vorantreibt - z.B. Ihnen ermöglichen, Tickets über @xpticket zu kaufen, die Renditen von Stablecoin-Portfolios zu optimieren oder Essen bei DoorDash zu bestellen.
Derzeit ist es so, dass obwohl LLMs beim Programmieren von Code noch lange nicht perfekt sind und es einige offensichtliche Mängel gibt (z.B. sie sind schlecht beim Finden von Schwachstellen), haben Werkzeuge wie Github Copilot und der KI-native Code-Editor Cursor die Softwareentwicklung grundlegend verändert (sogar die Art und Weise, wie Unternehmen Talente rekrutieren). Angesichts des zu erwartenden schnellen Fortschritts werden diese Modelle wahrscheinlich die Softwareentwicklung revolutionieren. Wir möchten diesen Fortschritt nutzen, um die Effizienz der Solana-Entwickler um einen Faktor von 10 zu steigern.
Es gibt jedoch derzeit einige Herausforderungen, die die Leistung von LLMs beim Verständnis von Solana behindern:
Es gibt nicht genügend qualitativ hochwertige Rohdaten für das Training von LLMs;
Mangel an ausreichenden validierten Build-Versionen;
In Orten wie Stack Overflow mangelt es an ausreichendem Austausch von hochwertigen Informationen;
Die Infrastruktur von Solana entwickelt sich schnell, was bedeutet, dass selbst Code, der vor 6 Monaten geschrieben wurde, möglicherweise nicht mehr vollständig den aktuellen Anforderungen entspricht;
Es gibt keine Möglichkeit, das Verständnis des Modells für Solana zu bewerten.
Das, was wir sehen möchten
Helfen Sie uns, bessere Solana-Daten im Internet zu veröffentlichen!
Mehr Teams, die validierte Build-Versionen veröffentlichen.
Wir hoffen, dass mehr Menschen im Ökosystem aktiv an Stack Exchange teilnehmen, gute Fragen stellen und qualitativ hochwertige Antworten geben;
Hochwertige Benchmarks erstellen, um das Verständnis von LLMs für Solana zu bewerten (RFP kommt bald);
Hochwertige LLM-Feinabstimmungen erstellen, die in den oben genannten Benchmarks gut abschneiden; wichtiger ist, die Arbeit der Solana-Entwickler zu beschleunigen. Sobald wir hochwertige Benchmarks haben, könnten wir Belohnungen für das erste Modell anbieten, das die Benchmark-Punkte erreicht - bleiben Sie dran.
Die endgültige Errungenschaft hier wird ein qualitativ hochwertiger, differenzierter Solana-Validator-Client sein, der vollständig von KI erstellt wurde.
3) Unterstützung eines offenen und dezentralen KI-Technologiestacks
Warum konzentrieren wir uns darauf? Es ist derzeit unklar, wie sich die Macht im Bereich KI langfristig zwischen Open Source und Closed Source AI ausbalancieren wird. Es gibt gute Argumente dafür, dass geschlossene Einheiten an der technologischen Front bleiben werden, während sie den Großteil des Wertes aus den Basis-Modellen schöpfen. Der einfachste Ausblick jetzt ist, dass der Status quo bestehen bleibt - große Unternehmen wie OpenAI und Anthropic treiben die technologische Front voran, während Open-Source-Modelle schnell folgen und letztendlich einzigartige, leistungsstarke Feinabstimmungen für bestimmte Anwendungsfälle haben werden. Wir hoffen, dass Solana eng verbunden ist und das Open-Source-KI-Ökosystem unterstützt. Konkret bedeutet dies, den Zugang zu Folgendem zu fördern: Daten für das Training, Rechenkapazitäten für Training und Inferenz, die Gewichte der Ergebnismodelle und die Fähigkeit, die Ausgaben von Modellen zu validieren. Wir glauben, dass dies aus den folgenden spezifischen Gründen wichtig ist:
A. Open-Source-Modelle helfen, das Debugging und die Innovation bei der Modellentwicklung zu beschleunigen. Wie die Open-Source-Community schnell Modelle wie Llama verfeinert und feinabstimmt, zeigt, wie die Community die Bemühungen großer KI-Unternehmen zur Vorantreibung der KI-Fähigkeiten effektiv ergänzt (sogar Googles Forscher haben letztes Jahr darauf hingewiesen, dass es über Open Source heißt: „Wir haben keine Burg, OpenAI hat auch keine“). Wir glauben, dass ein florierender Open-Source-KI-Technologiestack entscheidend ist, um die Geschwindigkeit des Fortschritts in diesem Bereich zu beschleunigen.
B. Ein Ausweg für diejenigen, die möglicherweise gezwungen sind, KI zu verwenden, die sie nicht vertrauen (z.B. staatlich genehmigte KI). KI könnte jetzt das mächtigste Werkzeug im Arsenal eines Diktators oder einer autoritären Regierung sein. Staatlich genehmigte Modelle bieten eine staatlich genehmigte Version der Wahrheit und werden zu einem enormen Kontrollmittel. Hochgradig autoritäre Regime könnten sogar bessere Modelle besitzen, da sie bereit sind, die Privatsphäre der Bürger zu ignorieren, um ihre KI zu trainieren. Das Problem, dass KI als Kontrollinstrument verwendet wird, ist nicht, ob es passiert, sondern wann es passiert; wir möchten so gut wie möglich den Open-Source-KI-Technologiestack unterstützen, um auf diese Möglichkeit vorbereitet zu sein.
Solana ist bereits die Heimat vieler Projekte, die einen Open-Source-KI-Technologiestack unterstützen:
Grass und Synesis One fördern die Datensammlung;
@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork, @nosana_ai und andere bieten eine Vielzahl dezentraler Rechenressourcen.
Teams wie @NousResearch und @PrimeIntellect arbeiten daran, Rahmenbedingungen zu entwickeln, die dezentrales Training ermöglichen (siehe unten).
Das, was wir sehen möchten, ist die Entwicklung von mehr Produkten auf allen Ebenen des Open-Source-KI-Technologiestacks:
Dezentralisierte Datensammlung, z.B. @getgrass_io, @usedatahive, @synesis_one
On-Chain-Identitätsverifizierung: einschließlich Protokollen, die es Wallets ermöglichen, sich als menschliche Identitäten zu authentifizieren, sowie Protokollen zur Validierung von KI-API-Antworten, damit Verbraucher bestätigen können, dass sie mit LLM interagieren
Dezentralisiertes Training: z.B. @exolabs, @NousResearch und @PrimeIntellect
Infrastruktur für geistiges Eigentum: Damit KI die Inhalte lizenzieren (und bezahlen) kann, die sie nutzt
Dieser Artikel-Link: https://www.hellobtc.com/kp/du/12/5568.html
Quelle: https://x.com/knimkar/status/1863719025500623344
