Oryginalny tytuł: (Obszary skupienia na przecięciu kryptowalut i AI)
Autor oryginalny: Kuleen, lider DePIN w fundacji Solana
Tłumaczenie: Yuliya, PANews
Obecnie skrzyżowanie AI i technologii kryptograficznych wkracza w etap eksperymentalny przypominający „eksplozję kambryjską”. Fundacja Solana szczegółowo omawia trzy główne kierunki rozwoju integracji AI i kryptowalut.
TLDR
1. Budowanie najbardziej dynamicznej gospodarki napędzanej inteligentnymi agentami na Solanie
Truth Terminal udowodnił wykonalność działania agentów AI na łańcuchu. Eksperymenty w tej dziedzinie nieustannie przekraczają granice operacji agentów na łańcuchu, a ten obszar ma ogromny potencjał oraz szeroką przestrzeń projektową. Obecnie stało się to jednym z najbardziej przełomowych i ekscytujących kierunków w dziedzinie kryptografii i AI, a to dopiero początek.
2. Zwiększenie zdolności LLM do opracowywania kodu Solana
Modele językowe wykazały już znakomite umiejętności w pisaniu kodu, a w przyszłości będą się dalej rozwijać. Dzięki tym umiejętnościom efektywność deweloperów Solany może wzrosnąć od 2 do 10 razy. W najbliższej przyszłości, stworzenie wysokiej jakości benchmarków do oceny umiejętności LLM w rozumieniu i pisaniu kodu Solana pomoże w zrozumieniu potencjalnego wpływu LLM na ekosystem Solany. Wysokiej jakości plany fine-tuningu modeli będą weryfikowane w benchmarkach.
3. Wspieranie otwartej i zdecentralizowanej infrastruktury technologicznej AI
"Otwartą i zdecentralizowaną infrastrukturę technologiczną AI" zawierającą następujące kluczowe elementy:
Pozyskiwanie danych treningowych
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Współdzielenie wag modelu
Możliwość weryfikacji wyników modelu
Znaczenie tej otwartej infrastruktury technologicznej AI polega na:
Przyspieszanie innowacji w rozwoju modeli
Zapewnienie alternatyw dla użytkowników, którzy nie ufają scentralizowanej AI
1. Budowanie najbardziej dynamicznej gospodarki napędzanej inteligentnymi agentami
Dyskusje na temat Truth Terminal i $GOAT już się odbyły, więc nie ma potrzeby ich ponownego omawiania. Ale jedno jest pewne, gdy agenci zaczynają uczestniczyć w działaniach na łańcuchu, nowy świat pełen możliwości już się otworzył (warto zauważyć, że obecnie agenci nawet nie podejmują bezpośrednich działań na łańcuchu).
Chociaż obecnie nie można dokładnie przewidzieć przyszłego rozwoju zachowania agentów na łańcuchu, obserwując innowacje, które już miały miejsce na Solanie, można dostrzec szerokie perspektywy tego przestrzeni projektowej:
Projekty AI takie jak Truth Terminal rozwijają nowe cyfrowe społeczności dzięki meme monetom takim 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 trenowani na podstawie cech osobowości znanych inwestorów kryptograficznych pojawiają się, na platformie daos.fun, szybki wzrost ai16z tworzy nowy ekosystem łączący fundusze AI i agentów wspierających.
Ponadto, platformy gier takie jak Colony pozwalają graczom uczestniczyć w grach poprzez kierowanie działaniami agentów, co często prowadzi do nieoczekiwanych innowacyjnych sposobów gry.
Kierunki rozwoju w przyszłości
W przyszłości inteligentne agenty mogą zarządzać złożonymi projektami wymagającymi koordynacji ekonomicznej wielu stron. Na przykład w dziedzinie badań naukowych agenci mogą być odpowiedzialni za znalezienie związków chemicznych do leczenia określonych chorób. Konkretnie:
Zbieranie funduszy na tokeny za pośrednictwem platformy Pump Science
Wykorzystanie zebranych funduszy do opłacenia kosztów dostępu do płatnych materiałów badawczych, obliczania kosztów symulacji związków chemicznych na zdecentralizowanych sieciach obliczeniowych takich jak kuzco, Render Network, io.net
Rekrutacja ludzi do wykonywania pracy weryfikacyjnej eksperymentów przez platformy nagród, takie jak Gib.Work (na przykład prowadzenie 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 (np. zerebro), a ich zastosowania mają nieskończone możliwości.
Dlaczego agenci mają większy sens przy wykonywaniu działań finansowych na łańcuchu niż korzystając z tradycyjnych kanałów?
Agenci mogą swobodnie korzystać zarówno z tradycyjnych kanałów finansowych, jak i systemów kryptowalutowych. Jednak kryptowaluty mają unikalne zalety w niektórych obszarach:
Aplikacje do płatności drobnych - Solana radzi sobie w tym zakresie świetnie, co udowadniają aplikacje takie jak Drip
Przewaga prędkości — funkcja natychmiastowego rozliczenia, która pomaga agentom osiągnąć maksymalną efektywność kapitałową
Dostęp do rynków kapitałowych za pośrednictwem DeFi — to może być najsilniejszy argument dla agentów do uczestnictwa w ekonomii kryptograficznej. Gdy agenci muszą prowadzić działania finansowe inne niż płatności, zalety kryptowalut stają się jeszcze bardziej widoczne. Agenci mogą bezproblemowo tworzyć aktywa, handlować, inwestować, pożyczać, używać dźwigni itd. Szczególnie Solana, z jej wieloma pierwszorzędnymi infrastrukturami DeFi na głównej sieci, jest szczególnie odpowiednia do wspierania tych działań rynków kapitałowych.
Z perspektywy rozwoju technologii, zależność od ścieżki odgrywa kluczową rolę. 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 uzyskuje dochody za pomocą kryptowalut, połączenia kryptograficzne mogą stać się podstawową umiejętnością agentów.
Fundacja ma nadzieję zobaczyć
Fundacja Solana ma nadzieję zobaczyć agentów wyposażonych w portfele kryptograficzne, którzy będą przeprowadzać odważne eksperymenty innowacyjne na łańcuchu. Fundacja nie narzuca zbytnio konkretnych kierunków, ponieważ możliwości są zbyt szerokie - wierzymy, że najciekawsze i najcenniejsze zastosowania agentów będą prawdopodobnie takie, które obecnie nie są przewidywalne.
Jednak fundacja szczególnie koncentruje się na badaniach w kilku kierunkach:
1. Mechanizm kontroli ryzyka
Pomimo że obecne modele dobrze sobie radzą, wciąż są dalekie od doskonałości
Nie można dać agentom całkowitej swobody działania
2. Promowanie nienażadowych scenariuszy użycia
Kup bilety za pomocą xpticket
Optymalizacja zwrotów z inwestycji w stablecoiny
Zamów jedzenie na DoorDash
3. Wymagania dotyczące postępu prac
Co najmniej należy osiągnąć prototyp na sieci testowej
Lepiej, jeśli już działa na sieci głównej
2. Zwiększenie zdolności LLM do pisania kodu Solana, umożliwiając deweloperom Solany
LLM-y już wykazały potężne zdolności i szybko się rozwijają. W obszarze zastosowań LLM, pisanie kodu może mieć szczególnie stromy krzywą postępu, ponieważ jest to zadanie, które można ocenić obiektywnie. Jak wspomniano poniżej, "programowanie ma szczególną przewagę: potencjał do osiągnięcia ponadludzkiej ekspansji danych poprzez 'samo-rozgrywkę'. Modele mogą pisać kod i go uruchamiać lub pisać kod, pisać testy, a następnie sprawdzać swoją spójność."
Obecnie, mimo że LLM-y w pisaniu kodu wciąż nie są doskonałe i mają oczywiste niedociągnięcia (na przykład słabo radzą sobie z wykrywaniem błędów), takie jak Github Copilot i Cursor, AI natywne edytory kodu już zasadniczo zmieniły rozwój oprogramowania (nawet sposób, w jaki firmy rekrutują talenty). Biorąc pod uwagę przewidywaną szybkość postępu, te modele mogą całkowicie zmienić rozwój oprogramowania. Fundacja ma nadzieję wykorzystać ten postęp, aby zwiększyć wydajność pracy deweloperów Solany o rząd wielkości.
Jednakże, w tej chwili kilka wyzwań utrudnia LLM-om osiągnięcie doskonałości w zrozumieniu Solany:
Brak wysokiej jakości oryginalnych danych treningowych
Niewystarczająca liczba zweryfikowanych konstrukcji (Verified builds)
Brak interakcji o wysokiej wartości informacyjnej na platformach takich jak Stack Overflow
Historyczny rozwój infrastruktury Solany był szybki, co oznacza, że nawet kod napisany 6 miesięcy temu może nie być całkowicie odpowiedni dla dzisiejszych potrzeb
Brak metod oceny poziomu zrozumienia modeli w stosunku do Solany
Fundacja ma nadzieję zobaczyć
Pomoc w uzyskaniu lepszych danych Solana w internecie
Więcej zespołów wydających zweryfikowane konstrukcje (Verified builds)
Więcej osób w ekosystemie aktywnie zadawać dobre pytania i dostarczać wysokiej jakości odpowiedzi na Stack Exchange
Stworzenie wysokiej jakości benchmarków do oceny zrozumienia Solany przez LLM-y (wkrótce opublikowane RFP)
Stworzenie modeli LLM przystosowanych do benchmarków, które dobrze sobie radzą, a co ważniejsze, przyspieszenie efektywności pracy deweloperów Solany; gdy będą dostępne wysokiej jakości benchmarki, fundacja może przyznać nagrodę pierwszemu modelowi, który osiągnie próg punktowy w benchmarkach
Ostatecznym wielkim osiągnięciem będzie: całkowicie nowy, wysokiej jakości, zróżnicowany klient węzła walidacyjnego Solana stworzony całkowicie przez AI.
3. Wspieranie otwartej i zdecentralizowanej infrastruktury technologicznej AI
W dziedzinie AI długoterminowa równowaga sił między modelami open source a closed source pozostaje niejasna. Istnieją argumenty, że niektóre podmioty closed source będą w stanie utrzymać technologiczną czołówkę i uzyskać główną wartość podstawowych modeli. Najprostsze obecne oczekiwanie to utrzymanie status quo - giganci technologiczni tacy jak OpenAI i Anthropic pchają rozwój na czoło, podczas gdy modele open source szybko nadążają i zdobywają unikalne przewagi w specyficznych zastosowaniach dzięki fine-tuningu.
Fundacja dąży do ścisłego połączenia Solany z ekosystemem AI open source. Konkretnie, oznacza to wsparcie dostępu do następujących elementów:
Dane treningowe
Moc obliczeniowa do treningu i wnioskowania
Wagi modelu
Możliwość weryfikacji wyników modelu
Znaczenie tej strategii jest widoczne w:
1. Modele open source przyspieszają innowacyjne iteracje
Szybkie ulepszanie i fine-tuning modeli open source jak Llama przez społeczność open source pokazuje, jak społeczność może skutecznie uzupełniać pracę dużych firm AI, przesuwając granice możliwości AI (nawet badacz Google zwrócił uwagę w zeszłym roku, że "w kwestii open source, nie mamy muru obronnego, OpenAI również go nie ma"). Fundacja uważa, że rozwijająca się otwarta infrastruktura technologiczna AI jest kluczowa dla przyspieszenia postępu w tej dziedzinie.
2. Zapewnienie wyboru dla użytkowników, którzy nie ufają scentralizowanej AI
AI może być najpotężniejszym narzędziem w arsenale autorytarnych lub dyktatorskich reżimów. Modele uznawane przez państwo dostarczają oficjalnie uznawanej "prawdy", co jest ważnym nośnikiem kontroli. Wysoce autorytarne reżimy mogą mieć lepsze modele, ponieważ są gotowe zignorować prywatność obywateli, aby trenować AI. Wykorzystanie AI do kontroli to nieunikniony trend, a fundacja ma nadzieję na przygotowanie się na przyszłość i wspierać otwartą infrastrukturę technologiczną AI.
W ekosystemie Solana istnieje już wiele projektów wspierających otwartą infrastrukturę AI:
Zbieranie danych - Grass i Synesis One posuwają zbieranie danych naprzód
Zdecentralizowana moc obliczeniowa - kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana itd.
Zdecentralizowane ramy treningowe — Nous Research, Prime Intellect
Fundacja oczekuje zobaczyć
Mamy nadzieję na budowę większej liczby produktów na wszystkich poziomach stosu technologii AI open source:
Zdecentralizowane zbieranie danych: na przykład Grass, Datahive, Synesis One
Tożsamość na łańcuchu: protokoły wspierające portfele w weryfikacji ludzkiej tożsamości, protokoły weryfikujące odpowiedzi API AI, umożliwiające użytkownikom potwierdzenie, że interagują z LLM
Zdecentralizowane treningi: projekty podobne do EXO Labs, Nous Research i Prime Intellect
Infrastruktura IP: umożliwiająca AI uzyskanie licencji (i płatności) za treści, które wykorzystuje
