Tác giả:Kuleen ◎
Biên dịch: TechFlow
Chúng ta dường như đang bước vào một giai đoạn "bùng nổ sinh học" trong sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ mã hóa, với vô số các trường hợp sử dụng đang được thử nghiệm. Điều này khiến tôi rất kỳ vọng vào những đổi mới có thể xuất hiện trong tương lai. Tôi muốn chia sẻ quan điểm của chúng tôi tại @SolanaFndn về một số cơ hội mới đầy hứa hẹn trong hệ sinh thái này.
Tóm tắt
Xây dựng nền kinh tế do trí tuệ nhân tạo (AI) điều khiển sôi động nhất trên Solana
Truth Terminal đã thể hiện một khả năng ban đầu, khi các tác nhân AI có thể tương tác trên chuỗi, họ có thể đạt được những thành tựu đáng kể. Chúng tôi rất mong chờ được chứng kiến một số thử nghiệm có thể đẩy mạnh các khả năng của các tác nhân trên chuỗi trong một khuôn khổ an toàn. Tiềm năng trong lĩnh vực này là rất lớn, và chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá giai đoạn thiết kế. Thực tế, đây đã trở thành một trong những hướng đi bất ngờ và nổi bật nhất trong lĩnh vực tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo, và đây chỉ mới là khởi đầu.
Tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong phát triển mã Solana, để hỗ trợ các nhà phát triển Solana
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thể hiện khả năng tạo mã mạnh mẽ, và trong tương lai chúng sẽ chỉ càng trở nên mạnh mẽ hơn. Chúng tôi muốn tận dụng những khả năng này để tăng hiệu suất của các nhà phát triển Solana từ 2 đến 10 lần.
Trong ngắn hạn, việc xây dựng các bộ kiểm tra chuẩn mực chất lượng cao để đánh giá khả năng của LLM trong việc hiểu hệ sinh thái Solana và viết mã Solana (chi tiết dưới đây) sẽ giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về tác động tiềm năng của LLM đối với hệ sinh thái Solana. Chúng tôi mong muốn hỗ trợ các nhóm xây dựng các mô hình được tinh chỉnh (fine-tune) chất lượng cao và chứng minh hiệu quả của chúng thông qua kết quả trong các bộ kiểm tra chuẩn mực!
Hỗ trợ một ngăn xếp công nghệ AI mở và phi tập trung
Một "ngăn xếp công nghệ AI mở và phi tập trung" là một tập hợp các giao thức mở và phi tập trung, cung cấp các nguồn lực sau: dữ liệu để huấn luyện, tài nguyên tính toán cần thiết cho huấn luyện và suy luận, trọng số mô hình được tạo ra, và khả năng xác minh đầu ra của mô hình (tức là "tính toán có thể xác minh").
Tầm quan trọng của một ngăn xếp AI mở này là:
Nó có thể thúc đẩy thử nghiệm và đổi mới trong phát triển mô hình
Cung cấp một lựa chọn thay thế cho những người không tin tưởng vào các AI hiện có (như các AI được phê duyệt bởi một số quốc gia)
Chi tiết
Dưới đây là lý do tại sao chúng tôi lại hào hứng với ba trụ cột này, cùng với thêm một số chi tiết về hướng xây dựng mà chúng tôi mong muốn.
1. Xây dựng nền kinh tế do trí tuệ nhân tạo (AI) điều khiển sôi động nhất trên Solana
Tại sao chúng tôi quan tâm đến lĩnh vực này?
Đã có rất nhiều thảo luận về Truth Terminal và $GOAT, vì vậy tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết. Nhưng có thể nói rằng, tiềm năng của các tác nhân AI tương tác trên chuỗi đã được giải phóng (và thực tế là những tác nhân này hiện vẫn chưa thực hiện trực tiếp các hành động trên chuỗi).
Chúng tôi phải thừa nhận rằng, chúng tôi vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng về việc hành vi của các tác nhân trên chuỗi sẽ phát triển như thế nào trong tương lai. Nhưng để giúp mọi người cảm nhận được sự rộng lớn của không gian thiết kế này, dưới đây là một số trường hợp đã xảy ra trên Solana:
Những "lãnh đạo" AI như Truth Terminal đang cố gắng phát triển các cộng đồng giống như tôn giáo mới nổi thông qua các đồng tiền meme (memecoins) như $GOAT.
Một số ứng dụng như @HoloworldAI, @vvaifudotfun, @TopHat_One và @real_alethea cho phép người dùng dễ dàng tạo và phát hành các tác nhân và token liên quan.
Các quản lý quỹ AI đưa ra quyết định đầu tư bằng cách mô phỏng các nhà đầu tư tiền điện tử nổi tiếng, và "cổ vũ" cho danh mục đầu tư của họ. Ví dụ, @ai16zdao đã tạo ra một xu hướng mới khi nhanh chóng nổi lên trên @daosdotfun, kết hợp quỹ AI và sự cổ vũ của các tác nhân.
Các trò chơi dành cho các tác nhân, như @ParallelColony, nơi người chơi "chơi" bằng cách đưa ra lời nhắc để các tác nhân thực hiện hành động, thường dẫn đến những kết quả đột phá không ngờ tới.
Hướng phát triển trong tương lai
Các tác nhân có thể quản lý các dự án phức tạp đòi hỏi phải có sự phối hợp kinh tế đa phương. Những dự án này có thể là các nhiệm vụ nghiên cứu khoa học phức tạp, chẳng hạn như "tìm hợp chất có thể chữa khỏi [X] bệnh". Các tác nhân có thể thực hiện các bước sau:
Gây quỹ thông qua phát hành token trên @pumpdotscience.
Sử dụng nguồn vốn gây quỹ để trả phí truy cập nội dung nghiên cứu trả phí và trả phí cho việc chạy mô phỏng trên các mạng tính toán phi tập trung (như @kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet và các nền tảng khác).
Sử dụng các nền tảng thưởng công việc như @gib_work để tuyển dụng con người thực hiện các nhiệm vụ thực tế cần thiết (ví dụ: chạy các thí nghiệm để xác minh hoặc mở rộng kết quả mô phỏng).
Hoặc thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như tạo một trang web cho bạn; hoặc tạo tác phẩm nghệ thuật bằng AI (như @0xzerebro). Các khả năng gần như là vô hạn.
Tại sao các tác nhân lại chọn thực hiện các hoạt động tài chính trên chuỗi?
Mặc dù các tác nhân có thể tận dụng cả phương thức tài chính truyền thống và công nghệ mã hóa, công nghệ mã hóa có những ưu điểm độc đáo sau:
Các kịch bản thanh toán vi mô: Solana đã thể hiện rất tốt trong lĩnh vực này, với các ứng dụng như Drip đã chứng minh được tiềm năng của nó.
Lợi thế về tốc độ: Thanh toán tức thời rất quan trọng đối với các tác nhân muốn tối đa hóa hiệu quả vốn.
Truy cập vào thị trường vốn thông qua DeFi: Một khi hoạt động tài chính của các tác nhân vượt ra ngoài phạm vi thanh toán đơn thuần, ưu điểm của công nghệ mã hóa sẽ càng rõ ràng hơn. Đây có thể là lý do quan trọng nhất khiến các tác nhân tham gia vào nền kinh tế mã hóa. Các tác nhân có thể thực hiện các chức năng như đúc tài sản, giao dịch, đầu tư, vay mượn và sử dụ
Hướng chúng tôi muốn hướng tới
Chúng tôi khuyến khích các thử nghiệm táo bạo để trang bị cho các thực thể ví và khả năng thực thi trên chuỗi. Do phạm vi khả năng rất rộng, chúng tôi không đưa ra quá nhiều giới hạn về hướng cụ thể. Thực tế, chúng tôi tin rằng những ứng dụng thông minh thú vị và có giá trị nhất thường là những ứng dụng mà chúng tôi không thể dự đoán trước được. Tuy nhiên, chúng tôi đặc biệt quan tâm đến việc khám phá các hướng và cơ sở hạ tầng sau:
Hạn chế tác động tiêu cực của ảo tưởng: Mặc dù các mô hình hiện tại đã thể hiện rất tốt, nhưng vẫn chưa hoàn hảo. Hành động của các thực thể phải được giới hạn một số, không thể hoàn toàn tự do.
Thúc đẩy các trường hợp sử dụng không đầu cơ: Ví dụ, mua vé thông qua @xpticket, tối ưu hóa lợi nhuận cho danh mục đầu tư stablecoin, hoặc mua thức ăn trên DoorDash, v.v.
Ít nhất đạt đến giai đoạn mô hình thử nghiệm (tốt nhất là đã ra mắt mainnet)
2. Nâng cao khả năng của LLM trong việc viết mã Solana, trao quyền cho các nhà phát triển Solana
Tại sao chúng tôi coi trọng điều này?
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thể hiện khả năng mạnh mẽ và đang tiến bộ nhanh chóng. Đặc biệt trong lĩnh vực viết mã, tốc độ cải thiện của LLM có thể rất nhanh, vì đây là một nhiệm vụ có thể được đánh giá bằng các tiêu chuẩn khách quan. Như đã nêu, "lập trình có một lợi thế độc đáo: có thể mở rộng dữ liệu quy mô lớn thông qua 'tự chơi (self-play)'. Các mô hình có thể viết mã và chạy nó, hoặc viết mã, viết kiểm tra và kiểm tra tính nhất quán của kết quả."
Mặc dù hiện tại LLM vẫn chưa hoàn hảo trong việc viết mã, đặc biệt là kém trong việc phát hiện lỗ hổng, nhưng các trình chỉnh sửa mã nguồn gốc AI như Github Copilot và Cursor đã thay đổi cách phát triển phần mềm một cách cơ bản (thậm chí thay đổi cả mô hình tuyển dụng nhân tài của doanh nghiệp). Với sự tiến bộ nhanh chóng của những mô hình này, việc phát triển phần mềm có thể được cách mạng hóa hoàn toàn. Chúng tôi muốn tận dụng xu hướng này để tăng hiệu suất làm việc của các nhà phát triển Solana lên 10 lần.
Tuy nhiên, hiện tại LLM vẫn đối mặt với một số thách thức trong việc hiểu Solana:
Thiếu dữ liệu nguyên gốc chất lượng cao để LLM được đào tạo.
Số lượng xây dựng được xác minh không đủ, không cung cấp dữ liệu tham chiếu đáng tin cậy cho LLM.
Thiếu tương tác hỏi đáp chất lượng cao trên các nền tảng như Stack Overflow.
Tốc độ cập nhật cơ sở hạ tầng Solana nhanh, khiến một số mã cũ không hoàn toàn tương thích với phiên bản hiện tại.
Thiếu công cụ hiệu quả để các nhà phát triển đánh giá khả năng hiểu Solana của LLM.
Tiến bộ mà chúng tôi muốn thấy:
Giúp chúng tôi đăng tải nhiều dữ liệu chất lượng cao về Solana trên internet!
Khuyến khích nhiều nhóm phát hành các bản xây dựng đã được xác minh.
Thúc đẩy các thành viên cộng đồng tích cực đặt câu hỏi và trả lời trên Stack Exchange, tạo ra các cuộc thảo luận kỹ thuật chất lượng cao.
Xây dựng các bài kiểm tra chuẩn mực chất lượng cao để đánh giá khả năng hiểu Solana của LLM (sắp phát hành RFP).
Phát triển các mô hình LLM được tinh chỉnh để có thể thể hiện xuất sắc trong các bài kiểm tra chuẩn, và thực sự nâng cao hiệu suất làm việc của các nhà phát triển Solana. Chúng tôi dự định trao thưởng cho mô hình đầu tiên đạt điểm chuẩn, hãy chờ xem.
Một thành tựu tiêu biểu sẽ là một máy trạm khách hàng Solana chất lượng cao được tạo ra hoàn toàn bởi AI.
3. Hỗ trợ một ngăn xếp công nghệ AI mở và phi tập trung
Tại sao chúng tôi coi trọng điều này?
Hiện tại vẫn chưa rõ ràng trong tương lai, sự phát triển của AI sẽ cân bằng như thế nào giữa mã nguồn mở và mã nguồn đóng. AI mã nguồn đóng có thể tiếp tục chiếm vị trí tiên phong và thu được phần lớn giá trị từ các mô hình cơ bản. Nhưng đồng thời, các mô hình mã nguồn mở cũng có thể thể hiện những ưu thế độc đáo thông qua việc cập nhật nhanh chóng và tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
Chúng tôi muốn Solana gắn kết chặt chẽ với hệ sinh thái AI mã nguồn mở. Cụ thể, điều này có nghĩa là hỗ trợ việc truy cập vào: dữ liệu để đào tạo, tài nguyên tính toán cần thiết cho việc đào tạo và suy luận, các trọng số mô hình được tạo ra, và khả năng xác minh đầu ra của mô hình. Điều này rất quan trọng vì:
1/ Các mô hình mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới và thử nghiệm
Sự tối ưu hóa và tinh chỉnh nhanh chóng của cộng đồng đối với các mô hình mã nguồn mở như Llama cho thấy rằng cộng đồng có thể bổ sung đáng kể cho nỗ lực của các công ty AI lớn và thúc đẩy sự phát triển của các khả năng AI. Như một nhà nghiên cứu của Google đã chỉ ra, "trong lĩnh vực mã nguồn mở, chúng tôi và OpenAI đều không có hào lũy." Một ngăn xếp AI mã nguồn mở phát triển mạnh mẽ là rất quan trọng để thúc đẩy tiến bộ của ngành.
2/ Cung cấp các lựa chọn AI đáng tin cậy cho người dùng
AI đã trở thành một trong những công cụ kiểm soát mạnh mẽ nhất trong tay của các chế độ độc tài. Các mô hình AI được chính phủ công nhận có thể cung cấp "phiên bản chính thức của sự thật" và trở thành một công cụ mạnh mẽ để kiểm soát dư luận. Hỗ trợ một ngăn xếp AI mở, có thể cung cấp các lựa chọn đáng tin cậy cho những người không tin tưởng vào AI chính thức.
Solana đã trở thành ngôi nhà của nhiều dự án đang thúc đẩy một ngăn xếp AI mở
Grass và Synesis One đang thúc đẩy việc thu thập dữ liệu.
@kuzco_xyz, @rendernetwork, @ionet, @theblessnetwork và @nosana_ai đang cung cấp tài nguyên tính toán phi tập trung để hỗ trợ việc đào tạo và suy luận AI.
Các nhóm như @NousResearch và @PrimeIntellect đang phát triển các khung khổ để thực hiện việc đào tạo AI phi tập trung (xem hình bên dưới)
Tiến bộ mà chúng tôi muốn thấy
Xây dựng nhiều sản phẩm đổi mới hơn ở mọi cấp độ của ngăn xếp AI mã nguồn mở
Thu thập dữ liệu phi tập trung: Ví dụ như @getgrass_io, @usedatahive và @synesis_one, những dự án này thu thập dữ liệu thông qua mạng phân tán, hỗ trợ việc đào tạo các mô hình AI.
Danh tính trên chuỗi: Phát triển các giao thức cho phép ví chứng minh người nắm giữ là một con người, hoặc xác minh nội dung phản hồi của API LLM. Điều này sẽ cho phép người
