AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

現在、AIと暗号化技術の交差点は急速な実験段階に入っています。本稿では、AI+暗号化の融合における三つの重要な発展方向を詳しく説明します。

1. スマート代理駆動の経済エコシステムを構築する

スマートエージェントのオンチェーンでの運用の実現可能性が証明されました。この分野の実験は、エージェントのオンチェーン操作の限界を不断に突破しており、巨大な潜在能力と広範な設計スペースがあります。現在、これは暗号とAI分野で最も画期的で爆発的な方向の一つとなっており、これはほんの始まりに過ぎません。

未来、スマートエージェントは、複数の経済的調整を必要とする複雑なプロジェクトを管理する可能性があります。例えば、研究開発の分野では、エージェントは特定の病気の治療化合物を探す責任を負うことができます:

• トークン調達プラットフォームを通じて資金調達
• 募集資金を利用して研究資料へのアクセス費用を支払い、分散型計算ネットワーク上で化合物シミュレーションの計算費用を行う
• 賞金プラットフォームを通じて人間を募集し、実験検証作業を実施する

複雑なプロジェクトを除いて、代理は個人のウェブサイトを構築したり、アート作品を制作するなどの簡単なタスクを実行することもでき、その応用シーンには無限の可能性があります。

暗号化通貨は特定の分野で独自の利点を持っています：

• 小額決済アプリ
• スピードの利点：即時決済機能により、代理店は最大の資本効率を実現できます。
• DeFiを通じて資本市場にアクセス：代理はシームレスに資産を鋳造し、取引し、投資・資産運用、貸付操作、レバレッジを使用することができます。

技術の発展の規則から見ると、パス依存性は重要な役割を果たします。ますます多くの代理人が暗号通貨を通じて利益を得るにつれて、暗号接続は代理人のコア能力になる可能性が高いです。

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2. コード開発における大規模言語モデルの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れた成果を示しており、今後さらに向上する見込みです。これらの能力を通じて、開発者の効率は2〜10倍向上する可能性があります。最近、高品質なベンチマークを構築することで、大規模言語モデルのコード理解と作成能力を評価することが、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立つでしょう。高品質なモデル微調整プランは、ベンチマークテストで検証される予定です。

現在、特定の分野における大規模言語モデルの理解が卓越したレベルに達するのを妨げているいくつかの課題があります：

• 高品質な原始トレーニングデータが不足している
• 構築数が不足しています
• 技術Q&Aプラットフォームには高情報価値のインタラクションが不足しています。
• インフラの発展が急速に進んでいるため、古いコードが現在のニーズに適さない可能性があります。
• 評価モデルの理解度を測る方法が不足している

この状況を改善するために、以下の措置を講じることができます：

• より良い関連データの取得を支援します
• より多くのチームに検証された構築を公開するよう奨励する
• 技術Q&Aプラットフォームで積極的に良い質問をし、高品質な回答を提供する
• 高品質なベンチマークを作成して、大規模言語モデルの理解度を評価する
• ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示す微調整モデルを作成する

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3. オープンで非中央集権的なAI技術スタックをサポートする

"オープンで分散型のAI技術スタック"には以下の重要な要素が含まれています：

• データ取得のトレーニング
• トレーニングと推論の計算能力
• モデルの重み共有
• モデル出力検証機能

このオープンなAI技術スタックの重要性は次のように表れています：

• モデルの開発革新と実験を加速する
• 中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

現在のエコシステムには、オープンAI技術スタックをサポートする複数のプロジェクトがあります：

• データ収集：いくつかのプロジェクトがデータ収集を進めています
• 分散型計算能力：複数のネットワークが関連サービスを開発しています
• 分散型トレーニングフレームワーク：この分野で探求しているチームがいます

将来的には、オープンソースのAI技術スタックの各レイヤーでより多くの製品を構築できることを望んでいます。

• 分散型データ収集
• チェーン上のアイデンティティ：ウォレットが人間のアイデンティティを検証するプロトコル、AI APIの応答を検証するプロトコルをサポートし、ユーザーが大規模言語モデルと対話していることを確認できるようにします。
• 中央集権化されていない訓練
• IP基盤：AIが使用するコンテンツに対して許可（および支払い）を行えるようにする

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