Autorul original: Kuleen, șeful DePIN al fundației Solana
Compilat de: Yuliya, PANews
În prezent, intersecția dintre AI și tehnologia criptografică intră într-o etapă experimentală de tip 'explozie cambriană'. În acest articol, fundația Solana detaliază cele trei direcții principale de dezvoltare a fuzionării AI + criptografie.
TLDR
1. Construirea celei mai dinamice economii bazate pe agenți inteligenți pe Solana
Truth Terminal a dovedit fezabilitatea funcționării agenților AI pe lanț. Experimentele din acest domeniu continuă să depășească limitele operațiunilor agenților pe lanț, acest domeniu nu doar că are un potențial imens, dar și un spațiu de proiectare extrem de vast. În prezent, acesta a devenit unul dintre cele mai revoluționare și explozive direcții din domeniul criptomonedelor și AI, iar aceasta este doar începutul.
2. Îmbunătățirea capacității LLM-urilor în dezvoltarea codului Solana
Modelele de limbaj mari au demonstrat deja performanțe excelente în scrierea codului și vor continua să se îmbunătățească în viitor. Prin aceste capacități, eficiența dezvoltatorilor Solana ar putea crește de 2-10 ori. Recent, stabilirea unor teste de referință de înaltă calitate pentru evaluarea capacității LLM-urilor de a înțelege și scrie cod Solana va ajuta la înțelegerea impactului potențial al LLM-urilor asupra ecosistemului Solana. Planurile de ajustare a modelului de înaltă calitate vor fi validate în testele de referință.
3. Susținerea unui stack tehnologic AI deschis și descentralizat
"Stack-ul tehnologic AI deschis și descentralizat" include următoarele elemente cheie:
Obținerea datelor de antrenament
Capacitate de calcul pentru antrenament și inferență
Partajarea greutăților modelului
Capacitatea de validare a ieșirilor modelului
Importanța acestui stack tehnologic AI deschis se reflectă în:
Accelerarea inovației și experimentării în dezvoltarea modelului
Oferirea de alternative utilizatorilor care nu au încredere în AI centralizat
1. Construirea celei mai dinamice economii bazate pe agenți inteligenți
Discuțiile despre Truth Terminal și $GOAT au fost deja multe, așa că nu trebuie să ne extindem aici. Dar este sigur că, atunci când agenții AI încep să participe la activități pe lanț, o lume plină de posibilități se desfășoară (este demn de menționat că, în prezent, agenții nu au acționat direct pe lanț).
Deși nu se poate prezice cu exactitate evoluția comportamentului agenților pe lanț, prin observarea inovațiilor deja realizate pe Solana, putem intui perspectivele largi ale acestui spațiu de proiectare:
Proiectele AI precum Truth Terminal evoluează comunități digitale noi prin meme-uri precum $GOAT
Platforme precum Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI permit utilizatorilor să creeze și să desfășoare agenți inteligenți și token-uri asociate cu ușurință
AI manageri de fonduri antrenați pe caracteristicile investitorilor criptografici de renume apar în număr mare, pe platforma daos.fun, ascensiunea rapidă a ai16z a deschis un nou ecosistem între fondurile AI și susținătorii agenților
În plus, platforme de jocuri precum Colony permit jucătorilor să participe la joc prin ghidarea acțiunilor agenților, generând adesea moduri de joc neașteptate.
Direcții de dezvoltare viitoare
În viitor, agenții inteligenți ar putea gestiona proiecte complexe care necesită coordonare economică între mai multe părți. De exemplu, în domeniul cercetării, agenții ar putea fi responsabili pentru găsirea compuselor terapeutice pentru boli specifice. În mod specific:
Strângerea de fonduri prin platforma Pump Science
Utilizarea fondurilor strânse pentru a plăti costurile de acces la materialele de cercetare plătite, costurile de calcul pentru simularea compuselor pe rețelele de calcul descentralizate precum kuzco, Render Network, io.net
Recrutarea umană pentru a efectua muncă de validare experimentală prin platforme de recompense precum Gib.Work (de exemplu, desfășurarea de experimente pentru a valida/stabili rezultatele simulării)
Pe lângă proiectele complexe, agenții pot executa și sarcini simple, precum crearea de site-uri personale, crearea de opere de artă (de exemplu, zerebro), având aplicații nelimitate.
De ce are mai mult sens pentru agenți să efectueze activități financiare pe lanț decât să folosească canale tradiționale?
Agenții pot utiliza simultan canale financiare tradiționale și sisteme de criptomonede. Totuși, criptomoneda are avantaje unice în anumite domenii:
Aplicații de plăți mici - Solana excelează în acest domeniu, aplicații precum Drip au dovedit acest lucru
Avantajul vitezei - funcționalități de decontare instantanee, care ajută agenții să realizeze eficiența maximă a capitalului
Accesul pe piețele de capital prin DeFi - acesta ar putea fi motivul cel mai puternic pentru care agenții participă în economia criptografică. Când agenții trebuie să desfășoare activități financiare în afară de plăți, avantajul criptomonedelor devine și mai evident. Agenții pot să emita fără probleme active, să tranzacționeze, să investească, să împrumute, să utilizeze efecte de levier etc. În special Solana, având deja o mulțime de infrastructură DeFi de primă clasă pe rețeaua sa principală, este deosebit de potrivită pentru a sprijini aceste activități pe piețele de capital.
Din perspectiva regulilor de dezvoltare tehnologică, dependența de căi joacă un rol cheie. Dacă produsul este optim nu este cel mai important, cheia constă în cine poate atinge prima dată scala critică și deveni alegerea implicită. Pe măsură ce tot mai mulți agenți câștigă prin criptomonede, conectarea criptografică ar putea deveni capacitatea centrală a agenților.
Fundația speră să vadă
Fundația Solana speră să vadă agenți echipați cu portofele criptografice care să efectueze experimente îndrăznețe de inovație pe lanț. Fundația nu limitează prea mult direcția specifică, deoarece posibilitățile sunt extrem de variate - se crede că cele mai interesante și valoroase aplicații de agenți ar putea fi cele pe care acum nu le putem anticipa.
Totuși, fundația se concentrează în mod special asupra următoarelor direcții de explorare:
1. Mecanisme de control al riscurilor
Deși modelele actuale performează excelent, ele sunt departe de a fi perfecte
Nu se poate oferi agenților o libertate totală de acțiune
2. Promovarea utilizărilor non-speculative
Cumpărarea de bilete prin xpticket
Optimizarea randamentului portofoliului de stablecoin
Comandarea de mâncare prin DoorDash
3. Cerințe de progres în dezvoltare
Pentru a ajunge cel puțin la etapa prototipului rețelei de testare
Cel mai bine ar fi să fie deja funcționând pe rețeaua principală
2. Îmbunătățirea capacității LLM-urilor de a scrie cod Solana, împuternicind dezvoltatorii Solana
LLM-urile au demonstrat abilități puternice și progrese rapide. În domeniul aplicațiilor LLM, scrierea de cod ar putea prezenta o curbă de progres deosebit de abruptă, deoarece este o sarcină care poate fi evaluată obiectiv. Așa cum se menționează mai jos, "programarea are avantaje unice: potențialul de a realiza extinderea datelor superumane prin 'auto-joc'. Modelele pot scrie cod și rula, sau pot scrie cod, scrie teste și apoi verifica coerența de sine."
Astăzi, deși LLM-urile nu sunt încă perfecte în scrierea codului, având deficiențe evidente (de exemplu, performanțe slabe în descoperirea bug-urilor), editorii de cod nativi AI, precum Github Copilot și Cursor, au schimbat fundamental dezvoltarea software-ului (inclusiv modul în care companiile angajează talente). Având în vedere rata așteptată de progres rapid, aceste modele ar putea transforma complet dezvoltarea software-ului. Fundația dorește să profite de această avansare pentru a îmbunătăți eficiența de lucru a dezvoltatorilor Solana cu un ordin de magnitudine.
Cu toate acestea, în prezent există câteva provocări care împiedică LLM-urile să atingă un nivel excelent de înțelegere a Solana:
Lipsa de date originale de antrenament de înaltă calitate
Număr insuficient de construcții verificate (Verified builds)
Lipsa interacțiunilor cu valoare informațională ridicată pe platforme precum Stack Overflow
Istoric, infrastructura Solana s-a dezvoltat rapid, ceea ce înseamnă că chiar și codul scris cu 6 luni în urmă poate să nu fie complet adecvat pentru cerințele de astăzi
Lipsa metodelor de evaluare a gradului de înțelegere a Solana
Fundația speră să vadă
Ajută la obținerea unor date mai bune despre Solana pe internet
Mai multe echipe publică construcții verificate (Verified builds)
Mai mulți oameni din ecosistem pun întrebări bune pe Stack Exchange și oferă răspunsuri de înaltă calitate
Crearea unor teste de referință de înaltă calitate pentru evaluarea gradului de înțelegere a Solana de către LLM-uri (RFP-ul va fi publicat în curând)
Crearea unor modele LLM ajustate care se descurcă bine în testele de referință de mai sus, și, mai important, accelerarea eficienței de lucru a dezvoltatorilor Solana. Odată ce există teste de referință de înaltă calitate, fundația ar putea oferi recompense pentru primul model care atinge scorul prag al testelor de referință
Realizarea finală majoră va fi: un client de noduri de validare Solana complet nou, de înaltă calitate și diferențiat, creat exclusiv de AI.
3. Susținerea unui stack tehnologic AI deschis și descentralizat
În domeniul AI, echilibrul de putere pe termen lung între modelele open-source și cele closed-source rămâne neclar. Există argumente care susțin că entitățile closed-source vor continua să se mențină în fruntea tehnologiei și să obțină valoarea principală a modelului de bază. Cea mai simplă așteptare în prezent este menținerea status quo-ului - gigantii tehnologici precum OpenAI și Anthropic avansează dezvoltarea de vârf, în timp ce modelele open-source urmează rapid și obțin avantaje unice prin ajustări în aplicații specifice.
Fundația se angajează să integreze Solana cu ecosistemul AI open-source. În mod specific, aceasta înseamnă sprijinirea accesului la următoarele elemente:
Date de antrenament
Capacitate de calcul pentru antrenament și inferență
Greutăți ale modelului
Capacitatea de validare a ieșirilor modelului
Importanța acestei strategii se reflectă în:
1. Modele open-source care accelerează inovația și iterația
Îmbunătățirile rapide și ajustările comunității open-source față de modele open-source precum Llama arată cum comunitatea poate completa eficient munca marilor companii AI și extinde limitele capacităților AI (chiar și cercetători de la Google au remarcat anul trecut 'în ceea ce privește open-source, nu avem un dig, OpenAI nu are nici el'). Fundația consideră că un stack tehnologic AI open-source înfloritor este esențial pentru accelerarea progresului în acest domeniu.
2. Oferirea de opțiuni utilizatorilor care nu au încredere în AI centralizat
AI ar putea fi cel mai puternic instrument din arsenalul dictaturilor sau regimurilor autoritare. Modelele recunoscute de stat oferă 'adevărul' oficial, fiind un vehicul important de control. Regimurile foarte autoritare ar putea avea modele mai bune, deoarece sunt dispuse să ignore intimitatea cetățenilor pentru a antrena AI. Utilizarea AI pentru control este o tendință inevitabilă, iar fundația speră să se pregătească din timp, sprijinind cu toate forțele stack-ul tehnologic AI open-source.
În ecosistemul Solana există deja mai multe proiecte care sprijină stack-ul tehnologic AI deschis:
Colectarea datelor - Grass și Synesis One avansează în colectarea datelor
Putere de calcul descentralizată - kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana etc.
Cadre de antrenament descentralizate - Nous Research, Prime Intellect
Fundația așteaptă să vadă
Sperăm să construim mai multe produse la toate nivelurile stack-ului AI open-source:
Colectare de date descentralizată: de exemplu, Grass, Datahive, Synesis One
Identitate pe lanț: suport pentru protocoale de validare a identității umane prin portofele, protocoale de validare a răspunsurilor API AI, care permit utilizatorilor să confirme că interacționează cu LLM
Antrenament descentralizat: proiecte similare cu EXO Labs, Nous Research și Prime Intellect
Infrastructură IP: permite AI să licențieze (și să plătească) conținutul pe care îl folosește
