Źródło artykułu: Yuliya
Autor tekstu: Kuleen, kierownik DePIN w Fundacji Solana
Tłumaczenie: Yuliya, PANews
Obecnie skrzyżowanie AI i technologii kryptograficznych wkracza w fazę eksperymentalną przypominającą 'eksplozję kambryjską'. Fundacja Solana szczegółowo przedstawia trzy kluczowe kierunki rozwoju fuzji AI i kryptowalut.
TLDR
1. Budowa najbardziej dynamicznej ekonomii napędzanej inteligentnymi agentami na Solana
Truth Terminal udowodnił wykonalność działania agentów AI na łańcuchu. Eksperymenty w tej dziedzinie nieustannie przekraczają granice operacji agentów na łańcuchu, a ta dziedzina ma ogromny potencjał oraz niezwykle szerokie pole projektowe. Obecnie stało się to jednym z najbardziej przełomowych i eksplodujących kierunków w dziedzinie kryptowalut i AI, a to dopiero początek.
2. Zwiększenie zdolności LLM w rozwoju kodu Solana
Duże modele językowe wykazały się już doskonałością w pisaniu kodu, a w przyszłości będą się jeszcze bardziej rozwijać. Dzięki tym zdolnościom efektywność programistów Solana może wzrosnąć od 2 do 10 razy. W niedalekiej przyszłości, ocena zdolności LLM do zrozumienia i pisania kodu Solana poprzez ustanowienie wysokiej jakości benchmarków pomoże zrozumieć potencjalny wpływ LLM na ekosystem Solana. Wysokiej jakości plany dostrajania modeli będą weryfikowane w testach benchmarkowych.
3. Wsparcie dla otwartego i zdecentralizowanego stosu technologii AI
"Otwarty i zdecentralizowany stos technologii AI" zawiera następujące kluczowe elementy:
Pozyskiwanie danych treningowych
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Współdzielenie wag modelu
Zdolność do weryfikacji wyników modelu
Znaczenie tego otwartego stosu technologii AI polega na:
Przyspieszenie innowacji w rozwoju modeli i eksperymentach
Zapewnienie alternatyw dla użytkowników, którzy nie ufają scentralizowanej AI
1. Budowanie najbardziej dynamicznej ekonomii napędzanej inteligentnymi agentami
Dyskusja na temat Truth Terminal i $GOAT była już obszerna, nie ma potrzeby jej powtarzać. Ale jedno jest pewne: kiedy agenci AI zaczną uczestniczyć w działaniach na łańcuchu, nowy świat pełen możliwości już się otworzył (co ważne, obecnie agenci nawet nie podejmują jeszcze działań bezpośrednio na łańcuchu).
Choć obecnie nie można dokładnie przewidzieć przyszłego rozwoju zachowań agentów na łańcuchu, obserwując innowacje, które już miały miejsce na Solana, możemy dostrzec szerokie perspektywy 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 związanych z nimi tokenów.
Na podstawie cech osobowości znanych inwestorów kryptograficznych pojawiają się menedżerowie funduszy AI. Na platformie daos.fun, szybki wzrost ai16z stworzył nowy ekosystem funduszy AI wspieranych przez agentów.
Ponadto platformy gier takie jak Colony umożliwiają graczom udział w grze poprzez kierowanie działaniami agentów, co często prowadzi do niespodziewanych innowacyjnych rozwiązań.
Kierunki rozwoju na przyszłość
W przyszłości inteligentne agenty mogą zarządzać złożonymi projektami wymagającymi koordynacji gospodarczej wielu stron. Na przykład w dziedzinie badań naukowych agenty mogą być odpowiedzialne za poszukiwanie związków leczniczych na konkretne choroby. Konkretnie:
Zbieranie funduszy na tokeny za pośrednictwem platformy Pump Science
Wykorzystanie funduszy zebranych do pokrycia kosztów dostępu do płatnych materiałów badawczych oraz kosztów symulacji związków na zdecentralizowanych sieciach obliczeniowych, takich jak kuzco, Render Network, io.net
Rekrutacja ludzi do przeprowadzania weryfikacji eksperymentów przez platformy nagród, takie jak Gib.Work (na przykład uruchamianie eksperymentów w celu weryfikacji/ustalenia wyników symulacji)
Oprócz złożonych projektów, agenci mogą również wykonywać proste zadania, takie jak budowanie osobistych stron internetowych czy tworzenie dzieł sztuki (takich jak zerebro), co otwiera nieskończone możliwości zastosowań.
Dlaczego wykonywanie działań finansowych przez agenta na łańcuchu ma większy sens niż korzystanie z tradycyjnych kanałów?
Agenci mogą jednocześnie korzystać z tradycyjnych kanałów finansowych i systemów kryptowalutowych. Jednak kryptowaluty mają unikalne zalety w niektórych obszarach:
Aplikacje do małych płatności — Solana w tej dziedzinie radzi sobie doskonale, co udowadniają aplikacje takie jak Drip.
Zaleta prędkości — natychmiastowe rozliczenia, co pomaga agentom osiągnąć maksymalną efektywność kapitałową.
Wejście na rynki kapitałowe przez DeFi — może to być najsilniejszy powód, dla którego agenci uczestniczą w gospodarce kryptograficznej. Gdy agenci potrzebują prowadzić działania finansowe inne niż płatności, zalety kryptowalut stają się jeszcze bardziej oczywiste. Agenci mogą bezproblemowo emitować aktywa, prowadzić transakcje, inwestować, korzystać z pożyczek, używać dźwigni itp. Szczególnie Solana, z licznymi pierwszorzędnymi strukturami DeFi na swojej głównej sieci, jest szczególnie odpowiednia do wspierania tych działań na rynkach kapitałowych.
Z perspektywy rozwoju technologii, zależność od ścieżki odgrywa kluczową rolę. To, czy produkt jest optymalny, nie jest najważniejsze; kluczowe jest, kto może jako pierwszy osiągnąć krytyczną skalę i stać się domyślnym wyborem. W miarę jak coraz więcej agentów uzyskuje zyski za pomocą kryptowalut, połączenie szyfrowane prawdopodobnie stanie się kluczową zdolnością agentów.
Fundacja chce zobaczyć
Fundacja Solana chce zobaczyć, jak agenci wyposażeni w portfele kryptograficzne przeprowadzają odważne eksperymenty innowacyjne na łańcuchu. Fundacja nie ogranicza tutaj konkretnych kierunków, ponieważ możliwości są zbyt szerokie — wierzy, że najciekawsze i najcenniejsze scenariusze zastosowań agentów mogą być obecnie nieprzewidywalne.
Jednak fundacja szczególnie koncentruje się na badaniach w następujących kierunkach:
1. Mechanizmy kontroli ryzyka
Mimo że obecne modele są imponujące, wciąż są dalekie od doskonałości
Nie można dać agentom całkowitej swobody działania
2. Promowanie scenariuszy zastosowań nieteoretycznych
Zakup biletów przez xpticket
Optymalizacja zysków portfela stablecoin
Zamawianie jedzenia przez DoorDash
3. Wymagania dotyczące postępu w rozwoju
Przynajmniej osiągnąć etap prototypu testowej sieci
Najlepiej, aby już działał na głównej sieci
2. Zwiększenie zdolności LLM do pisania kodu Solana, umożliwiając programistom Solana
LLM wykazały już potężne zdolności i szybko się rozwijają. W obszarze zastosowań LLM, pisanie kodu może wykazywać szczególnie stromy krzywą postępu, ponieważ jest to zadanie, które można obiektywnie ocenić. Jak wspomniano poniżej, 'programowanie ma szczególnie unikalną przewagę: potencjał do osiągnięcia superludzkiej ekspansji danych poprzez 'samodzielne rozgrywanie'. Modele mogą pisać kod i go uruchamiać lub pisać kod, pisać testy, a następnie sprawdzać własną spójność.'
Obecnie, mimo że LLM w pisaniu kodu wciąż nie są doskonałe i mają wyraźne niedociągnięcia (na przykład słabe w wykrywaniu błędów), takie jak Github Copilot i Cursor, zmieniają zasadniczo rozwój oprogramowania (nawet sposób, w jaki firmy rekrutują talenty). Biorąc pod uwagę przewidywaną szybkość postępu, te modele mają potencjał, aby całkowicie zmienić rozwój oprogramowania. Fundacja ma nadzieję skorzystać z tego postępu, aby zwiększyć efektywność pracy programistów Solana o rząd wielkości.
Jednak obecnie istnieje kilka wyzwań, które utrudniają LLM osiągnięcie doskonałości w zrozumieniu Solana:
Brak wysokiej jakości danych treningowych
Niewystarczająca liczba weryfikowanych konstrukcji (Verified builds)
Brak interakcji o wysokiej wartości informacyjnej na platformach takich jak Stack Overflow
Historia rozwoju infrastruktury Solana jest szybka, co oznacza, że kod napisany nawet 6 miesięcy temu może nie być całkowicie dostosowany do dzisiejszych potrzeb.
Brak metod oceny zrozumienia modelu Solana
Fundacja chce zobaczyć
Pomoc w uzyskaniu lepszych danych Solana w Internecie
Więcej zespołów publikujących weryfikowane konstrukcje (Verified builds)
Więcej osób w ekosystemie aktywnie zadaje dobre pytania i udziela wysokiej jakości odpowiedzi na Stack Exchange
Tworzenie wysokiej jakości testów benchmarkowych do oceny zrozumienia Solana przez LLM (wkrótce opublikowane RFP)
Tworzenie modeli LLM o wysokiej jakości dostrajania, które dobrze radzą sobie w powyższych testach benchmarkowych, a co ważniejsze, przyspieszenie efektywności pracy programistów Solana. Gdy będą dostępne wysokiej jakości testy benchmarkowe, fundacja może przyznać nagrodę pierwszemu modelowi, który osiągnie próg punktów w testach benchmarkowych.
Ostatecznym wielkim osiągnięciem będzie: całkowicie stworzony przez AI nowy, wysokiej jakości, zróżnicowany klient weryfikacyjny Solana.
3. Wsparcie dla otwartego i zdecentralizowanego stosu technologii AI
W dziedzinie AI długoterminowa równowaga sił między modelami otwartymi i zamkniętymi pozostaje niejasna. Istnieją argumenty, że niektóre podmioty zamknięte będą nadal utrzymywać technologiczną czołówkę i zdobywać główną wartość modeli podstawowych. Najprostszym obecnym oczekiwaniem jest utrzymanie status quo — giganci technologiczni, tacy jak OpenAI i Anthropic, napędzają rozwój na czołowej linii, podczas gdy modele otwarte szybko nadążają i zdobywają unikalne przewagi w określonych scenariuszach zastosowań poprzez dostrajanie.
Fundacja dąży do ścisłej integracji Solana z ekosystemem otwartej AI. Konkretnie oznacza to wsparcie dostępu do następujących elementów:
Dane treningowe
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Wagi modelu
Zdolność do weryfikacji wyników modelu
Znaczenie tej strategii polega na:
1. Otwarty model przyspiesza innowacyjną iterację
Szybkie ulepszenia i dostrajanie modeli otwartych, takich jak Llama, przez społeczność open source pokazują, jak społeczność może skutecznie uzupełniać pracę dużych firm AI, przesuwając granice zdolności AI (nawet badacz Google zauważył w zeszłym roku, że 'nie mamy fosy w sprawie otwartych modeli, OpenAI też nie'). Fundacja uważa, że kwitnący otwarty stos technologii AI jest kluczowy dla przyspieszenia postępu w tej dziedzinie.
2. Zapewnienie wyboru użytkownikom, którzy nie ufają scentralizowanej AI
AI może być najpotężniejszym narzędziem w arsenale dyktatorskich lub autorytarnych reżimów. Modele uznawane przez państwo dostarczają oficjalnie uznawanej 'prawdy', co stanowi ważny nośnik kontroli. Wysoce autorytarne reżimy mogą mieć lepsze modele, ponieważ są gotowe zignorować prywatność obywateli, aby szkolić AI. Wykorzystanie AI do kontroli jest nieuniknionym trendem, a fundacja chce być na to przygotowana, w pełni wspierając otwarte technologie AI.
W ekosystemie Solana istnieje już wiele projektów wspierających otwarty stos technologii AI:
Zbieranie danych — Grass i Synesis One kontynuują zbieranie danych
Zdecentralizowana moc obliczeniowa — kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana itp.
Zdecentralizowana infrastruktura szkoleniowa — Nous Research, Prime Intellect
Fundacja oczekuje zobaczyć
Mamy nadzieję, że w różnych warstwach otwartego stosu technologii AI powstanie więcej produktów:
Zdecentralizowane zbieranie danych: np. Grass, Datahive, Synesis One
Tożsamość na łańcuchu: protokoły wspierające portfele w weryfikacji tożsamości ludzkiej oraz protokoły weryfikujące odpowiedzi API AI, umożliwiające użytkownikom potwierdzenie, że wchodzą w interakcję z LLM
Zdecentralizowane szkolenie: projekty podobne do EXO Labs, Nous Research i Prime Intellect
Infrastruktura IP: umożliwiająca AI uzyskiwanie licencji (i płatności) na wykorzystywane treści
