Autor: @knimkar

Übersetzung: Umgangssprache Blockchain

Wir scheinen in die kambrische Explosion von Anwendungsfällen an der Schnittstelle von KI und Krypto einzutreten. Ich bin sehr aufgeregt über die Ergebnisse, die aus dieser Energie entstehen, und möchte einige aufregende neue Möglichkeiten teilen, die wir im Ökosystem von @SolanaFndn sehen.

1. Kurze Übersicht

1) Förderung der lebhaftesten agenturgetriebenen Wirtschaft auf Solana. Truth Terminal hat zum ersten Mal die Errungenschaften von KI-Agenten demonstriert, die in der Lage sind, on-chain zu interagieren. Wir freuen uns darauf, Experimente zu sehen, die sicher die Grenzen der Agentenfähigkeiten on-chain überschreiten. Dieses Gebiet hat enormes Potenzial, und wir haben nicht einmal begonnen, den Designraum darin zu erkunden. Hier hat sich bereits als das unerwartetste und explosivste Feld in der Verbindung von Krypto und KI erwiesen, und alles beginnt gerade erst.

2) LLMs in der Programmierung von Solana-Code leistungsfähiger machen und Solana-Entwickler befähigen. LLMs haben bereits anständige Fähigkeiten beim Programmieren von Code gezeigt, und sie werden noch leistungsfähiger. Wir hoffen, diese Fähigkeiten zu nutzen, um die Effizienz der Solana-Entwickler um 2 bis 10 Mal zu steigern. Kurzfristig werden wir 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 zu verstehen, welchen potenziellen Einfluss LLMs auf das Solana-Ökosystem haben könnten. Wir freuen uns darauf, Teams zu unterstützen, die qualitativ hochwertige Fortschritte bei der Feinabstimmung von Modellen erzielen (wir werden die Qualität dieser Modelle durch ihre hervorragenden Leistungen in den Benchmark-Tests validieren!).

3) Unterstützung eines offenen und dezentralen KI-Technologiestacks. Der von uns genannte 'offene und dezentrale KI-Technologiestack' bezieht sich auf offene und dezentrale Protokolle, die den Zugriff auf folgende Ressourcen ermöglichen: Daten zum Training, Rechenressourcen (für Training und Inferenz), Modellgewichte sowie die Fähigkeit zur Verifizierung der Modelloutputs ('verifizierbare Berechnungen'). Dieser offene KI-Technologiestack ist von entscheidender Bedeutung, da er:

Beschleunigung von Experimenten und Innovationen im Modellentwicklungsprozess

Einen Ausweg für diejenigen bieten, die möglicherweise gezwungen sind, unzuverlässige KI (z.B. staatlich genehmigte KI) zu verwenden

Wir möchten Teams und Produkte unterstützen, die auf dieser Technologiestack-Ebene aufbauen. Wenn Sie an Arbeiten in diesen Schwerpunktbereichen beteiligt sind, kontaktieren Sie bitte den ursprünglichen Autor!

2. Detaillierte Übersicht

Im Folgenden werden wir näher erläutern, warum wir von diesen drei Säulen begeistert sind und welche Entwicklungen wir sehen möchten.

1) Förderung der lebhaftesten agenturgetriebenen Wirtschaft

Warum beschäftigen wir uns damit? Es gab bereits viele Diskussionen über Truth Terminal und GOAT, ich werde hier nicht wiederholen, was gesagt wurde, aber es ist klar, dass die verrückten Funktionen, die KI-Agenten beim on-chain-Interagieren erreichen können, unwiderruflich zur Realität geworden sind (und in diesem Fall haben die Agenten noch nicht einmal direkt on-chain gehandelt).

Wir können mit Zuversicht sagen, dass wir derzeit nicht genau wissen, wie die Zukunft des on-chain-Agentenverhaltens aussehen wird, aber um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, wie weit dieser Designraum reicht, sind hier einige Dinge, die bereits auf Solana geschehen sind:

KI-Führer wie Truth Terminal versuchen, eine neue Ära der Religion durch Memecoins wie $GOAT zu fördern;

Gleichzeitig ermöglichen Anwendungen wie @HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One und @real_alethea den Nutzern, Agenten und damit verbundene Token einfach zu erstellen und zu starten.

Durch das Training von KI-Fondsmanagern, die personalisierte Agenten von bekannten Krypto-Investoren erstellen, um Investitionsentscheidungen zu treffen und deren Portfolios zu unterstützen. Zum Beispiel hat @ai16zdao in der schnellen Aufstieg von @daosdotfun ein ganz neues Metaverse von KI-Fonds + Agenten-Befürwortern geschaffen.

Es gibt auch agenturzentrierte Spiele wie @ParallelColony, in denen Spieler Agenten durch Anweisungen zum Handeln bringen, was oft zu unerwarteten Ergebnissen führt.

Mögliche zukünftige Entwicklungspfade:

Das Management von Agenten erfordert ein vielschichtiges Projekt der wirtschaftlichen Koordination auf Seiten aller Beteiligten. Zum Beispiel könnte man Agenten mit komplexen Aufgaben betrauen, wie 'eine Verbindung zu finden, die [X]-Krankheit heilen kann'. Agenten können Folgendes tun:

Mittelbeschaffung über Token auf @pumpdotscience;

Zahlung der Kosten für den Erwerb relevanter bezahlter Forschung mit den gesammelten Mitteln und Zahlung der Rechenkosten auf dezentralen Rechennetzwerken wie @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet usw. zur Simulation verschiedener Verbindungen;

Verwenden Sie Belohnungsplattformen wie @gib_work, um Menschen zu rekrutieren, die Aufgaben in der realen Welt ausführen (z.B. Experimente durchführen, um Simulationsergebnisse zu überprüfen/zu verbessern);

Oder führen Sie eine einfache Aufgabe aus, wie Ihnen beim Erstellen einer Website zu helfen oder KI (z.B. @0xzerebro) zu schaffen, die Kunstwerke erstellt.

Es gibt noch viele andere Möglichkeiten.

Warum macht es mehr Sinn, dass Agenten Finanzaktivitäten on-chain 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 geeignet sind:

Mikrozahlungsszenarien - Solana hat in diesem Bereich eine hervorragende Leistung gezeigt, Anwendungen wie Drip haben bereits ihr Potenzial demonstriert.

Geschwindigkeit – sofortige Abrechnung könnte für Agenten entscheidend sein, insbesondere wenn Sie möchten, dass sie in Bezug auf die Kapitaleffizienz optimal sind.

Zugang zu Kapitalmärkten durch DeFi – sobald Agenten beginnen, Finanzaktivitäten außerhalb strenger Zahlungen durchzuführen, wird der Vorteil von Kryptowährungen besonders deutlich. Dies könnte der stärkste Grund sein, warum Agenten an der Krypto-Wirtschaft teilnehmen. Agenten können nahtlos Vermögenswerte prägen, handeln, investieren, leihen, Hebelwirkungen nutzen usw.

Solana ist besonders gut geeignet, um diese Aktivitäten auf dem Kapitalmarkt zu unterstützen, da das Solana-Hauptnetz bereits über eine Vielzahl von Top-DeFi-Infrastrukturen verfügt.

Letztendlich sind Technologien oft pfadabhängig; es geht nicht darum, welches Produkt das beste ist, sondern darum, welches Produkt zuerst eine kritische Qualität erreicht und den Standardweg wird. Wenn wir mehr Agenten sehen, die durch Kryptowährungen signifikanten Wohlstand schaffen, könnte dies die Verbindung von Kryptowährungen als wichtige Fähigkeit von Agenten festigen.

Was wir sehen möchten

Agenten in Kombination mit Wallets sind gewagte Experimente, die in der Lage sind, on-chain Operationen auszuführen. Wir geben hier keine zu spezifischen Definitionen, da die Möglichkeiten sehr weitreichend sind. Wir erwarten, dass die interessantesten und wertvollsten Anwendungsfälle für Agenten diejenigen sind, die wir nicht vorhersagen können. Wir sind jedoch besonders an der Erkundung und dem Aufbau von Infrastrukturen in den folgenden Richtungen interessiert:

Mindestens in der Testumgebung in der Prototypenphase (idealerweise im Hauptnetz)

2) LLMs in der Programmierung von Solana-Code leistungsfähiger machen und Solana-Entwickler befähigen

Warum beschäftigen wir uns damit? LLMs haben bereits starke Fähigkeiten und machen schnelle Fortschritte. Aber das Programmieren ist ein besonders bemerkenswerter Bereich der LLM-Anwendungen, da es eine objektiv bewertbare Aufgabe darstellt. Wie im folgenden Beitrag erklärt, 'hat Programmierung einen einzigartigen Vorteil: durch „Selbstspiel“ kann eine übermenschliche Datenvergrößerung erreicht werden. Modelle können Code schreiben und dann ausführen oder Code schreiben, Tests schreiben und die Selbstkonsistenz überprüfen.'

Einschränkung der negativen Auswirkungen von Halluzinationen – die aktuellen Modelle sind sehr leistungsfähig, aber noch lange nicht perfekt. Agenten sollten nicht die volle Freiheit haben, um Operationen durchzuführen.

Förderung nicht-spekulativer Anwendungsszenarien – z.B. Ihnen zu ermöglichen, Tickets über @xpticket zu kaufen, die Rendite eines Stablecoin-Portfolios zu optimieren oder Essen über DoorDash zu bestellen.

Derzeit sind LLMs beim Programmieren von Code zwar noch bei weitem nicht perfekt und weisen einige offensichtliche Mängel auf (z.B. schneiden sie beim Auffinden von Schwachstellen schlecht ab), aber Werkzeuge wie Github Copilot und der KI-native Code-Editor Cursor haben die Softwareentwicklung grundlegend verändert (sogar die Art und Weise, wie Unternehmen Talente rekrutieren). Angesichts der zu erwartenden schnellen Fortschritte werden diese Modelle wahrscheinlich die Softwareentwicklung revolutionieren. Wir hoffen, diesen Fortschritt zu nutzen, um die Effizienz der Solana-Entwickler um eine Größenordnung 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 ausreichend validierten Build-Versionen;

An Orten wie Stack Overflow gibt es einen Mangel an genügend hochqualitativen Informationsaustausch;

Die Solana-Infrastruktur 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.

Was wir sehen möchten

Helfen Sie uns, bessere Solana-Daten im Internet zu veröffentlichen!

Mehr Teams veröffentlichen validierte Build-Versionen.

Wir hoffen, dass mehr Menschen im Ökosystem aktiv an Stack Exchange teilnehmen, gute Fragen stellen und qualitativ hochwertige Antworten geben;

Erstellen Sie hochwertige Benchmarks zur Bewertung des Verständnisses von LLM für Solana (RFP wird bald veröffentlicht);

Erstellen Sie eine hochgradig bewertete LLM-Finetuning-Version basierend auf den oben genannten Benchmarks und beschleunigen Sie vor allem die Arbeit der Solana-Entwickler. 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 vollständig von KI erstellter, qualitativ hochwertiger, differenzierter Solana-Verifikationsknoten-Client sein.

3) Unterstützung eines offenen und dezentralen KI-Technologiestacks

Warum beschäftigen wir uns damit? Es ist derzeit unklar, wie sich die Macht im Bereich KI langfristig zwischen offenen und geschlossenen KI-Ansätzen ausbalancieren wird. Es gibt bereits gute Argumente dafür, warum geschlossene Entitäten an der technologischen Front bleiben und den Großteil des Wertes aus zugrunde liegenden Modellen erfassen werden. Zurzeit ist die einfachste Erwartung, dass der Status quo andauert – große Unternehmen wie OpenAI und Anthropic treiben die technologische Grenze voran, während Open-Source-Modelle schnell folgen und letztendlich über einzigartige, starke Feinabstimmungen für bestimmte Anwendungsfälle verfügen. Wir hoffen, dass Solana eng verbunden ist und das Open-Source-KI-Ökosystem unterstützt. Konkret bedeutet das, den Zugriff auf Folgendes zu fördern: Daten zum Training, Rechenressourcen für Training und Inferenz, Gewichte der Ergebnismodelle sowie die Fähigkeit zur Verifizierung der Modelloutputs. Wir glauben, dass dies aus folgenden spezifischen Gründen wichtig ist:

A. Open-Source-Modelle helfen, die Debugging- und Innovationsprozesse in der Modellentwicklung zu beschleunigen. Wie die Open-Source-Community schnell Modelle wie Llama verfeinert und anpasst, zeigt, wie die Gemeinschaft die Bemühungen großer KI-Unternehmen zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten effektiv ergänzt (sogar Google-Forscher wiesen letztes Jahr darauf hin, dass 'wir keine Burgmauer haben, OpenAI auch nicht' im Zusammenhang mit Open-Source). Wir glauben, dass ein florierender Open-Source-KI-Technologiestack entscheidend ist, um die Geschwindigkeit des Fortschritts in diesem Bereich zu beschleunigen.

B. Einen Ausweg für diejenigen bieten, die möglicherweise gezwungen sind, KI, die sie nicht vertrauen (z.B. staatlich anerkannte KI), zu verwenden. KI könnte jetzt das stärkste Werkzeug im Arsenal von Diktatoren oder autoritären Regierungen sein. Staatlich anerkannten Modelle bieten eine staatlich genehmigte Version der Wahrheit und werden zu einem mächtigen Kontrollinstrument. Hochgradig autoritäre Regierungen könnten sogar über bessere Modelle verfügen, da sie bereit sind, die Privatsphäre der Bürger zu ignorieren, um ihre KI zu trainieren. Das Problem, dass KI als Kontrollwerkzeug eingesetzt wird, ist nicht, ob es passiert, sondern wann. Wir möchten den offenen KI-Technologiestack so weit wie möglich unterstützen, um uns auf diese Möglichkeit vorzubereiten.

Solana ist bereits die Heimat vieler Projekte, die den offenen KI-Technologiestack unterstützen:

Grass und Synesis One fördern die Datensammlung;

@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork, @nosana_ai usw. bieten eine große Menge an dezentralen Rechenressourcen.

Teams wie @NousResearch und @PrimeIntellect arbeiten daran, Rahmenbedingungen zu entwickeln, die dezentrales Training ermöglichen (siehe unten).

Was wir sehen möchten, ist die Entwicklung mehrerer Produkte auf verschiedenen Ebenen des offenen KI-Technologiestacks:

Dezentrale Datensammlung, z.B. @getgrass_io, @usedatahive, @synesis_one

On-Chain-Identitätsverifizierung: einschließlich der Protokolle, die es Wallets ermöglichen, sich als menschliche Identität zu beweisen, sowie Protokolle zur Verifizierung 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: Ermöglichen Sie KI, die Inhalte, die sie nutzen, zu lizenzieren (und zu bezahlen)