Autor oryginału: Kuleen, kierownik DePIN w fundacji Solana
Tłumaczenie: Yuliya, PANews
Obecnie, skrzyżowanie AI i technologii kryptograficznych wkracza w fazę eksperymentalną w stylu "kambru eksplozji". W tym artykule fundacja Solana szczegółowo przedstawia trzy kluczowe kierunki rozwoju fuzji AI i kryptografii.
TLDR
1. Budowanie najbardziej dynamicznej gospodarki opartej na inteligentnych agentach na Solanie
Truth Terminal udowodnił wykonalność działania agentów AI na łańcuchu. Eksperymenty w tej dziedzinie wciąż przekraczają granice operacji agentów na łańcuchu, a ten obszar nie tylko ma ogromny potencjał, ale także bardzo szeroką przestrzeń projektową. Obecnie stało się to jednym z najbardziej przełomowych i obiecujących kierunków w dziedzinie kryptografii i AI, a to dopiero początek.
2. Zwiększenie zdolności LLM-ów w rozwoju kodu Solany
Modele językowe wykazały się doskonałymi wynikami w programowaniu, a w przyszłości mają szansę na dalszy rozwój. Dzięki tym zdolnościom wydajność programistów Solany może wzrosnąć od 2 do 10 razy. Wkrótce, stworzenie wysokiej jakości benchmarków do oceny zdolności LLM-ów w rozumieniu i pisaniu kodu Solany pomoże zrozumieć potencjalny wpływ LLM-ów na ekosystem Solany. Wysokiej jakości plany dostosowywania modeli będą weryfikowane w testach benchmarkowych.
3. Wsparcie dla otwartego i zdecentralizowanego stosu technologii AI
"Otwarty i zdecentralizowany stos technologii AI" obejmuje następujące kluczowe elementy:
Pozyskiwanie danych treningowych
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Współdzielenie wag modeli
Zdolność do weryfikacji wyników modeli
Znaczenie tego otwartego stosu technologii AI polega na:
Przyspieszenie innowacji i eksperymentów w rozwoju modeli
Oferowanie alternatyw dla użytkowników, którzy nie ufają scentralizowanej AI
1. Budowanie najbardziej dynamicznej gospodarki opartej na inteligentnych agentach
Dyskusje na temat Truth Terminal i $GOAT były liczne, więc nie ma potrzeby ich powtarzania. Pewne jest, że gdy agenci AI zaczynają uczestniczyć w działaniach na łańcuchu, nowy świat pełen możliwości zostaje otwarty (warto zauważyć, że obecnie agenci jeszcze nie podjęli bezpośrednich działań na łańcuchu).
Chociaż obecnie trudno przewidzieć przyszły rozwój zachowań agentów w łańcuchu, obserwując już istniejące innowacje w Solanie, możemy dostrzec ogromny potencjał tego obszaru projektowania:
Projekty AI, takie jak Truth Terminal, rozwijają nowe cyfrowe społeczności poprzez meme coiny, takie jak $GOAT
Platformy takie jak Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI umożliwiają użytkownikom łatwe tworzenie i wdrażanie inteligentnych agentów oraz ich powiązanych tokenów
AI menedżerowie funduszy oparte na cechach osobowości znanych inwestorów kryptograficznych zyskują na popularności, szybki rozwój ai16z na platformie daos.fun stworzył nowy ekosystem funduszy AI i agentów wspierających.
Ponadto platformy gier, takie jak Colony, umożliwiają graczom uczestnictwo w grach poprzez kierowanie działaniami agentów, co często prowadzi do nieoczekiwanych innowacji w rozgrywce.
Przyszłe kierunki rozwoju
W przyszłości, inteligentni agenci mogą zarządzać złożonymi projektami wymagającymi koordynacji ekonomicznej wielu stron. Na przykład w dziedzinie badań naukowych, agenci mogą być odpowiedzialni za poszukiwanie związków leczących konkretne choroby. Konkretne:
Zbieranie funduszy na tokeny za pośrednictwem platformy Pump Science
Wykorzystanie zebranych funduszy do opłacenia dostępu do płatnych materiałów badawczych oraz kosztów symulacji związków w zdecentralizowanych sieciach obliczeniowych, takich jak kuzco, Render Network, io.net
Rekrutacja ludzi do przeprowadzania eksperymentów weryfikacyjnych za pośrednictwem platformy bounty, takiej jak Gib.Work (np. przeprowadzenie eksperymentów w celu weryfikacji/ustalenia wyników symulacji)
Oprócz złożonych projektów, agenci mogą również wykonywać proste zadania, takie jak tworzenie osobistych stron internetowych, tworzenie dzieł sztuki (takich jak zerebro), co daje nieograniczone możliwości zastosowania.
Dlaczego agenci mają większy sens w wykonywaniu działań finansowych na łańcuchu niż korzystanie z tradycyjnych kanałów?
Agenci mogą jednocześnie korzystać z tradycyjnych kanałów finansowych i systemów kryptowalutowych. Jednak kryptowaluty mają unikalne przewagi w niektórych obszarach:
Aplikacje płatności mikro - Solana w tej dziedzinie wypada znakomicie, co udowadniają takie aplikacje jak Drip
Przewaga prędkości - funkcje natychmiastowych rozliczeń, które pomagają agentom osiągnąć maksymalną efektywność kapitałową
Dostęp do rynków kapitałowych przez DeFi - to może być najskuteczniejszy powód, dla którego agenci biorą udział w gospodarce kryptograficznej. Gdy agenci muszą prowadzić działania finansowe inne niż płatności, korzyści kryptowalut stają się jeszcze bardziej oczywiste. Agenci mogą bezproblemowo mintować aktywa, prowadzić transakcje, inwestować, pożyczać, korzystać z dźwigni itp. Szczególnie Solana, z licznymi znakomitymi infrastrukturami DeFi na swojej sieci głównej, jest szczególnie dobrze przystosowana do wspierania tych działań na rynkach kapitałowych.
Z punktu widzenia rozwoju technologii, kluczową rolę odgrywa zależność ścieżkowa. To, czy produkt jest optymalny, nie jest najważniejsze; kluczowe jest, kto pierwszy osiągnie krytyczną skalę i stanie się domyślnym wyborem. W miarę jak coraz więcej agentów osiąga zyski dzięki kryptowalutom, połączenia kryptograficzne mogą stać się kluczową zdolnością agentów.
Fundacja ma nadzieję zobaczyć
Fundacja Solana ma nadzieję zobaczyć, że agenci wyposażeni w portfele kryptowalutowe będą mogli przeprowadzać odważne eksperymenty innowacyjne na łańcuchu. Fundacja nie ogranicza się do konkretnych kierunków, ponieważ możliwości są zbyt szerokie - wierzymy, że najbardziej interesujące i wartościowe scenariusze zastosowania agentów mogą być obecnie nieprzewidywalne.
Jednak fundacja szczególnie koncentruje się na kilku kierunkach badań:
1. Mechanizmy kontroli ryzyka
Pomimo że obecne modele wykazują doskonałe wyniki, wciąż są dalekie od doskonałości
Nie można dać agentom całkowitej swobody działania
2. Promowanie nienałogowych scenariuszy użytkowania
Zakup biletów przez xpticket
Optymalizacja zwrotów z portfela stabilnych monet
Zamawianie jedzenia przez DoorDash
3. Wymagania dotyczące postępów w rozwoju
Przynajmniej osiągnąć prototyp na testowej sieci
Najlepiej, aby już działał w sieci głównej
2. Zwiększenie zdolności LLM-ów do pisania kodu Solany, upoważniając programistów Solany
LLM-y wykazały się ogromnymi możliwościami i szybko postępują. W obszarze zastosowań LLM-ów, programowanie może mieć szczególnie stromy krzywą postępu, ponieważ jest to zadanie, które można obiektywnie ocenić. Jak wspomniano poniżej, "programowanie ma szczególną przewagę: potencjał do osiągnięcia nadludzkiej wydajności danych poprzez 'self-play'. Modele mogą pisać kod i go uruchamiać, lub pisać kod, pisać testy, a następnie sprawdzać spójność."
Obecnie, mimo że LLM-y w programowaniu nadal nie są doskonałe, z oczywistymi niedociągnięciami (np. słabe wyniki w znajdowaniu błędów), takie jak Github Copilot i Cursor, są to narzędzia AI, które zasadniczo zmieniły rozwój oprogramowania (nawet zmieniły sposób, w jaki firmy zatrudniają talenty). Biorąc pod uwagę przewidywaną szybkość postępu, te modele mogą diametralnie zmienić rozwój oprogramowania. Fundacja ma nadzieję wykorzystać ten postęp, aby zwiększyć wydajność pracy programistów Solany o rząd wielkości.
Jednak obecnie istnieje kilka wyzwań, które utrudniają LLM-om osiągnięcie doskonałego poziomu w zrozumieniu Solany:
Brak wysokiej jakości oryginalnych danych treningowych
Niedostateczna liczba zweryfikowanych kompilacji (Verified builds)
Brak interakcji o wysokiej wartości informacyjnej na platformach takich jak Stack Overflow
Historia szybkiego rozwoju infrastruktury Solana oznacza, że kod napisany nawet 6 miesięcy temu może nie odpowiadać dzisiejszym potrzebom
Brak metod oceny stopnia zrozumienia Solany przez modele
Fundacja ma nadzieję zobaczyć
Pomoc w uzyskiwaniu lepszych danych Solany w Internecie
Więcej zespołów publikuje zweryfikowane kompilacje (Verified builds)
Więcej osób w ekosystemie aktywnie zadaje dobre pytania i udziela wysokiej jakości odpowiedzi na Stack Exchange
Stworzenie wysokiej jakości benchmarków do oceny zrozumienia Solany przez LLM-y (RFP wkrótce do publikacji)
Stworzenie modeli LLM dostosowanych do benchmarków, które będą dobrze się sprawować, a co ważniejsze, przyspieszenie wydajności pracy programistów Solany. Po ustanowieniu wysokiej jakości benchmarków, fundacja może przyznać nagrody dla modeli, które jako pierwsze osiągną próg punktacji benchmarków.
Ostatecznym wielkim osiągnięciem będzie: całkowicie stworzony przez AI nowy, wysokiej jakości, zróżnicowany klient weryfikacyjny Solany.
3. Wsparcie dla otwartego i zdecentralizowanego stosu technologii AI
W dziedzinie AI, długoterminowa równowaga sił między modelami open source i closed source pozostaje niejasna. Istnieją argumenty, że niektóre podmioty closed source będą nadal utrzymywać czołową pozycję technologiczną i uzyskiwać główną wartość modeli bazowych. Najprostsza obecnie prognoza to status quo - wielkie firmy technologiczne, takie jak OpenAI i Anthropic, prowadzą rozwój na czołowej linii, podczas gdy modele open source szybko podążają w ślad za nimi, zdobywając unikalną przewagę poprzez dostosowania w konkretnych zastosowaniach.
Fundacja angażuje się w łączenie Solany z otwartym ekosystemem AI. Konkretne oznacza to wsparcie dla dostępu do następujących elementów:
Dane treningowe
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Wagi modeli
Zdolność do weryfikacji wyników modeli
Znaczenie tej strategii polega na:
1. Modele open source przyspieszają innowacje i iteracje
Szybkie poprawki i dostosowania modeli open source, takie jak Llama, przez społeczność pokazują, jak skutecznie społeczność może uzupełniać pracę dużych firm AI, przesuwając granice zdolności AI (nawet badacz Google wskazał w zeszłym roku, że "jeśli chodzi o open source, nie mamy fosy, OpenAI również jej nie ma"). Fundacja uważa, że rozwijający się otwarty stos technologii AI jest kluczowy dla przyspieszenia postępów w tej dziedzinie.
2. Oferowanie opcji dla użytkowników, którzy nie ufają scentralizowanej AI
AI może być najpotężniejszym narzędziem w arsenale dyktatur lub reżimów autorytarnych. Modele uznawane przez państwo dostarczają oficjalnie uznawanej "prawdy", co jest ważnym nośnikiem kontroli. Wysoko autorytarne reżimy mogą dysponować lepszymi modelami, ponieważ są skłonne zignorować prywatność obywateli, aby trenować AI. Wykorzystanie AI do kontroli jest nieuniknionym trendem, fundacja ma nadzieję działać prewencyjnie, w pełni wspierając otwarty stos technologii AI.
W ekosystemie Solany istnieje już wiele projektów wspierających otwarty stos technologii AI:
Zbieranie danych - Grass i Synesis One pracują nad zbieraniem danych
Zdecentralizowana moc obliczeniowa - kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana i inne
Zdecentralizowane ramy treningowe - Nous Research, Prime Intellect
Fundacja oczekuje zobaczyć
Chcemy budować więcej produktów na wszystkich poziomach otwartego stosu technologii AI:
Zdecentralizowane zbieranie danych: np. Grass, Datahive, Synesis One
Tożsamość na łańcuchu: wsparcie dla protokołów weryfikujących tożsamość ludzi za pomocą portfeli, protokołów weryfikujących odpowiedzi API AI, które umożliwiają użytkownikom potwierdzenie, że interagują z LLM-em
Zdecentralizowane trenowanie: projekty podobne do EXO Labs, Nous Research i Prime Intellect
Infrastruktura IP: umożliwienie AI uzyskiwania licencji na treści, z których korzysta (i ich opłacanie)
