الكاتب الأصلي: كولين ، المسؤول عن مؤسسة سولانا ديبين
ترجمة: يوليا ، PANews
الآن ، يدخل تقاطع التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتشفير في مرحلة تجريبية من “انفجار الكامبري”. يوضح مؤسسة Solana في هذه المقالة ثلاثة اتجاهات رئيسية لتطوير دمج الذكاء الاصطناعي + التشفير بالتفصيل.
TLDR
- بناء أكثر الاقتصادات دفعًا للوكالات الذكية على سولانا حيوية
أثبت محطة الحقيقة بالفعل جدوى عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة. تتجاوز التجارب في هذا المجال حدود عمل الوكلاء على السلسلة وتظهر إمكانيات هائلة ومساحة تصميم واسعة. حالياً، أصبح هذا واحدًا من أكثر الاتجاهات ابتكارًا واندفاعًا في مجال العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي، وهذا ما لم يبدأ بعد.
- زيادة قدرة LLM في تطوير رمز Solana
أظهرت نماذج اللغة الكبيرة أداءً ممتازًا في كتابة الشفرة وستستمر في التحسين في المستقبل. من خلال هذه القدرات ، من المتوقع أن يزيد كفاءة مطوري Solana بنسبة 2-10 أضعاف. في الآونة الأخيرة ، من المتوقع أن يساعد تقييم قدرة LLMs على فهم وكتابة كود Solana من خلال إنشاء مقاييس أساسية عالية الجودة على فهم الآثار المحتملة لـ LLMs على نظام Solana البيئي. ستتم التحقق من خطة ضبط النموذج عالي الجودة من خلال اختبار المقاييس الأساسية.
- دعم تقنية الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية
“تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية” تحتوي على العناصر الرئيسية التالية:
الحصول على البيانات التدريبية
قدرة الحساب والاستدلال
مشاركة أوزان النموذج
قدرة التحقق من إخراج النموذج
أهمية هذا الكتلة التكنولوجية المفتوحة للذكاء الاصطناعي تتجلى في:
تسريع تطوير النموذج الابتكاري والتجريب
تقديم بدائل للمستخدمين الذين لا يثقون في الذكاء الاصطناعي المركزي
- بناء اقوى اقتصاد مدعوم بالوكلاء الذكية
لقد كان هناك الكثير من المناقشات حول Truth Terminal و $GOAT، وهنا لا حاجة لتكرار ذلك. ومن المؤكد أنه عندما يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعي في المشاركة في الأنشطة على السلسلة، فقد بدأ عالم جديد مليء بالإمكانيات (من الجدير بالذكر أن الوكيل حتى الآن لم يبدأ حتى مباشرة في العمل على السلسلة).
على الرغم من عدم القدرة حاليًا على توقع تطور سلوك الوكيل على السلسلة بدقة في المستقبل ، إلا أنه من خلال مراقبة الابتكارات التي حدثت بالفعل على سولانا ، يمكننا أن نرى آفاقًا واسعة لهذا المجال التصميمي.
تتطور مشاريع الذكاء الاصطناعي مثل Truth Terminal عبر تطوير عملة Meme مثل $GOAT لإنشاء مجتمع رقمي جديد.
منصات مثل Holoworld AI و vvaifu.fun و Top Hat AI و Alethea AI تسمح للمستخدمين بإنشاء ونشر وكلاء ذكيين ورموزهم المرتبطة بسهولة
يظهر مدير صندوق الاستثمار الذكي الذي يعتمد على سمات المستثمرين في مجال التشفير الشهيرين ، على منصة daos.fun ، الارتفاع السريع لـ ai16z ، مما خلق نظامًا بيئيًا جديدًا لصندوق الاستثمار الذكي وداعم الوكيل
وبالإضافة إلى ذلك، منصات الألعاب مثل Colony تسمح للاعبين بالمشاركة في الألعاب عن طريق توجيه العمليات الوكالية، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى أساليب لعب مبتكرة غير متوقعة.
اتجاهات التطور المستقبلية
في المستقبل ، يمكن للوكلاء الذكيين إدارة المشاريع المعقدة التي تتطلب تنسيق اقتصادي بين الأطراف المتعددة. على سبيل المثال ، في مجال البحث العلمي ، يمكن للوكيل أن يتولى مهمة البحث عن مركبات علاجية محددة لمرض معين. بالتحديد :
التمويل الرمزي عبر منصة Pump Science
استخدام أموال الجمع لدفع رسوم الوصول إلى بيانات البحث المدفوعة على شبكات الحوسبة اللامركزية مثل kuzco و Render Network و io.net لرسوم محاكاة المركبات
توظيف البشر لتنفيذ أعمال التحقق من التجربة عبر منصات المكافآت مثل Gib.Work (على سبيل المثال، تشغيل التجارب للتحقق / إنشاء نتائج محاكاة).
بالإضافة إلى المشاريع المعقدة، يمكن للوكلاء أيضًا تنفيذ مهام بسيطة مثل إنشاء موقع شخصي وإنشاء أعمال فنية (مثل zerebro)، حيث تكون سيناريوهات التطبيق لهذا لا حصر لها.
لماذا تكون الوكالة المالية في تنفيذ الأنشطة المالية على السلسلة أكثر معنى من استخدام القنوات التقليدية؟
يمكن للوسطاء استخدام قنوات التمويل التقليدية وأنظمة العملات المشفرة في نفس الوقت تمامًا. ومع ذلك، تتمتع العملات المشفرة بمزايا فريدة في بعض المجالات:
تطبيقات الدفع الصغيرة - أبدعت سولانا في هذا الجانب، وقد أثبتت تطبيقات مثل Drip ذلك
ميزة السرعة - وظيفة التسوية الفورية تساعد الوكلاء في تحقيق أقصى كفاءة رأس المال
عندما يحتاج الوكيل إلى القيام بأنشطة مالية خارجية عن الدفع ، تصبح فوائد العملات المشفرة أكثر وضوحًا. يمكن للوكيل صياغة الأصول ، والتداول ، والاستثمار والتمويل ، والقيام بعمليات الاقتراض ، واستخدام الرافعة المالية بسلاسة. وبخاصة Solana ، بسبب امتلاك العديد من البنى التحتية DeFi من الدرجة الأولى على شبكتها الرئيسية ، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لدعم هذه الأنشطة في السوق المالية.
من وجهة نظر تطور التكنولوجيا ، تلعب التبعية المسار دورًا حاسمًا. ليس الأهم ما إذا كان المنتج مثاليًا ، بل الأهم هو من يمكنه الوصول إلى الحجم الحاسم أولاً وأن يصبح الخيار الافتراضي. مع حصول المزيد والمزيد من الوكلاء على أرباح من خلال العملات المشفرة ، فإن الاتصال المشفر قد يصبح القدرة الأساسية للوكلاء.
يرغب المؤسسة في رؤية
مؤسسة سولانا تأمل في رؤية وكلاء مجهزين بمحافظ تشفير يمكنهم القيام بتجارب مبتكرة جريئة على السلسلة. لا تقيد المؤسسة الاتجاهات المحددة هنا بكثرة، لأن الاحتمالات واسعة للغاية - فإنه من المحتمل جدًا أن تكون السيناريوهات التطبيقية الأكثر إثارة وقيمة غير قابلة للتنبؤ في الوقت الحالي.
على أي حال، تركز المؤسسة بشكل خاص على استكشاف الاتجاهات التالية:
- آلية التحكم في المخاطر
على الرغم من أداء النموذج الحالي الرائع ، إلا أنه لا يزال بعيدًا عن الكمال
لا يمكن تمكين الوكلاء من حرية العمل غير المقيدة
- تعزيز سيناريوهات الاستخدام غير الاستثمارية
شراء تذاكر عبر xpticket
تحسين عائد محفظة الاستثمار في العملات المستقرة
قم بطلب الطعام على DoorDash
- متطلبات تقدم التطوير
يجب أن يتم الوصول على الأقل إلى مرحلة النموذج التجريبي للشبكة
الأفضل أن يكون قد تم تشغيله بالفعل على الشبكة الرئيسية
- تعزيز قدرة LLMs على كتابة شفرات Solana وتمكين مطوري Solana
أظهرت LLMs قدرات قوية وتقدمًا سريعًا. في مجال تطبيق LLM ، قد تظهر منحنى تقدم شديد الانحدار في مجال كتابة الشيفرة ، لأن هذه مهمة يمكن تقييمها بشكل موضوعي. كما هو موضح في النص التالي ، “البرمجة لها ميزة فريدة بشكل خاص: إمكانية توسيع البيانات فائقة البشرية من خلال ‘اللعب الذاتي’. يمكن للنماذج كتابة الشيفرة وتشغيلها ، أو كتابة الشيفرة ، وكتابة الاختبار ، ثم التحقق من الاتساق الذاتي.”
اليوم، على الرغم من أن LLMs لا تزال غير مثالية في كتابة الشفرة مع وجود نقائص واضحة (مثل أدائها الضعيف في اكتشاف الأخطاء)، إلا أن محررات الشفرة الأصلية الذكاء الاصطناعي مثل Github Copilot و Cursor قد غيّرت جذريًا تطوير البرمجيات (حتى غيّرت طريقة توظيف المواهب في الشركات). مع معدل التقدم السريع المتوقع، فإنه من المحتمل بشدة أن تغير هذه النماذج تطوير البرمجيات بشكل كامل. يأمل المؤسسة في الاستفادة من هذا التقدم لرفع كفاءة مطوري Solana بدرجة كبيرة.
ومع ذلك ، هناك عدة تحديات تعيق تحقيق LLMs مستوى متميز في فهم سولانا حاليًا:
نقص البيانات التدريبية الأصلية عالية الجودة
عدد بناء التحقق غير كافي
نقص الاستفسار ذو القيمة المعلوماتية العالية في منصات مثل Stack Overflow.
تطورت البنية التحتية لـ Solana بسرعة في التاريخ ، مما يعني أن الشفرة التي تم كتابتها حتى قبل 6 أشهر قد لا تكون ملائمة تمامًا لاحتياجات اليوم.
طريقة عدم وجود نموذج تقييم لفهم سولانا
يرغب المؤسسة في رؤية
مساعدة في الحصول على بيانات سولانا الأفضل على الإنترنت
مزيد من فرق العمل تصدر بناء موثق
مزيد من الأشخاص في النظام البيئي يطرحون أسئلة جيدة ويقدمون إجابات عالية الجودة على Stack Exchange
إنشاء اختبارات قياسية عالية الجودة لتقييم مدى فهم LLMs لـSolana (ستصدر RFP قريبًا)
إنشاء نموذج LLM للتصحيح الدقيق يعمل بشكل جيد في الاختبارات المعيارية المذكورة أعلاه، والأهم من ذلك، تسريع كفاءة عمل مطوري Solana، فور توفر اختبار معياري عالي الجودة، قد يقدم المؤسسة مكافأة لأول نموذج يحقق درجة أعلى من عتبة الاختبار المعياري
أهم إنجاز نهائي سيكون: عميل عقد تحقق Solana جديد تمامًا وعالي الجودة ومتميز تمامًا تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.
- دعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة واللامركزية
في مجال الذكاء الاصطناعي، لا تزال قوى التوازن بين النماذج المفتوحة المصدر والنماذج المغلقة غير واضحة على المدى الطويل. هناك حقا بعض الحجج التي تدعم كيانات النماذج المغلقة في الاستمرار في الحفاظ على الجبهة التقنية والحصول على القيمة الرئيسية للنماذج الأساسية. التوقع الأبسط في الوقت الحالي هو الحفاظ على الوضع الراهن - حيث تدفع العمالقة التكنولوجية مثل OpenAI وAnthropic التطور الرائد، بينما تتابع النماذج المفتوحة المصدر بسرعة وتحصل على مزايا فريدة من خلال ضبطها في سياقات التطبيق المحددة.
المؤسسة مكرسة لربط Solana بنظام البيئة المفتوحة للذكاء الاصطناعي. على وجه التحديد، يعني هذا دعم صلاحيات الوصول التالية:
بيانات التدريب
قوة التدريب والاستدلال
أوزان النموذج
قدرة التحقق من إخراج النموذج
أهمية هذه الاستراتيجية تظهر في:
- نموذج الشفافية يسرع الابتكار والتطوير
أظهرت المجتمعات مفتوحة المصدر كيف يمكنها تعزيز عمل الشركات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي ودفع حدود قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال تحسينات سريعة وتعديلات دقيقة على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر مثل Llama (حتى أشار باحث من غوغل العام الماضي إلى أن “بالنسبة للمصادر المفتوحة، ليس لدينا حماية، وحتى OpenAI ليس لديها”). يعتقد المؤسسة أن نظام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر المزدهر يعد أمرًا حاسمًا لتسريع تقدم هذا المجال.
- توفير خيارات للمستخدمين الذين لا يثقون بالذكاء الاصطناعي المركزي
قد يكون الذكاء الاصطناعي أقوى أداة في أسلحة النظام الدكتاتورية أو الاستبداد. يقدم النموذج المعترف به من قبل الدولة “الحقيقة” المعترف بها رسميًا، وهو وسيلة تحكم مهمة. قد يكون لدى الأنظمة الاستبدادية التي تحظى بمستوى عالٍ من السلطة نماذج أفضل، لأنها على استعداد لتجاهل خصوصية المواطنين لتدريب الذكاء الاصطناعي. استخدام الذكاء الاصطناعي للسيطرة هو اتجاه لا مفر منه، والمؤسسة تأمل في التحضير المبكر وتدعم بكامل قوتها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر.
في البيئة المحيطة بسولانا، هناك العديد من المشاريع التي تدعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة:
جمع البيانات - يعمل Grass و Synesis One على تقدم جمع البيانات
القوة الحسابية اللامركزية - kuzco، شبكة Render، io.net، Bless Network، Nosana، وغيرها
إطار تدريب غير مركزي - Nous Research، Prime Intellect
المؤسسة تتطلع لرؤية
نأمل في بناء المزيد من المنتجات في جميع جوانب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر:
جمع البيانات اللامركزية: على سبيل المثال Grass، Datahive، Synesis One
الهوية العابرة: بروتوكول يدعم تحقق هوية المستخدم من خلال محفظة، وبروتوكول يدعم استجابة واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمستخدمين التأكد من أنهم يتفاعلون مع LLM
التدريب اللامركزي: مشاريع مماثلة لمختبرات EXO وبحوث نوس والعقل الرئيسي
البنية التحتية للملكية الفكرية: تمكين الذكاء الاصطناعي من ترخيص (والدفع عن) المحتوى الذي يستخدمه
