Làm thế nào để nắm bắt được các điểm nóng, xu hướng công nghệ, tiến triển sinh thái và tình hình quản trị đang diễn ra trong ngành Web3? Chuyên mục "Điểm nóng thị trường" do Web3Caff Research triển khai sẽ đi sâu khám phá các sự kiện nóng hổi đang diễn ra và cung cấp các phân tích, nhận xét và giải thích về giá trị. Thông qua việc quan sát hiện tượng để nhìn thấy bản chất, chúng tôi sẽ nhanh chóng bắt kịp các xu hướng thị trường Web3 hàng đầu.
Tác giả: wuyue.eth, Nhà nghiên cứu của Web3Caff Research
Bìa: Logo bởi dự án này, Typography bởi Web3Caff Research
Số từ: Tổng cộng 2100+ từ
Hiện nay, lĩnh vực AI và blockchain đang phát triển nhanh chóng, nhưng đối mặt với một số vấn đề then chốt cản trở sự hội nhập sâu rộng và ứng dụng rộng rãi của chúng. Trước tiên, về mặt dữ liệu, việc ra quyết định thông minh và huấn luyện AI phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu chất lượng cao và có thể mở rộng. Tuy nhiên, các công nghệ hiện tại vẫn còn hiệu quả thấp trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi, không đáp ứng được nhu cầu dữ liệu tần suất cao và đa dạng của các AI Agent. Hơn nữa, tính minh bạch và có thể xác minh của việc lưu trữ dữ liệu ngoài chuỗi còn kém, khiến quá trình suy luận của AI thiếu nền tảng tin cậy. Về mặt thực thi, mặc dù các khung khổ AI Agent (như ELIZA, ARC và Swarms) đã tối ưu hóa hiệu suất của một AI Agent đơn lẻ, nhưng vẫn thiếu sót đáng kể về xác minh suy luận, tính minh bạch và khả năng truy vết hoạt động, thiếu môi trường thực thi đáng tin cậy. Hơn nữa, các nền tảng blockchain truyền thống chỉ là công cụ ghi sổ, không thể cung cấp cơ chế phi tập trung để đảm bảo công bằng và tính không thể thay đổi của các AI Agent. Đồng thời, hiệu quả của các AI Agent trong hợp tác đa đại lý và chia sẻ kiến thức còn thấp, các khung khổ công nghệ hiện tại khó hỗ trợ khả năng tương tác liền mạch và làm việc hợp tác giữa các AI Agent. Về năng lực tính toán, nhu cầu của các AI Agent đối với các tác vụ tính toán phức tạp ngày càng tăng, nhưng khả năng tính toán và khả năng mở rộng của các nền tảng blockchain hiện tại vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu chạy các mô hình AI, trở thành điểm nghẽn về hiệu suất.
