AI ve şifreleme teknolojisinin birleşimindeki üç büyük gelişim yönü

Şu anda, AI ile şifreleme teknolojisinin kesişimi, hızla gelişen bir deney aşamasına girmektedir. Bu makalede, AI + şifreleme entegrasyonunun üç ana gelişim yönü ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Özet

1. En canlı akıllı ajan destekli ekonomiyi inşa etmek

Mevcut projeler, AI ajanlarının zincir üzerinde çalışmasının mümkün olduğunu kanıtladı. Bu alandaki deneyler, ajanların zincir üzerindeki işlemlerinin sınırlarını sürekli olarak aşarak büyük bir potansiyele ve geniş bir tasarım alanına sahip. Şu anda bu, şifreleme ve AI alanında en çığır açıcı ve patlayıcı yönlerden biri haline geldi ve bu sadece bir başlangıç.

2. Büyük dil modellerinin kod geliştirmedeki yeteneklerini artırmak

Büyük dil modelleri kod yazma konusunda mükemmel bir performans sergiliyor ve gelecekte daha da gelişmesi bekleniyor. Bu yetenekler sayesinde geliştiricilerin verimliliğinin 2-10 kat artması umuluyor. Son zamanlarda, büyük dil modellerinin kod anlama ve yazma yeteneklerini değerlendirmek için yüksek kaliteli bir referans oluşturmak, ekosisteme olan potansiyel etkilerini anlamaya yardımcı olacak. Yüksek kaliteli model ince ayar planları referans testlerinde doğrulanacaktır.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknoloji yığınını destekleyin

"Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojisi yığını" aşağıdaki temel unsurları içerir:

• Eğitim verisi elde etme
• Eğitim ve çıkarım hesaplama yetenekleri
• Model ağırlık paylaşımı
• Model çıkış doğrulama yeteneği

Bu açık AI teknolojisi yığının önemi şunlarda kendini göstermektedir:

• Model geliştirme yeniliğini ve deneyimini hızlandırma
• Merkezi AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için alternatif çözümler sunmak

1. En dinamik akıllı ajan destekli ekonomiyi inşa etmek

AI ajanları zincir üstü etkinliklere katılmaya başladığında, mümkünlüklerle dolu yeni bir dünya açılmıştır (dikkat edilmesi gereken, şu anda ajanların zincir üzerinde doğrudan harekete geçmediğidir).

Şu anda zincir üzerindeki davranışların gelecekteki gelişimini tam olarak tahmin etmek mümkün olmasa da, gerçekleşen yenilikleri gözlemleyerek bu tasarım alanının geniş olanaklarını görebiliriz:

• Bazı AI projeleri Meme coin'ler aracılığıyla yeni dijital topluluklar geliştiriyor.
• Birden fazla platform, kullanıcıların akıllı ajanlar ve ilgili token'lar oluşturup dağıtmasını kolaylaştırır.
• Tanınmış şifreleme yatırımcılarının kişisel özelliklerine dayalı olarak eğitilen AI fon yöneticileri ortaya çıkıyor ve AI fonları ile acente destekçileri arasında yeni bir ekosistem oluşturuyor.
• Bazı oyun platformları, oyuncuların rehberlik eden temsilciler aracılığıyla oyuna katılmalarına izin veriyor ve bu genellikle beklenmedik yenilikçi oyun tarzları yaratıyor.

Gelecek Geliştirme Yönü

Gelecekte, akıllı ajanslar, çok sayıda ekonomik koordinasyon gerektiren karmaşık projeleri yönetebilir. Örneğin, araştırma alanında, ajans belirli hastalıkların tedavi bileşenlerini bulmaktan sorumlu olabilir. Özellikle:

• Token toplama işlemleri ilgili platformlar aracılığıyla yapılır.
• Toplanan fonları, merkeziyetsiz hesaplama ağında bileşik simülasyon hesaplama maliyetleri için ücretli araştırma verilerine erişim ücretlerini ödemek için kullanmak.
• İnsanları deney doğrulama işleri için ödül platformu aracılığıyla işe almak (örneğin, simülasyon sonuçlarını doğrulamak/kurmak için deneyler yürütmek)

Karmaşık projelerin dışında, ajanlar kişisel web siteleri oluşturmak, sanat eserleri yaratmak gibi basit görevleri de yerine getirebilir; uygulama senaryoları sonsuz olasılığa sahiptir.

Neden aracılar, zincir üzerinde finansal faaliyetler yürütmenin geleneksel kanalları kullanmaktan daha anlamlı olduğunu düşünüyor?

Temsilci, geleneksel finansal kanalları ve şifreleme sistemlerini aynı anda kullanabilir. Ancak, şifreleme bazı alanlarda benzersiz avantajlara sahiptir:

• Küçük ödemeler uygulaması
• Hız avantajı: Anlık hesaplama işlevi, aracılara maksimum sermaye verimliliği sağlamaya yardımcı olur.
• Merkeziyetsiz finans aracılığıyla sermaye piyasasına girmek: Bu, aracının şifreleme ekonomisine katılmasının en güçlü nedenlerinden biri olabilir. Aracılar, ödemelerin ötesinde finansal faaliyetlerde bulunmaları gerektiğinde, kripto paraların avantajları daha belirgin hale gelir. Aracılar, varlıkları zahmetsizce oluşturabilir, işlem yapabilir, yatırım yapabilir, borç alabilir ve kaldıraç kullanabilir.

Teknolojik gelişim kurallarına göre, yol bağımlılığı kritik bir rol oynamaktadır. Ürünün en iyi olup olmadığı en önemli şey değildir, önemli olan ilk olarak kritik ölçeğe ulaşan ve varsayılan seçim haline gelen kimin olduğudur. Daha fazla aracının şifreleme ile kazanç elde etmesiyle, şifreleme bağlantısı muhtemelen aracının temel yetkinliği haline gelecektir.

Gelecek Vizyonu

Şifreleme cüzdanı ile donatılmış aracılarla, zincir üzerinde cesur yenilik deneyleri yapmayı umuyorum. Özellikle, aşağıdaki birkaç yön dikkate değer:

1. Risk kontrol mekanizması

   • Mevcut model mükemmel bir performans sergilese de, hala mükemmel değil.
   • Ajanlara tamamen sınırsız hareket özgürlüğü verilemez

2. Spekülatif Olmayan Kullanım Senaryolarını Teşvik Etmek

   • İlgili platformlar aracılığıyla bilet satın alma
   • Stabil coin yatırım portföyü getirisini optimize et
   • Yemek siparişi vermek için bir yemek dağıtım platformu kullanmak

3. Geliştirme ilerleme gereksinimleri

   • En azından test ağının prototip aşamasına ulaşılmalıdır.
   • En iyisi ana ağda çalışıyor olmasıdır.

2. Büyük dil modellerinin kod yazma yeteneğini artırmak, geliştiricilere güç vermek

Büyük dil modelleri güçlü yetenekler sergilemeye ve hızlı bir şekilde ilerlemeye devam etmektedir. Uygulama alanları arasında, kod yazma alanında özellikle dik bir ilerleme eğrisi ortaya çıkabilir, çünkü bu, nesnel olarak değerlendirilebilen bir görevdir. Bazı kişiler şöyle belirtmiştir: "Programlama, 'kendine karşı oynama' yoluyla insanüstü veri genişletme potansiyeli sağlama konusunda özellikle benzersiz bir avantaja sahiptir. Modeller kod yazabilir ve çalıştırabilir veya kod yazabilir, test yazabilir ve sonra kendi tutarlılığını kontrol edebilir."

Günümüzde, büyük dil modellerinin kod yazma konusunda hala yeterince mükemmel olmaması ve belirgin eksiklikler (örneğin, hata bulma konusunda zayıf performans) sergilemesine rağmen, AI yerel kod editörleri yazılım geliştirmeyi köklü bir şekilde değiştirmiştir (hatta şirketlerin yetenek avlama yöntemlerini de değiştirmiştir). Beklenen hızlı ilerleme oranını dikkate alındığında, bu modeller yazılım geliştirmeyi tamamen değiştirme olasılığı taşımaktadır. Bu ilerlemeden yararlanmayı ve geliştiricilerin iş verimliliğini bir sıfır kat artırmayı umuyoruz.

Ancak, şu anda bazı belirli teknik alanlarda büyük dil modellerinin mükemmel bir anlayışa ulaşmasını engelleyen birkaç zorluk vardır:

• Kaliteli ham eğitim verilerinin eksikliği
• Yeterli sayıda doğrulanmış yapı (Verified builds) yok
• Stack Overflow gibi platformlarda yüksek bilgi değeri olan etkileşim eksikliği
• Tarihte altyapı gelişimi hızlı bir şekilde gerçekleşti, bu da 6 ay önce yazılan kodların bile bugünün ihtiyaçlarına tam olarak uymayabileceği anlamına geliyor.
• Belirli bir teknolojiyi anlama düzeyini değerlendirmek için model eksikliği

Gelecek Vizyonu

• İnternette daha iyi ilgili veriler elde etmeye yardımcı olun
• Daha fazla ekip doğrulanmış yapılar (Verified builds) yayınladı.
• Ekosistemde daha fazla insan Stack Exchange'de iyi sorular sorarak ve yüksek kaliteli yanıtlar vererek aktif hale geliyor.
• Belirli bir teknolojiyi değerlendirmek için büyük dil modellerinin anlama düzeyini ölçmek amacıyla yüksek kaliteli referans testleri oluşturun.
• Yukarıda belirtilen benchmark testlerinde iyi performans gösteren büyük dil modeli ince ayar modelleri oluşturmak, daha da önemlisi, geliştiricilerin iş verimliliğini artırmak, yüksek kaliteli bir benchmark testi olduğunda, benchmark testi eşiğine ulaşan ilk model için ödül sağlama olasılığı olabilir.

Son büyük başarı, tamamen AI tarafından oluşturulan tamamen yeni, yüksek kaliteli ve farklılaştırılmış doğrulama düğümü istemcisi olacaktır.

3. Açık ve merkeziyetsiz AI teknolojik yığını destekleme

Yapay zeka alanında, açık kaynak ve kapalı kaynak modelleri arasındaki uzun vadeli güç dengesi hâlâ belirsiz. Kapalı kaynak varlıkların teknolojik sınırları korumaya devam edeceği ve temel modelin ana değerini elde edeceği yönünde bazı argümanlar gerçekten de mevcuttur. Şu anda en basit beklenti mevcut durumun korunmasıdır - büyük teknoloji şirketleri öncü gelişmeleri teşvik ederken, açık kaynak modelleri hızlı bir şekilde takip edecek ve belirli uygulama senaryolarında ince ayar yaparak benzersiz avantajlar elde edecektir.

Ekosistemimizi açık kaynaklı AI ekosistemi ile sıkı bir şekilde entegre etmeye kararlıyız. Özellikle bu, aşağıdaki unsurlara erişimin desteklenmesi anlamına geliyor:

• Eğitim verisi
• Eğitim ve çıkarım hesaplama gücü
• Model ağırlıkları
• Model çıkış doğrulama yeteneği

Bu stratejinin önemi şunlarda kendini göstermektedir:

1. Açık kaynaklı modeller yeniliği hızlandırır.

Açık kaynak topluluğunun açık kaynak modellerindeki hızlı iyileştirmeleri ve ince ayarları, topluluğun büyük AI şirketlerinin çalışmalarını nasıl etkili bir şekilde tamamladığını ve AI yeteneklerinin sınırlarını nasıl ileriye taşıdığını göstermektedir (hatta bazı araştırmacılar "Açık kaynak hakkında, koruma duvarımız yok, diğer şirketlerin de yok" diyorlar). Biz, gelişen bir açık kaynak AI teknoloji yığınını bu alanın ilerlemesini hızlandırmak için kritik öneme sahip olduğunu düşünüyoruz.

2. Merkeziyetsiz AI'ye güvenmeyen kullanıcılar için seçenekler sunmak

AI, diktatörlük veya otoriter rejimlerin silah deposunda en güçlü araç olabilir. Devlet onaylı modeller, resmi onaylı "gerçekleri" sağlar ve önemli bir kontrol aracı olarak işlev görür. Yüksek derecede otoriter rejimler, AI'yi eğitmek için vatandaşların gizliliğini göz ardı etmeye istekli oldukları için daha üstün modellere sahip olabilirler. AI'nin kontrol amacıyla kullanılması kaçınılmaz bir eğilimdir, bu nedenle önceden hazırlıklı olmayı umuyoruz ve açık kaynak AI teknolojisini desteklemeye kararlıyız.

Ekosistemde açık AI teknoloji yelpazesini destekleyen birçok proje bulunmaktadır:

• Veri toplama: Bazı projeler veri toplama sürecini ilerletiyor.
• Merkeziyetsiz hesaplama gücü: Birden fazla ağ ve platform destek sağlıyor
• Merkeziyetsiz eğitim çerçevesi: Bazı araştırma grupları ve projeler bu alanda keşif yapmaktadır.

Gelecek Vizyonu

Açık kaynaklı AI teknoloji yığının her katmanında daha fazla ürün inşa etmeyi umuyorum:

• Merkeziyetsiz veri toplama: Her türlü veri toplama projesini destekler
• Zincir üstü kimlik: Cüzdanların insan kimliğini doğrulamasını destekleyen protokol, AI API yanıtlarını doğrulayan protokol, kullanıcılara büyük dil modelleriyle etkileşimde bulunduklarını onaylama imkanı sağlar.
• Merkeziyetsiz eğitim: Mevcut projelere benzer merkeziyetsiz eğitim çözümlerini destekler.
• IP altyapısı: AI'nın kullandığı içerik için lisans almasını (ve ödemesini) sağlamak