Fundación Solana: tres grandes direcciones estratégicas de la fusión de la tecnología AI y encriptación

El autor original: Kuleen, responsable de DEP en la Fundación Solana

Compilado por Yuliya, PANews

Actualmente, la convergencia de la inteligencia artificial y la tecnología criptográfica está entrando en una etapa experimental de ‘explosión cámbrica’. En este artículo, la Fundación Solana detalla las tres principales direcciones de desarrollo para la fusión de la inteligencia artificial y la criptografía.

En resumen

Construir la economía impulsada por agentes inteligentes más dinámica en Solana

Truth Terminal ha demostrado la viabilidad de los agentes de IA que operan en la cadena. Los experimentos en este campo continúan rompiendo los límites de la operación de agentes en la cadena, con un potencial enorme y un amplio espacio de diseño. Actualmente, esto se ha convertido en una de las direcciones más innovadoras y explosivas en los campos de la criptografía y la IA, y esto es solo el comienzo.

2. Mejorar la capacidad de desarrollo de LLM en el código de Solana

Los grandes modelos de lenguaje ya han demostrado un excelente rendimiento en la escritura de código y se espera que mejoren aún más en el futuro. Con estas capacidades, la eficiencia de los desarrolladores de Solana podría aumentar de 2 a 10 veces. Recientemente, la evaluación de la capacidad de los LLMs para comprender y escribir código de Solana mediante la creación de benchmarks de alta calidad ayudará a comprender el impacto potencial de los LLMs en el ecosistema de Solana. Los planes de ajuste fino del modelo de alta calidad serán validados en las pruebas de referencia.

3. Soporte para una pila de tecnología de IA abierta y descentralizada

“La pila de tecnología AI abierta y descentralizada” contiene los siguientes elementos clave:

Obtención de datos de entrenamiento

Capacidad de entrenamiento e inferencia de cálculo

Compartir pesos del modelo

Capacidad de verificación de salida del modelo

La importancia de esta pila tecnológica de IA abierta radica en:

Impulsa la innovación y experimentación en el desarrollo de modelos

Proporcionar alternativas a los usuarios que no confían en la IA centralizada

1. Construir la economía impulsada por agentes inteligentes más dinámica

Ha habido muchas discusiones sobre Truth Terminal y $GOAT, no hace falta decir más al respecto. Pero lo que sí es seguro es que cuando los agentes de inteligencia artificial comiencen a participar en actividades en cadena, se abrirá un nuevo mundo lleno de posibilidades (es importante señalar que actualmente los agentes ni siquiera han tomado medidas directamente en la cadena).

Aunque actualmente no se puede predecir con precisión el futuro desarrollo de la actuación de los agentes en la cadena, al observar la innovación que ya ha ocurrido en Solana, podemos vislumbrar el amplio potencial de este espacio de diseño:

Proyectos de IA como Truth Terminal están desarrollando nuevas comunidades digitales a través de criptomonedas como $GOAT y otras monedas de memes

Plataformas como Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI permiten a los usuarios crear y desplegar fácilmente agentes inteligentes y sus tokens relacionados.

Se están emergiendo gestores de fondos de inteligencia artificial entrenados en las características personales de famosos inversores en criptomonedas. En la plataforma daos.fun, el rápido ascenso de ai16z está abriendo camino para un nuevo ecosistema de fondos de inteligencia artificial y partidarios.

Además, plataformas de juegos como Colony permiten a los jugadores participar en el juego a través de la acción directa del agente, lo que a menudo conduce a formas de juego innovadoras e inesperadas.

Dirección futura de desarrollo

En el futuro, los agentes inteligentes podrán gestionar proyectos complejos que requieran una coordinación económica entre múltiples partes. Por ejemplo, en el campo de la investigación científica, los agentes podrían encargarse de buscar compuestos terapéuticos para enfermedades específicas. Más concretamente:

Raising funds for tokens through the Pump Science platform

Utilice los fondos recaudados para pagar los costos de acceso a los datos de investigación pagados y los costos de cálculo de simulación de compuestos en redes informáticas descentralizadas como kuzco, Render Network, io.net, etc.

Reclutar seres humanos para realizar trabajos de verificación experimental a través de plataformas de recompensas como Gib.Work (por ejemplo, realizar experimentos para verificar/establecer resultados simulados)

Además de proyectos complejos, los agentes también pueden realizar tareas sencillas como crear sitios web personales, crear obras de arte (como zerebro) y más, con aplicaciones ilimitadas.

¿Por qué la DEP en la cadena para llevar a cabo actividades financieras tiene más sentido que utilizar canales tradicionales?

Los agentes pueden utilizar tanto los canales financieros tradicionales como los sistemas de criptomonedas. Sin embargo, las criptomonedas tienen ventajas únicas en ciertas áreas:

La aplicación de pagos de pequeña cantidad, Solana, ha demostrado ser excelente en este aspecto, como lo han demostrado aplicaciones como Drip.

Ventaja de velocidad: la función de liquidación instantánea ayuda a los agentes a lograr la máxima eficiencia de capital.

Ingresar al mercado de capitales a través de DeFi, esta puede ser la razón más convincente para que los agentes participen en la economía criptográfica. Cuando los agentes necesitan realizar actividades financieras más allá de los pagos, las ventajas de las criptomonedas se vuelven más evidentes. Los agentes pueden crear activos, realizar operaciones comerciales, invertir, administrar finanzas, operar préstamos, utilizar apalancamiento, etc. Especialmente Solana, debido a que ya cuenta con una gran cantidad de infraestructuras DeFi de primer nivel en su red principal, es especialmente adecuada para apoyar estas actividades en los mercados de capitales.

Desde la perspectiva del desarrollo tecnológico, la dependencia de la ruta juega un papel crucial. No es tan importante si el producto es óptimo, lo crucial es quién logra primero la masa crítica y se convierte en la opción predeterminada. Con el creciente número de agentes que obtienen ganancias a través de criptomonedas, es muy probable que la conectividad criptográfica se convierta en una capacidad central de los agentes.

La fundación espera ver

La Fundación Solana espera ver audaces experimentos de innovación en cadena realizados por agentes con billeteras criptográficas. La Fundación no quiere limitar demasiado las direcciones específicas, porque las posibilidades son muy amplias y es probable que las aplicaciones de agente más interesantes y valiosas aún no se puedan prever.

Sin embargo, la fundación se centra especialmente en la exploración de las siguientes áreas:

1. Mecanismo de control de riesgos

Aunque el modelo actual es excelente, todavía está lejos de ser perfecto

No se puede dar una completa libertad de acción sin restricciones a los agentes.

2. Impulsar escenarios de uso no especulativos

Comprar entradas a través de xpticket

Optimizar el rendimiento de la cartera de inversión en monedas estables

Ordenar comida en DoorDash

3. Requisitos de progreso del desarrollo

Al menos alcanzar la etapa de prototipo de la red de prueba

Mejor ya está en funcionamiento en la red principal

2. Mejorar la capacidad de los LLMs para escribir código de Solana, empoderar a los desarrolladores de Solana

LLMs ha demostrado una gran capacidad y progreso rápido. En el campo de aplicación de LLM, el área de codificación puede experimentar una curva de progreso especialmente pronunciada, ya que es una tarea que se puede evaluar objetivamente. Como se describe a continuación, “la programación tiene ventajas únicas: el potencial de expansión de datos sobrehumanos a través de ‘autojuego’. Los modelos pueden escribir y ejecutar código, o escribir código, escribir pruebas y luego verificar la consistencia interna.”

Hoy en día, a pesar de que los LLMs todavía no son perfectos en la escritura de código y tienen claras limitaciones (por ejemplo, no son buenos descubriendo errores), los editores de código AI nativos como Github Copilot y Cursor han cambiado fundamentalmente el desarrollo de software (e incluso la forma en que las empresas contratan talento). Teniendo en cuenta la esperada velocidad de progreso, es probable que estos modelos cambien completamente el desarrollo de software. La Fundación espera aprovechar este avance para mejorar la eficiencia del trabajo de los desarrolladores de Solana en un orden de magnitud.

Sin embargo, actualmente existen varios desafíos que obstaculizan que LLMs alcance un nivel de excelencia en la comprensión de Solana:

Falta de datos de entrenamiento originales de alta calidad

La cantidad de construcciones verificadas es insuficiente

Falta de interacción de alto valor informativo en plataformas como Stack Overflow

La infraestructura de Solana ha experimentado un rápido desarrollo en la historia, lo que significa que el código escrito hace incluso 6 meses puede no ser completamente adecuado para las necesidades actuales.

La falta de un modelo de evaluación para comprender Solana

La fundación espera ver

Ayuda a obtener mejores datos de Solana en Internet

Más equipos lanzan construcciones verificadas

Más personas en el ecosistema están haciendo preguntas relevantes y proporcionando respuestas de alta calidad en Stack Exchange

Crear pruebas de referencia de alta calidad para evaluar el nivel de comprensión de LLMs sobre Solana (próximamente se publicará RFP)

Crear un modelo de ajuste fino de LLM que funcione bien en las pruebas de referencia mencionadas anteriormente, y lo más importante, acelerar la eficiencia del trabajo de los desarrolladores de Solana. Una vez que se tengan pruebas de referencia de alta calidad, la fundación podría recompensar al primer modelo que alcance el umbral de puntuación de las pruebas de referencia.

El logro final será: un nuevo, de alta calidad y diferenciado cliente de nodo validador de Solana creado completamente por AI.

3. Soporte para una pila de tecnología de inteligencia artificial abierta y descentralizada.

En el campo de la IA, el equilibrio de poder a largo plazo entre modelos de código abierto y cerrados sigue siendo incierto. Hay argumentos que respaldan a las entidades cerradas que continuarán liderando en tecnología y obteniendo el valor principal de los modelos base. La expectativa más simple en este momento es mantener el status quo, con gigantes tecnológicos como OpenAI y Anthropic impulsando el desarrollo fronterizo, mientras que los modelos de código abierto se ponen al día rápidamente y obtienen ventajas únicas a través del ajuste fino en escenarios de aplicación específicos.

La fundación se dedica a la estrecha integración de Solana con el ecosistema de inteligencia artificial de código abierto. En concreto, esto significa que se admiten los siguientes permisos de acceso:

Datos de entrenamiento

Capacidad de entrenamiento e inferencia

peso del modelo

Capacidad de verificación de salida del modelo

La importancia de esta estrategia se refleja en:

1. El modelo de código abierto acelera la innovación y la iteración

La rápida mejora y ajuste de modelos de código abierto como Llama por parte de la comunidad de código abierto demuestra cómo complementa eficazmente el trabajo de las grandes empresas de IA y avanza en los límites de la capacidad de IA (incluso un investigador de Google señaló el año pasado “sobre el código abierto, no tenemos una muralla china, OpenAI tampoco”). La Fundación considera que un ecosistema de tecnología de IA de código abierto próspero es crucial para acelerar el avance en este campo.

2. Proporcionar opciones para usuarios que desconfían de la IA centralizada.

La inteligencia artificial podría ser la herramienta más poderosa en el arsenal de un régimen autoritario o totalitario. Los modelos aprobados por el estado proporcionan una “verdad” oficial y son un medio de control importante. Los regímenes altamente autoritarios podrían tener modelos superiores, ya que están dispuestos a pasar por alto la privacidad de los ciudadanos para entrenar a la IA. El uso de la IA para el control es una tendencia inevitable, y la fundación espera estar preparada y apoyar plenamente el conjunto de tecnologías de inteligencia artificial de código abierto.

Varios proyectos en el ecosistema Solana ya están apoyando la pila de tecnología de inteligencia artificial abierta:

La recopilación de datos - Grass y Synesis One están avanzando en la recopilación de datos

Potencia de cálculo descentralizada: kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana, etc.

Framework de entrenamiento descentralizado: Nous Research, Prime Intellect

La fundación espera ver

Espero poder construir más productos en todos los niveles del stack de tecnología de inteligencia artificial de código abierto:

Recopilación descentralizada de datos: como Grass, Datahive, Synesis One

Identidad en cadena: un protocolo que admite la verificación de la identidad humana por parte de billeteras, un protocolo que verifica las respuestas de la API de IA, permitiendo a los usuarios confirmar que están interactuando con LLM.

Entrenamiento descentralizado: proyectos similares a EXO Labs, Nous Research y Prime Intellect

Infraestructura de IP: permite a la IA obtener licencias (y pagar) por el contenido que utiliza.