Перевод: разговорный блокчейн
Кажется, мы вступаем в стадию кэмбрийского взрыва экспериментов с применениями AI и криптовалюты. Я очень взволнован результатами, возникающими из этой энергии, и хочу поделиться некоторыми захватывающими новыми возможностями, которые мы видим в экосистеме @SolanaFndn.
1. Краткий обзор
1) Способствовать наиболее динамичной агентной экономике на Solana. Truth Terminal впервые продемонстрировал достижения AI-агентов, когда они могут взаимодействовать на блокчейне. Мы ожидаем увидеть эксперименты, которые безопасно раздвигают границы возможностей агентов на блокчейне. Этот сектор имеет огромный потенциал, и мы даже не начали исследовать пространство дизайна. Это уже доказано как одна из самых неожиданных и взрывных областей пересечения криптовалюты и AI, и все только начинается.
2) Сделать большие языковые модели (LLM) более эффективными в написании кода для Solana, дать возможность разработчикам Solana. Большие языковые модели уже довольно хорошо справляются с написанием кода, и они станут еще более мощными. Мы надеемся использовать эти возможности для повышения производительности разработчиков Solana в 2-10 раз. В краткосрочной перспективе мы создадим высококачественные бенчмарки для измерения способности LLM понимать Solana и писать код для Solana (подробности см. ниже), которые помогут нам понять потенциальное влияние LLM на экосистему Solana. Мы с нетерпением ждем поддержки команд, которые добиваются высококачественного прогресса в тонкой настройке моделей (мы подтвердим их качество через их выдающиеся результаты в бенчмарках!).
3) Поддержка открытого и децентрализованного AI технологического стека. То, что мы называем «открытым и децентрализованным AI технологическим стеком», относится к открытым и децентрализованным протоколам, которые могут способствовать доступу к следующим ресурсам: данным для обучения, вычислительным ресурсам (для обучения и вывода), весам моделей и способности проверять выводы моделей («верифицируемые вычисления»). Этот открытый AI технологический стек очень важен, потому что он:
Ускорение экспериментов и инноваций в процессе разработки моделей
Предоставление выхода для тех, кто может быть вынужден использовать ненадежный AI (например, одобренный государством AI)
Мы надеемся поддерживать команды и продукты, которые работают на различных уровнях этого технологического стека. Если вы работаете над чем-то, связанным с этими ключевыми областями, свяжитесь с автором оригинала!
2. Подробный обзор
Ниже мы подробнее объясним, почему мы так взволнованы тремя основными столпами и что мы хотели бы увидеть в строительстве.
1) Способствовать наиболее динамичной агентной экономике
Почему мы это обсуждаем? Обсуждений о Truth Terminal и GOAT уже много, и я не собираюсь повторяться, но ясно одно: безумные возможности, которые могут быть реализованы, когда AI-агенты взаимодействуют на блокчейне, уже необратимо стали реальностью (и в этом случае агенты даже еще не взаимодействовали напрямую на блокчейне).
Мы можем с уверенностью сказать, что в настоящее время мы не знаем, каким будет будущее действий агентов на блокчейне, но чтобы дать вам представление о том, насколько широк это пространство дизайна, вот некоторые вещи, которые уже происходят на Solana:
AI-лидеры, такие как Truth Terminal, пытаются воспитать религию новой эпохи через мемкоин, такой как $GOAT;
В то же время приложения, такие как @HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One, @real_alethea, позволяют пользователям легко создавать и запускать агентов и связанные токены.
Принимая инвестиционные решения и поддерживая свои портфели, используя персонализированные AI-фондовые менеджеры, обученные на примере различных известных криптоинвесторов. Например, стремительный рост @ai16zdao на @daosdotfun создал совершенно новую метавселенную AI-фондов + агентов поддержки.
Существуют также некоторые игры, сосредоточенные на агентах, такие как @ParallelColony, в которых игроки дают указания агентам, чтобы они действовали, что часто приводит к неожиданным результатам.
Следующие возможные направления развития:
Управление агентами требует многогранных проектов с экономической координацией всех сторон. Например, агенты могут выполнять сложные задачи, такие как «найти соединение, способное излечить [X] болезнь». Агенты могут выполнять следующие действия:
Сбор средств через токены на @pumpdotscience;
Оплатить затраты на получение связанных платных исследований с собранными средствами и оплатить вычислительные расходы в децентрализованных вычислительных сетях (таких как @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet и др.) для моделирования различных соединений;
Использовать платформы с вознаграждениями, такие как @gib_work, для привлечения людей к выполнению задач, требующих практической работы (например, проводить эксперименты для проверки/улучшения результатов моделирования);
Или выполнять простую задачу, такую как помощь в создании веб-сайта или создание AI для художественных произведений (например, @0xzerebro).
Существует множество других возможностей.
Почему имеет смысл, чтобы агенты выполняли финансовые действия на блокчейне (а не в традиционной финансовой системе)? Агенты вполне могут одновременно использовать как традиционные финансовые системы, так и криптовалюту. Вот несколько причин, по которым криптовалюта особенно подходит для некоторых аспектов:
Сцены микроплатежей — Solana показывает отличные результаты в этой области, и такие приложения, как Drip, уже продемонстрировали свой потенциал.
Скорость — мгновенные расчеты могут быть критически важными для агентов, особенно когда вы хотите, чтобы они достигли оптимальной капитализации.
Доступ к капитальным рынкам через DeFi — как только агенты начинают проводить финансовые операции, не связанные с жесткими платежами, преимущества криптовалюты становятся особенно очевидными. Это может быть самой мощной причиной участия агентов в криптоэкономике. Агенты могут без проблем создавать активы, торговать, инвестировать, занимать, использовать кредитное плечо и т. д.
Solana особенно подходит для поддержки такой капиталистической деятельности, поскольку основная сеть Solana уже имеет богатую инфраструктуру DeFi.
Наконец, технологии часто зависят от пути, и ключевым моментом является не то, какой продукт лучший, а то, какой продукт первым достигнет критического качества и станет стандартным путем. Если мы увидим, что больше агентов создали значительное богатство через криптовалюту, это может укрепить связь криптовалюты как важной способности агентов.
Мы надеемся увидеть
Смелые эксперименты, объединяющие агентов и кошельки, способные выполнять операции на блокчейне. Здесь мы не даем слишком конкретного определения, так как возможности очень широки, и мы ожидаем, что самые интересные и ценные сценарии применения агентов будут теми, которые мы не можем предсказать. Тем не менее, мы особенно заинтересованы в исследовании и создании инфраструктуры в следующих направлениях:
По крайней мере, на тестовой сети в прототипе (лучше на основной сети)
2) Сделать LLM успешными в написании кода для Solana и дать возможность разработчикам Solana
Почему мы это обсуждаем? LLM уже обладают мощными способностями и быстро развиваются. Но написание кода — это направление, которое особенно стоит внимания в области применения LLM, поскольку это задача, которую можно объективно оценить. Как объясняется в следующем посте, «программирование имеет уникальное преимущество: с помощью „самосостязания“ можно достичь суперчеловеческого масштабирования данных. Модель может писать код, а затем запускать его, или писать код, создавать тесты и проверять свою согласованность».
Ограничение негативных последствий иллюзий — современные модели очень мощные, но все еще далеки от совершенства. Агентам не следует предоставлять полную свободу действий.
Стимулирование неспекулятивных сценариев применения — например, позволяя вам покупать билеты через @xpticket, оптимизировать доходность портфелей стабильных монет или заказывать еду через DoorDash.
В настоящее время, хотя LLM все еще далеки от совершенства в написании кода и имеют некоторые очевидные недостатки (например, они плохо справляются с поиском уязвимостей), такие инструменты, как Github Copilot и AI-нативные редакторы кода, такие как Cursor, уже кардинально изменили разработку программного обеспечения (даже изменили способы, которыми компании нанимают людей). Учитывая ожидаемые быстрые успехи, эти модели, вероятно, кардинально изменят разработку программного обеспечения. Мы надеемся использовать этот прогресс, чтобы повысить эффективность работы разработчиков Solana на порядок.
Тем не менее, в настоящее время есть некоторые проблемы, которые мешают LLM хорошо понимать Solana:
Недостаток качественных оригинальных данных для обучения LLM;
Недостаток достаточного количества проверенных версий построений;
Недостаток достаточного обмена высокозначимой информацией в таких местах, как Stack Overflow;
Инфраструктура Solana развивается быстро, что означает, что даже код, написанный 6 месяцев назад, может не полностью соответствовать текущим требованиям;
Нет способов оценить, насколько хорошо модель понимает Solana.
Мы надеемся увидеть
Помогите нам выпустить лучшие данные Solana в Интернете!
Больше команд публикует проверенные версии построений.
Надеемся, что больше людей в экосистеме активно участвуют в Stack Exchange, задают хорошие вопросы и предоставляют качественные ответы;
Создание высококачественных бенчмарков для оценки понимания LLM Solana (RFP будет опубликован);
Создание версий LLM с высоким баллом в вышеперечисленных бенчмарках, что более важно, ускорение работы разработчиков Solana. Как только у нас будут высококачественные бенчмарки, мы можем предложить награды за первую модель, достигшую балла в бенчмарке — следите за новостями.
Конечная цель здесь — высококачественный, дифференцированный клиент для валидации Solana, полностью созданный AI.
3) Поддержка открытого и децентрализованного AI технологического стека
Почему мы это обсуждаем? В настоящее время неясно, как в долгосрочной перспективе будет сбалансирована власть в области AI между открытым и закрытым AI. Существуют хорошие аргументы о том, почему закрытые сущности останутся на передовой технологии и захватят большую часть ценности от базовых моделей. В настоящее время наиболее простое ожидание заключается в том, что статус-кво сохранится — крупные компании, такие как OpenAI и Anthropic, будут продвигать передовые технологии, в то время как открытые модели быстро последуют за ними и в конечном итоге будут иметь уникальные мощные версии с тонкой настройкой для определенных случаев использования. Мы надеемся, что Solana сможет тесно взаимодействовать и поддерживать экосистему открытого AI. Конкретно это означает содействие доступу к следующим ресурсам: данные для обучения, вычислительные мощности для обучения и вывода, веса результирующих моделей, а также возможность проверки вывода моделей. Мы считаем, что это важные конкретные причины:
A. Открытые модели способствуют ускорению отладки и инноваций в разработке моделей. То, как открытое сообщество быстро уточняет и настраивает такие открытые модели, как Llama, демонстрирует, как сообщество может эффективно дополнять усилия крупных AI-компаний в продвижении передовой AI-способности (в прошлом году даже исследователи Google отметили, что в отношении открытого кода «у нас нет защитной стены, и у OpenAI тоже»). Мы считаем, что процветающий стек открытого AI имеет решающее значение для ускорения темпов прогресса в этой области.
B. Предоставление выхода для тех, кто может быть вынужден использовать AI, которому они не доверяют (например, AI, одобренный государством). AI сейчас может быть самым мощным инструментом в арсенале диктаторов или авторитарных режимов. Модели, одобренные государством, предлагают версию правды, одобренную государством, и становятся огромным инструментом контроля. Высокоавторитарные режимы могут также обладать лучшими моделями, потому что они готовы игнорировать конфиденциальность граждан, чтобы обучить свой AI. Проблема использования AI как инструмента контроля — это вопрос времени, а не вопрос того, произойдет ли это. Мы надеемся как можно больше поддерживать стек открытого AI, чтобы подготовиться к этой возможности.
Solana уже является домом для многих проектов, поддерживающих стек открытого AI:
Grass и Synesis One способствуют сбору данных;
@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork, @nosana_ai и другие предлагают множество децентрализованных вычислительных ресурсов.
Команды, такие как @NousResearch и @PrimeIntellect, работают над разработкой фреймворков, которые делают возможным децентрализованное обучение (см. ниже).
Мы надеемся увидеть больше продуктов на всех уровнях стека открытого AI:
Децентрализованный сбор данных, например @getgrass_io, @usedatahive, @synesis_one
Идентификация на блокчейне: включает протоколы, позволяющие кошелькам доказывать, что они являются человеческой личностью, а также протоколы для проверки ответов AI API, чтобы потребители могли подтвердить, что они взаимодействуют с LLM
Децентрализованное обучение: например @exolabs, @NousResearch и @PrimeIntellect
Инфраструктура интеллектуальной собственности: позволяет AI лицензировать (и оплачивать) контент, который они используют
