Autor: @knimkar
Traducción: Blockchain en lenguaje coloquial
Parece que estamos entrando en una fase de explosión de Cambriana de experimentos de casos de uso en la intersección de la IA y el ámbito cripto. Estoy muy emocionado por los resultados que surgen de esta energía y quiero compartir algunas nuevas oportunidades emocionantes que hemos visto en el ecosistema en @SolanaFndn.
1. Resumen breve
1) Fomentar la economía impulsada por agentes más vibrante en Solana. Truth Terminal demostró por primera vez los logros que podrían lograrse cuando los agentes de IA pueden interactuar en la cadena. Esperamos ver experimentos que rompan de manera segura los límites de la capacidad de los agentes en la cadena. Este campo tiene un potencial enorme y ni siquiera hemos comenzado a explorar el espacio de diseño. Este ha demostrado ser el campo más sorprendente y explosivo en la combinación de criptografía e IA, y todo apenas está comenzando.
2) Hacer que los modelos de lenguaje grande (LLM) se desempeñen mejor en la escritura de código Solana, empoderando a los desarrolladores de Solana. Los modelos de lenguaje grande ya se han desempeñado bastante bien en la escritura de código y se volverán aún más poderosos. Esperamos aprovechar estas capacidades para aumentar la productividad de los desarrolladores de Solana entre 2 y 10 veces. A corto plazo, crearemos benchmarks de alta calidad para medir la comprensión de LLM sobre Solana y su capacidad para escribir código Solana (ver más abajo), y estas pruebas nos ayudarán a comprender el impacto potencial de LLM en el ecosistema de Solana. Esperamos apoyar a aquellos equipos que logren avances de alta calidad en el ajuste fino de modelos (¡validaremos su calidad a través de su rendimiento sobresaliente en los benchmarks!).
3) Apoyar una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada. Lo que queremos decir con "pila de tecnología de IA abierta y descentralizada" se refiere a protocolos abiertos y descentralizados que pueden facilitar el acceso a los siguientes recursos: datos para el entrenamiento, recursos de computación (para el entrenamiento y la inferencia), pesos de modelos, y la capacidad de validar las salidas de los modelos ("cómputo verificable"). Esta pila de tecnología de IA abierta es muy importante porque:
Acelerar la experimentación e innovación en el proceso de desarrollo de modelos
Proporcionar una salida para aquellos que podrían verse obligados a usar IA no confiable (por ejemplo, IA aprobada por el estado)
Esperamos apoyar a los equipos y productos que construyen en todos los niveles de esta pila de tecnología. Si estás trabajando en algo relacionado con estas áreas clave, ¡no dudes en contactar al autor original!
2. Resumen detallado
A continuación, explicaremos con más detalle por qué estamos emocionados por estos tres pilares y qué construcciones esperamos ver.
1) Fomentar la economía impulsada por agentes más vibrante
¿Por qué nos importa esto? Ha habido mucha discusión sobre Truth Terminal y GOAT, no voy a repetirlo aquí, pero se puede afirmar claramente que las diversas funciones locas que podrían lograrse cuando los agentes de IA interactúan en la cadena han entrado de manera irreversible en la realidad (y en este caso, los agentes ni siquiera han actuado directamente en la cadena).
Podemos decir con confianza que actualmente no sabemos exactamente cómo será el futuro del comportamiento de los agentes en la cadena, pero para que todos sientan cuán amplio es este espacio de diseño, lo siguiente son algunas cosas que ya han sucedido en Solana:
Líderes de IA como Truth Terminal están tratando de cultivar una nueva religión de la era a través de memecoins como $GOAT;
Al mismo tiempo, aplicaciones como @HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One, @real_alethea permiten a los usuarios crear e iniciar fácilmente agentes y tokens relacionados.
Tomar decisiones de inversión y aumentar sus carteras mediante fondos de IA que entrenan agentes personalizados de conocidos inversores en criptomonedas. Por ejemplo, el rápido ascenso de @ai16zdao en @daosdotfun ha creado un nuevo metaverso de fondos de IA + animadores de agentes.
Hay algunos juegos centrados en agentes, como @ParallelColony, donde los jugadores dan instrucciones a los agentes para que actúen, a menudo generando resultados inesperados.
Direcciones que podrían evolucionar a continuación:
La gestión de agentes requiere proyectos multifacéticos que coordinan la economía de varias partes. Por ejemplo, un agente podría asumir tareas complejas como "encontrar un compuesto que pueda curar la enfermedad [X]". Un agente podría hacer lo siguiente:
Recaudar fondos a través de tokens en @pumpdotscience;
Usar los fondos recaudados para pagar por la obtención de investigaciones pagadas relevantes y para pagar los costos de computación en redes de computación descentralizadas (como @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, etc.) para simular varios compuestos;
Usar plataformas de recompensas como @gib_work para reclutar humanos para realizar tareas de trabajo real (por ejemplo, ejecutar experimentos para validar/mejorar resultados de simulación);
O ejecutar una tarea simple, como ayudarte a construir un sitio web, o crear obras de arte de IA (por ejemplo, @0xzerebro).
Hay muchas otras posibilidades.
¿Por qué tiene más sentido que los agentes realicen actividades financieras en la cadena (en lugar de en el sistema financiero tradicional)? Los agentes pueden aprovechar simultáneamente tanto el sistema financiero tradicional como las criptomonedas. Aquí hay algunas razones por las que las criptomonedas son particularmente adecuadas en algunos aspectos:
Escenarios de micropagos: Solana sobresale en esto, aplicaciones como Drip ya han demostrado su potencial.
Velocidad: la liquidación instantánea puede ser crucial para los agentes, especialmente cuando deseas que operen con la máxima eficiencia de capital.
Acceder a los mercados de capital a través de DeFi: una vez que los agentes comiencen a realizar actividades financieras más allá de los estrictos pagos, las ventajas de las criptomonedas se vuelven especialmente evidentes. Esta puede ser la razón más poderosa para que los agentes participen en la economía cripto. Los agentes pueden acuñar activos, comerciar, invertir, pedir prestado, usar apalancamiento y más sin problemas.
Solana es especialmente adecuada para apoyar este tipo de actividad de mercado de capitales, ya que la mainnet de Solana ya cuenta con una rica infraestructura DeFi de primer nivel.
Finalmente, la tecnología a menudo es dependiente del camino, y la clave no es cuál producto es el mejor, sino cuál producto alcanza primero la calidad crítica y se convierte en el camino predeterminado. Si vemos a más agentes creando riqueza significativa a través de criptomonedas, esto podría consolidar la conectividad de las criptomonedas como una capacidad importante para los agentes.
Lo que esperamos ver
Experimentaciones audaces combinando agentes con billeteras que puedan ejecutar operaciones en la cadena. Aquí no hemos proporcionado definiciones demasiado específicas, ya que las posibilidades son muy amplias, y anticipamos que los escenarios de aplicación de agentes más interesantes y valiosos serán aquellos que no podemos predecir. Sin embargo, estamos particularmente interesados en la exploración y construcción de infraestructura en las siguientes direcciones:
Al menos en la fase de prototipo en testnets (mejor en mainnet)
2) Hacer que LLM sean buenos en escribir código Solana y empoderar a los desarrolladores de Solana
¿Por qué nos importa esto? LLM ya tiene capacidades poderosas y está avanzando rápidamente. Pero escribir código es una dirección particularmente digna de atención en el ámbito de aplicación de LLM, porque es una tarea que se puede evaluar objetivamente. Como se explica en la publicación a continuación, "La programación tiene una ventaja única: a través de 'auto-juego', se puede lograr una escalabilidad de datos sobrehumana. El modelo puede escribir código y luego ejecutarlo, o escribir código, escribir pruebas y verificar su consistencia."
Limitar los efectos negativos de las alucinaciones: los modelos actuales son muy poderosos, pero aún están lejos de ser perfectos. No se puede otorgar a los agentes el derecho a actuar con total libertad.
Fomentar escenarios de aplicación no especulativos: por ejemplo, permitir que compres boletos a través de @xpticket, optimices rendimientos para carteras de stablecoins, o compres comida en DoorDash, etc.
Actualmente, aunque LLM aún no son perfectos en la escritura de código y tienen algunas deficiencias evidentes (por ejemplo, rinden mal en la detección de fallos), herramientas como Github Copilot y editores de código nativos de IA como Cursor han transformado fundamentalmente el desarrollo de software (incluso han cambiado la forma en que las empresas contratan talento). Dada la expectativa de avances rápidos, es probable que estos modelos cambien radicalmente el desarrollo de software. Esperamos aprovechar este progreso para aumentar la productividad de los desarrolladores de Solana en un orden de magnitud.
Sin embargo, actualmente hay algunos desafíos que obstaculizan el desempeño de LLM en la comprensión de Solana:
No hay suficientes datos originales de alta calidad para que LLM se entrene;
Falta de suficientes versiones de construcción verificadas;
En lugares como Stack Overflow, falta suficiente intercambio de información de alto valor;
La infraestructura de Solana está evolucionando rápidamente, lo que significa que incluso el código escrito hace 6 meses puede no ser completamente adecuado para las necesidades actuales;
No hay forma de evaluar el nivel de comprensión del modelo sobre Solana.
Lo que esperamos ver
¡Ayúdanos a publicar mejores datos de Solana en Internet!
Más equipos publican versiones de construcción verificadas.
Esperamos que más personas en el ecosistema participen activamente en Stack Exchange, haciendo buenas preguntas y proporcionando respuestas de alta calidad;
Crear benchmarks de alta calidad para evaluar la comprensión de LLM sobre Solana (RFP que se publicará pronto);
Crear versiones de ajuste fino de LLM que puntúen bien en los benchmarks anteriores, y lo que es más importante, acelerar el trabajo de los desarrolladores de Solana. Una vez que tengamos benchmarks de alta calidad, podríamos ofrecer recompensas para el primer modelo que alcance esa puntuación de referencia, ¡estén atentos!
El logro final aquí será un cliente de nodo de verificación de Solana de alta calidad y diferenciado creado completamente por IA.
3) Apoyar una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada
¿Por qué nos importa esto? Actualmente no está claro cómo se equilibrará el poder en el campo de la IA entre la IA de código abierto y la de código cerrado a largo plazo. Hay buenos argumentos sobre por qué las entidades de código cerrado mantendrán la vanguardia tecnológica y capturarán la mayor parte del valor de los modelos básicos. Ahora, la expectativa más simple es que el statu quo continuará: grandes empresas como OpenAI y Anthropic impulsan la vanguardia tecnológica, mientras que los modelos de código abierto avanzan rápidamente y eventualmente tendrán versiones de ajuste fino únicas y poderosas para ciertos casos de uso. Esperamos que Solana se integre estrechamente y apoye el ecosistema de IA de código abierto. En específico, esto significa facilitar el acceso a: datos para el entrenamiento, capacidad de computación para el entrenamiento y la inferencia, pesos de modelos resultantes, y la capacidad de validar las salidas de los modelos. Creemos que hay razones concretas por las que esto es importante:
A) Los modelos de código abierto ayudan a acelerar la depuración y la innovación en el desarrollo de modelos. La comunidad de código abierto ha demostrado cómo refinar y ajustar rápidamente modelos de código abierto como Llama, mostrando cómo la comunidad puede complementar efectivamente los esfuerzos de grandes empresas de IA en la vanguardia del avance de las capacidades de IA (incluso los investigadores de Google señalaron el año pasado que, en términos de código abierto, "no tenemos una muralla, OpenAI tampoco tiene"). Creemos que una pila de tecnología de IA de código abierto próspera es crucial para acelerar el ritmo de avance en este campo.
B) Proporcionar una salida para aquellos que podrían verse obligados a usar IA en la que no confían (por ejemplo, IA aprobada por el estado). La IA ahora puede ser una de las herramientas más poderosas en el arsenal de un dictador o régimen autoritario. Los modelos aprobados por el estado proporcionan una versión de verdad sancionada por el estado y se convierten en un enorme medio de control. Los regímenes altamente autoritarios pueden incluso tener modelos mejores porque están dispuestos a ignorar la privacidad de los ciudadanos para entrenar su IA. La pregunta no es si la IA se usará como herramienta de control, sino cuándo, y queremos apoyar tanto como sea posible una pila de tecnología de IA de código abierto para prepararnos para esa posibilidad.
Solana ya es el hogar de muchos proyectos que apoyan la pila de tecnología de IA de código abierto:
Grass y Synesis One están promoviendo la recopilación de datos;
@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork, @nosana_ai, etc. están proporcionando una gran cantidad de recursos de computación descentralizados.
Equipos como @NousResearch y @PrimeIntellect están trabajando para desarrollar marcos que hagan posible el entrenamiento descentralizado (ver más abajo).
Lo que esperamos ver es un mayor desarrollo de productos en todos los niveles de la pila de tecnología de IA de código abierto:
Recopilación de datos descentralizada, como @getgrass_io, @usedatahive, @synesis_one
Autenticación de identidad en la cadena: incluye protocolos que permiten a las billeteras demostrar que son identidades humanas, así como protocolos para verificar las respuestas de API de IA, para que los consumidores puedan confirmar que están interactuando con LLM.
Entrenamiento descentralizado: por ejemplo, @exolabs, @NousResearch y @PrimeIntellect
Infraestructura de propiedad intelectual: permitir que la IA licencie (y pague) el contenido que utiliza
