Solana Foundation: Trois grandes orientations stratégiques de l'intégration de l'IA et de la technologie de chiffrement

Auteur original: Kuleen, responsable de la Fondation Solana DEP

Compilation : Yuliya, PANews

Actuellement, la convergence de l’IA et de la technologie de cryptage entre dans une phase d’expérimentation explosive. Cet article de la Fondation Solana détaille les trois principales orientations de développement de l’intégration de l’IA et de la cryptographie.

TLDR

1. Construire l’économie la plus dynamique de l’agent intelligent propulsé par Solana

Truth Terminal has proven the feasibility of AI agents operating on the chain. Experiments in this field are constantly pushing the boundaries of agent chain operations. This field not only has tremendous potential, but also has a wide design space. Currently, it has become one of the most groundbreaking and explosive directions in the encryption and AI fields, and this is just the beginning.

2. Améliorer la capacité de LLM dans le développement de code Solana

Les grands modèles de langage ont déjà montré leur efficacité dans la programmation de code et devraient encore s’améliorer à l’avenir. Grâce à ces capacités, l’efficacité des développeurs de Solana pourrait être améliorée de 2 à 10 fois. Récemment, l’évaluation de la capacité des LLMs à comprendre et à écrire du code Solana à travers l’établissement de références de haute qualité aidera à comprendre l’impact potentiel des LLMs sur l’écosystème Solana. Des plans de micro-ajustement de modèles de haute qualité seront validés dans les tests de référence.

3. Support d’un écosystème technologique d’IA ouvert et décentralisé

La pile technologique en intelligence artificielle ouverte et décentralisée comprend les éléments clés suivants :

Obtention de données d’entraînement

Capacité de calcul et de raisonnement

Partage des poids du modèle

Capacité de validation de sortie du modèle

L’importance de cette pile technologique IA ouverte se manifeste dans :

Accélérer le développement, l’innovation et l’expérimentation du modèle

Fournir une alternative pour les utilisateurs qui ne font pas confiance à l’IA centralisée

1. Construire l’économie la plus dynamique alimentée par des agents intelligents

Il y a eu beaucoup de discussions sur Truth Terminal et $GOAT, inutile d’en dire plus ici. Ce qui est certain, c’est qu’un nouveau monde plein de possibilités s’ouvre lorsque les agents d’IA commencent à participer aux activités en chaîne (il est important de noter que les agents n’ont même pas encore agi directement en chaîne).

Bien qu’il ne soit pas encore possible de prédire avec précision l’évolution future des comportements des proxies sur la chaîne, en observant les innovations déjà réalisées sur Solana, nous pouvons entrevoir les vastes perspectives de cet espace de conception :

Des projets d’IA tels que Truth Terminal développent de nouvelles communautés numériques grâce à des coins Meme tels que $GOAT.

Les plateformes comme Holoworld AI, vvaifu.fun, Top Hat AI, Alethea AI permettent aux utilisateurs de créer et de déployer facilement des agents intelligents et leurs jetons associés.

Un gestionnaire de fonds AI basé sur les caractéristiques personnelles des investisseurs en cryptographie émergent, sur la plateforme daos.fun, la montée en puissance rapide de ai16z, ouvre rapidement un tout nouvel écosystème pour les fonds AI et les partisans des agents.

De plus, des plateformes de jeux comme Colony permettent aux joueurs de participer au jeu en guidant les actions des agents, ce qui conduit souvent à des modes de jeu innovants et inattendus.

Orientation future de développement

À l’avenir, les agents intelligents pourront gérer des projets complexes nécessitant une coordination économique multipartite. Par exemple, dans le domaine de la recherche, les agents pourraient être chargés de rechercher des composés thérapeutiques spécifiques pour certaines maladies. Plus précisément :

Le financement des jetons via la plateforme Pump Science

Utiliser les fonds levés pour payer les frais d’accès aux données de recherche payantes, pour effectuer des simulations de composés sur des réseaux de calcul décentralisés tels que kuzco, Render Network, io.net, etc.

Recruter des humains pour effectuer des travaux de vérification expérimentale sur des plateformes de primes telles que Gib.Work (par exemple, exécuter des expériences pour vérifier/établir des résultats simulés)

En plus des projets complexes, les agents peuvent également effectuer des tâches simples telles que la création de sites web personnels et la création d’œuvres d’art (comme zerebro), offrant ainsi des possibilités infinies d’application.

Pourquoi l’exécution des activités financières par le biais d’agents sur la chaîne est-elle plus significative que l’utilisation de canaux traditionnels ?

Les agents peuvent tout à fait utiliser à la fois les canaux de financement traditionnels et les systèmes de cryptomonnaie. Cependant, les cryptomonnaies présentent des avantages uniques dans certains domaines :

L’application de paiement de petits montants - Solana a fait ses preuves dans ce domaine, comme l’ont déjà prouvé des applications telles que Drip

Avantage de vitesse - fonction de règlement instantané, favorisant une efficacité maximale du capital pour les agents

Entrer sur les marchés de capitaux via la DeFi - c’est peut-être la raison la plus convaincante pour les agents de participer à l’économie cryptographique. Lorsque les agents ont besoin de mener des activités financières autres que les paiements, les avantages des cryptomonnaies deviennent plus évidents. Les agents peuvent sans problème créer des actifs, effectuer des transactions, investir, emprunter, utiliser l’effet de levier, etc. En particulier, Solana, en raison de la présence de nombreuses infrastructures DeFi de premier plan sur son réseau principal, est particulièrement adaptée pour soutenir ces activités sur les marchés de capitaux.

Du point de vue du développement technologique, la dépendance au chemin joue un rôle clé. Ce n’est pas tant la question d’avoir le produit le plus optimal, mais plutôt de savoir qui peut atteindre en premier une masse critique et devenir le choix par défaut. Alors que de plus en plus d’agents tirent des revenus des crypto-monnaies, la connectivité cryptée pourrait bien devenir une compétence essentielle des agents.

La fondation souhaite voir

La Fondation Solana espère voir des délégations dotées de portefeuilles cryptographiques entreprendre des expérimentations audacieuses sur la chaîne. La Fondation ne limite pas trop spécifiquement les orientations, car les possibilités sont vraiment très vastes - les cas d’utilisation délégués les plus intéressants et les plus précieux sont probablement encore inimaginables.

Cependant, la Fondation accorde une attention particulière à l’exploration des domaines suivants :

1. Mécanisme de contrôle des risques

Bien que le modèle actuel soit performant, il est loin d’être parfait.

Les agents ne peuvent pas avoir une liberté d’action absolue sans contrainte.

2. Promouvoir des cas d’utilisation non spéculatifs

Acheter des billets via xpticket

Optimiser le rendement du portefeuille d’investissement en stablecoin

Commander de la nourriture sur DoorDash

3. Exigences de progression du développement

Au moins atteindre la phase de prototype du réseau de test

Il est préférable qu’il fonctionne déjà sur le réseau principal

2. Améliorer la capacité des LLMs à écrire du code Solana et habiliter les développeurs Solana

Les LLM ont déjà montré de grandes capacités et progressent rapidement. Dans le domaine d’application des LLM, la programmation peut présenter une courbe de progression particulièrement raide, car c’est une tâche qui peut être évaluée objectivement. Comme indiqué ci-dessous, “la programmation a des avantages uniques : le potentiel d’extension de données surhumaines grâce à l’auto-jeu. Les modèles peuvent écrire et exécuter du code, ou écrire du code, écrire des tests, puis vérifier leur cohérence interne.”

Bien que les LLMs ne soient pas encore parfaits dans la rédaction de code, avec des lacunes évidentes telles que la découverte de bugs, des éditeurs de code natifs à l’IA tels que Github Copilot et Cursor ont fondamentalement changé le développement de logiciels (et même changé la façon dont les entreprises recrutent des talents). Avec un taux de progression attendu rapide, ces modèles sont susceptibles de changer radicalement le développement de logiciels. La fondation espère utiliser cette avancée pour améliorer l’efficacité des développeurs Solana d’un ordre de grandeur.

Cependant, plusieurs défis entravent actuellement la compréhension de Solana par les LLM, ce qui limite leur niveau d’excellence.

Manque de données d’entraînement originales de haute qualité

Le nombre de constructions vérifiées est insuffisant

Le manque d’interactions à haute valeur informative sur des plateformes telles que Stack Overflow

Dans l’histoire, l’infrastructure de base de Solana s’est développée rapidement, ce qui signifie que même le code écrit il y a 6 mois peut ne pas être entièrement adapté aux besoins d’aujourd’hui.

Manque de modèle d’évaluation pour comprendre Solana

La fondation espère voir

Aidez à obtenir de meilleures données Solana sur Internet

Plus d’équipes publient des constructions vérifiées

Plus de personnes dans l’écosystème posent activement de bonnes questions et fournissent des réponses de haute qualité sur Stack Exchange

Création de tests de référence de haute qualité pour évaluer le niveau de compréhension des LLMs à l’égard de Solana (RFP à venir)

Créer un modèle LLM fine-tuning qui performe bien dans les tests de référence mentionnés ci-dessus est important pour accélérer l’efficacité des développeurs sur Solana. Une fois que des tests de référence de haute qualité sont disponibles, la fondation pourrait récompenser le premier modèle atteignant le score seuil des tests de référence.

L’accomplissement majeur ultime sera un tout nouveau client de nœud de validation Solana, entièrement créé par l’IA, de haute qualité et différencié.

3. Support de pile technologique d’IA ouverte et décentralisée

Dans le domaine de l’IA, l’équilibre à long terme entre les modèles open source et propriétaires reste incertain. Il existe effectivement des arguments en faveur des entités propriétaires qui continueront de maintenir l’avant-garde technologique et de tirer la majeure partie de la valeur des modèles de base. Actuellement, la prévision la plus simple est de maintenir le statu quo - avec des géants technologiques tels qu’OpenAI et Anthropic qui font progresser l’avant-garde, tandis que les modèles open source suivent rapidement et obtiennent des avantages uniques par un ajustement fin dans des scénarios d’application spécifiques.

La Fondation s’engage à connecter étroitement Solana à l’écosystème d’IA open source. Plus précisément, cela signifie soutenir l’accès aux éléments suivants :

Données d’entraînement

Puissance de calcul pour l’entraînement et le raisonnement

Poids du modèle

Capacité de vérification de la sortie du modèle

L’importance de cette stratégie réside dans:

1. Accélérer l’innovation et l’itération grâce à un modèle open source

La communauté open source a montré comment elle peut compléter efficacement le travail des grandes entreprises d’IA en améliorant et en ajustant rapidement des modèles open source tels que Llama, repoussant les limites des capacités de l’IA (comme l’a souligné un chercheur de Google l’année dernière : “En ce qui concerne l’open source, nous n’avons pas de fossé, et OpenAI non plus”). La Fondation estime qu’une pile technologique d’IA open source florissante est essentielle pour accélérer les progrès dans ce domaine.

2. Offrir aux utilisateurs qui ne font pas confiance à l’IA centralisée une option

L’IA peut être l’outil le plus puissant dans l’arsenal des régimes autoritaires ou dictatoriaux. Les modèles approuvés par l’État fournissent une “vérité” officiellement reconnue et sont un moyen de contrôle important. Les régimes hautement autoritaires peuvent avoir des modèles plus performants car ils sont prêts à négliger la vie privée des citoyens pour entraîner l’IA. L’utilisation de l’IA à des fins de contrôle est une tendance inévitable, et la Fondation souhaite prendre les devants en soutenant pleinement la pile technologique de l’IA open source.

Dans l’écosystème Solana, plusieurs projets soutiennent déjà la pile technologique AI ouverte :

Collecte de données - Grass et Synesis One sont en train de progresser dans la collecte de données

Puissance de calcul décentralisée - kuzco, Render Network, io.net, Bless Network, Nosana, etc.

Framework d’entraînement décentralisé - Nous Research, Prime Intellect

La fondation attend avec impatience de voir

J’espère pouvoir construire plus de produits à tous les niveaux de la pile technologique de l’IA open source :

Collecte de données décentralisée : par exemple Grass, Datahive, Synesis One

Identité sur chaîne : un protocole qui prend en charge la vérification de l’identité humaine par le portefeuille, un protocole qui vérifie les réponses de l’API IA, permettant aux utilisateurs de confirmer qu’ils interagissent avec LLM.

Formation décentralisée: projets similaires à EXO Labs, Nous Research et Prime Intellect

Infrastructure IP: enables AI to license (and pay for) the content it uses.