1. تفاعل الوكيل مع الوكيل

تجعل الشفافية وقابلية التركيب الافتراضية للبلوكشينات منهاجًا مثاليًا للتفاعل بين الوكلاء، حيث يمكن للوكلاء المطورة من قبل كيانات مختلفة لأغراض مختلفة التفاعل مع بعضها البعض بسلاسة. هناك بالفعل تجربة رائعة لوكلاء يرسلون أموالا لبعضهم البعض,إطلاق الرموز معًا، وأكثر. نحب أن نرى كيف يمكن للتفاعل بين الوكيل والوكيل أن يتوسع عن طريق إنشاء مساحات تطبيق جديدة تمامًا، مثلأماكن اجتماعية جديدة تدفعها تفاعلات الوكلاء, وكذلك بواسطةتحسين سير العمل في الشركاتنحن نعلم أنه يجب أن يكون ممل اليوم ، من مصادقة وتحقق من المنصة إلى المدفوعات الصغيرة ، وتكامل سير العمل بين المنصات ، وأكثر من ذلك.

-داني,كاتي,Aadharsh،Dmitriy

aethernet و clanker يطلقان رمزًا معًا على Warpcast

2. منظمات وكالية لامركزية

التنسيق بين العملاء بمقياس واسع هو مجال بحث مثير للإعجاب بنفس القدر. كيف يمكن لأنظمة العملاء المتعددة العمل معًا لإكمال المهام وحل المشاكل وحكم الأنظمة والبروتوكولات؟ في مشاركته في بداية عام 2024، " مجال العملات الرقمية + تطبيقات الذكاء الاصطناعي: الوعود والتحدياتيشير فيتاليك إلى استخدام عملاء AI لأسواق التنبؤ والتحكيم. عند النطاق ، يفترض أساساً أن الأنظمة متعددة العوامل لديها قدرات ملحوظة في العثور على 'الحقيقة' والأنظمة الحكومية الذاتية بشكل عام. نحن مهتمون برؤية كيفية اكتشاف قدرات الأنظمة متعددة العوامل وأشكال 'ذكاء السرب' والتجريب بها.

كما تمديد للتنسيق من وكيل إلى وكيل، وكيل إلى التنسيق البشري هو مجال تصميم مثير للاهتمام - تحديدا كيف تشارك المجتمعات حول الوكلاء أو كيف ينظم الوكلاء البشر للقيام بعمل جماعي. نحب أن نرى المزيد من التجربة مع الوكلاء الذين ينطوي هدفهم على التنسيق البشري على نطاق واسع. سيكون هذا بحاجة إلى أن يتم إقرانه بآلية التحقق، خاصة إذا تم إنجاز العمل البشري خارج السلسلة، ولكن قد يكون هناك بعض السلوكيات الناشئة الغريبة والمثيرة للاهتمام.

-كاتي,Dmitriy,الرماد

3. وكالة الترفيه المتعددة الوسائط

مفهوم الشخصيات الرقمية موجود منذ عقود.Hatsune Miku(2007) تم بيع التذاكر لأماكن سعتها 20,000 مقعد Lil Miquelaتمتلك (2016) أكثر من 2 مليون متابع على إنستغرام. أمثلة أحدث وأقل شهرة تشمل الـ AI vtuberنيورو-ساما (2022) الذي لديه 600 ألف + مشترك على Twitch ومجموعة kpop boy ذات الاسم المستعار@plave_official"/featured"> PLAVE (2023)، الذي حقق أكثر من 300 مليون مشاهدة على YouTube في أقل من عامين. مع التطورات في بنية التحكم الذكية ودمج سلاسل الكتل للدفع ونقل القيمة ومنصات البيانات المفتوحة، نحن متحمسون لرؤية كيف يمكن أن تصبح هذه الوكالات أكثر استقلالية وربما تفتح فئة جديدة من الترفيه الرئيسي في عام 2025."

-كاتي,دميتري

من الأعلى إلى الأسفل ومن اليسار إلى اليمين: هاتسوني ميكو، لونا بواسطة فيرتشوالز، ليل ميكيلا، وبلاف

4. التسويق الترويجي / الإنتاجي للمحتوى

في الحالة السابقة، الوكيل هو المنتج ، هناك أيضا حالة حيث يمكن للوكلاء تكملة المنتجات. في اقتصاد الاهتمام ، يعد الحفاظ على تدفق مستمر من المحتوى المقنع أمرا بالغ الأهمية لنجاح أي فكرة أو منتج أو شركة ، إلخ. المحتوى التوليدي / الوكيل هو أداة قوية يمكن للفرق استخدامها لضمان خط أنابيب إنشاء محتوى قابل للتطوير 24 / 7. تم تسريع مساحة الفكرة هذه من خلالالنقاش حول ما يميز العملة الميمية عن الوكيل. الوكلاء هم وسيلة قوية ل memecoins للحصول على التوزيع ، حتى لو لم يكن "وكيلا" بشكل صارم (حتى الآن).

كمثال آخر،@archetype/من اللاعبين إلى الآلهة، الألعاب والعوالم الذاتية"> يتوقع أن تصبح الألعاب أكثر ديناميكية للحفاظ على انشغال المستخدمين. أحد الطرق الكلاسيكية لإنشاء الديناميكية في الألعاب هو تنمية المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة المستخدم؛ المحتوى الكلي التوليدي (من العناصر داخل اللعبة، إلى شخصيات اللاعبين غير اللاعبين، إلى المستويات التوليدية بشكل كامل) هو ربما العصر التالي لهذا التطور. نحن متشوقون لرؤية إلى أي مدى ستتم توسيع حدود استراتيجية التوزيع التقليدية بواسطة قدرات الوكيل في عام 2025.

-كاتي

5. أدوات / منصات فنية من الجيل التالي

في عام 2024، قمنا بإطلاق@archetype"> في حوار مع سلسلة مقابلات مع الفنانين في / في حواف العملات الرقمية عبر الموسيقى والفنون البصرية والتصميم والاختيار وأكثر من ذلك. أحد الملاحظات الرئيسية التي أخذتها من مقابلات هذا العام هو أن الفنانين المهتمين بالعملات الرقمية غالبًا ما يكونون مهتمين بتكنولوجيا الحدود بشكل أوسع ، بالإضافة إلى وجود تلك التكنولوجيا بشكل أكثر اندماجًا داخل الجماليات أو التركيز على ممارساتهم ، أي كائنات AR / VR وفن الرمزية والرمزية المباشرة.

شهد الفن التوليدي على وجه الخصوص تاريخيا أوجه تآزر مع blockchain ، مما يجعل إمكاناته كركيزة مماثلة للفن الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحا. من الصعب للغاية عرض وعرض هذه الوسائط الفنية بشكل صحيح في المنتديات التقليدية. قدمت ArtBlocks لمحة عما يمكن أن يبدو عليه مستقبل العرض الفني الرقمي والتخزين وتحقيق الدخل والحفظ الذي يستفيد من سلاسل الكتل - مما يحسن التجربة الإجمالية لكل من الفنانين والمشاهدين. ما وراء العرض التقديمي ،حتى المبتدئين يمكنهم الآن استخدام أدوات الذكاء الصناعي لإنشاء أعمال فنية خاصة بهم. سيكون من المثير للاهتمام رؤية كيف يمكن للبلوكتشين أن يوسع أو يدعم هذه الأدوات في عام 2025.

-كاتي

مقتطف من محادثة مع: مايا مان

6. أسواق البيانات

في العشرين عامًا الماضية منذ أن ابتكر كلايف همبي مصطلح "البيانات هي النفط الجديد" ، اتخذت الشركات تدابير قوية لتجميع وتحقيق الأرباح من بيانات المستخدم. استيقظ المستخدمون على حقيقة أن بياناتهم هي الأساس الذي تعتمد عليه هذه الشركات متعددة المليارات من الدولارات ، ومع ذلك فإن لديهم القليل جدًا من السيطرة على كيفية استخدام بياناتهم أو تعرضهم للربح الذي يساهم في توليده. تُجعل تسارع النماذج الذكية القوية هذا التوتر أكثر وجودية. إذا كان مكافحة استغلال المستخدم هي جزء واحد من فرصة البيانات ، فإن الجزء الآخر يتعلق بحل مشكلات نقص الإمدادات البيانات مع انخفاض حجم البيانات العامة المتاحة على الإنترنت وطلب مصادر جديدة.

فيما يتعلق بالسؤال الأول حول كيفية استخدام البنية التحتية اللامركزية لنقل قوة البيانات مرة أخرى إلى نقطة إنشائها (المستخدمون) ، فهي مساحة تصميم واسعة تتطلب حلولا جديدة عبر مجموعة من المجالات. تتضمن بعض أكثرها إلحاحا: مكان تخزين البيانات وكيف نحافظ على الخصوصية (أثناء التخزين والنقل والحوسبة) ، وكيف نقوم بقياس جودة البيانات وتصفيتها وتقييمها بشكل موضوعي ، وما هي الآليات التي نستخدمها للإسناد وتحقيق الدخل (خاصة عند ربط القيمة بالمصدر بعد الاستدلال) ، وما هي أنظمة التنسيق أو استرجاع البيانات التي نستخدمها في نظام بيئي نموذجي متنوع.

فيما يتعلق بالسؤال الثاني المتمثل في حل قيود العرض ، لا يتعلق الأمر فقط بمحاولة تكرار Scale الذكاء الاصطناعي مع الرموز المميزة ، ولكن فهم أين يمكن أن يكون لدينا ميزة بالنظر إلى الرياح الخلفية التقنية وكيف يمكننا بناء حلول مدروسة بميزة تنافسية ، سواء كان ذلك حول الحجم أو الجودة أو آليات الحوافز (والتصفية) الأفضل لإنشاء منتج بيانات أعلى قيمة. خاصة وأن الكثير من جانب الطلب لا يزال يأتي من الذكاء الاصطناعي web2 ، فإن التفكير في كيفية ربط الآليات الذكية التي تفرضها العقود مع اتفاقيات مستوى الخدمة والأدوات التقليدية هو مجال مهم يجب أن تكون على دراية به.

-داني

7. حوسبة متمركزة

إذا كانت البيانات هي أحد الكتل الأساسية في تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي، فإن الحوسبة هي الأخرى. فقد حددت النموذج القديم لمراكز البيانات الكبيرة ذات الوصول الفريد إلى المواقع والطاقة والأجهزة بشكل كبير مسار التعلم العميق والذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية، ولكن القيود الفيزيائية جنبا إلى جنب مع التطورات مفتوحة المصدر بدأت في تحدي هذه الديناميكية.

v1 من الحوسبة في الذكاء الاصطناعي المتمركز بدا وكأنه نسخة مطابقة لسحابات وحدات المعالجة الرسومية في web2 بدون أي ميزة حقيقية في التوريد (من حيث الأجهزة أو مراكز البيانات) وطلب عضوي ضئيل. في v2 ، نبدأ في رؤية بعض الفرق المذهلة تبني تكنولوجيا مناسبة عبر توريدات متنوعة من الحوسبة عالية الأداء (HPC) مع كفاءات حول التنظيم والتوجيه والتسعير ، بالإضافة إلى الميزات الحصرية الإضافية المصممة لجذب الطلب ومكافحة ضغط الهوامش ، خاصة على جانب التأكيد. تبدأ الفرق أيضًا في التفرع عبر حالات الاستخدام وتسويق البضائع ، حيث يركز البعض على توحيد إطارات المترجم لتوجيه التأكيد الفعال عبر الأجهزة المتنوعة بينما يقوم الآخرون بتقديم إطارات تدريب النماذج الموزعة على الشبكات الحاسوبية التي يقومون ببنائها.

حتى بدأنا نرى سوق الذكاء الاصطناعي يظهر مع الأسس الاقتصادية الجديدة لتحويل الحوسبة ووحدات معالجة الرسومات إلى أصول تحمل عائدًا أو استخدام السيولة على السلسلة لتوفير مصادر رأس المال بديلة لمراكز البيانات لاقتناء الأجهزة. السؤال الرئيسي هنا هو إلى أي مدى سيتم تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي المفcentralized على القضبان المركزية للحوسبة أو، إذا كان الفجوة بين الأيديولوجية والاحتياجات العملية كما هو الحال مع التخزين، لا تغلق بما فيه الكفاية لتحقيق الإمكانات الكاملة للفكرة.

-داني

8. معايير المحاسبة الحاسوبية

فيما يتعلق بتحفيز الشبكات للحوسبة العالية الأداء الموزعة ، يشكل تنسيق الحوسبة الغير متجانسة تحديًا كبيرًا بسبب عدم وجود مجموعة متفق عليها من المعايير في المحاسبة عن تلك الحوسبة. تضيف نماذج الذكاء الاصطناعي عدة تجاعيد لفضاء الإخراج HPC ، تتراوح من الإصدارات النموذجية والكمية إلى مستويات متغيرة من التردد العشوائي عبر نماذجها.درجة الحرارةوتحديد معايير العينة. علاوة على ذلك، يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي أن تقدم مزيدًا من التجاعيد عن طريق الإخراج المتنوع بناءً على بنية وإصدارات وحدات معالجة الرسومات. كودا. في النهاية، يؤدي ذلك إلى الحاجة إلى المعايير حول كيفية تسجيل قدرات النماذج وأسواق الحسابات عند تقاطعها مع الأنظمة الموزعة غير المتجانسة.

جزئيا على الأقل بسبب هذا النقص في المعايير ، شهدنا العديد من الحالات هذا العام عبر web2 و web3 حيث فشلت النماذج وأسواق الحوسبة في حساب جودة وكمية حوسبتها بدقة. وقد أدى ذلك إلى اضطرار المستخدمين إلى تدقيق الأداء الحقيقي لطبقات الذكاء الاصطناعي هذه من خلال تشغيل معايير النموذج المقارن الخاصة بهم وإجراء إثبات العمل عن طريق الحد من معدل سوق الحوسبة المذكور.

بالنظر إلى مبدأ التحقق الأساسي في مجال العملات الرقمية، نأمل أن تكون تقاطع العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي في عام 2025 أكثر قابلية للتحقق بسهولة مقارنة بالذكاء الاصطناعي التقليدي. على وجه التحديد، من المهم أن يتمكن المستخدمون العاديون من إجراء مقارنات متساوية في جوانب النموذج أو المجموعة المعينة التي تحدد إخراجها لمراجعة ومقارنة أداء النظام.

-Aadharsh

9. الخصوصية الاحتمالية الأساسية

في "مجال العملات الرقمية وتحديات تطبيقات الذكاء الاصطناعيفيتاليك يشير إلى تحدي فريد في تجاوز المجالات بين العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي:

"في علم التشفير، المصدر المفتوح هو الطريقة الوحيدة لجعل شيء مؤمن حقًا ، ولكن في الذكاء الاصطناعي ، يزيد فتح نموذج (أو حتى بيانات تدريبه) بشكل كبير من عرضة لهجمات التعلم الآلي العدائية."

على الرغم من أن الخصوصية ليست مجالًا بحثيًا جديدًا للبلوكشين، إلا أننا نعتقد أن انتشار الذكاء الاصطناعي سيستمر في تسريع البحث واستخدام العناصر التشفيرية التي تمكن الخصوصية. لقد شهدنا بالفعل تقدمًا كبيرًا في التكنولوجيات التي تعزز الخصوصية هذا العام مثل ZK و FHE و TEEs و MPC لحالات الاستخدام مثل الحالة المشتركة الخاصة للحوسبة عبر البيانات المشفرة للتطبيقات العامة. في الوقت نفسه، شهدنا استخدام شركات الذكاء الاصطناعي المركزية مثل Nvidia و Apple لـ TEEs الممتلكات للتعلم الموزع والاستدلال الذكي الخاص عند الاحتفاظ بالأجهزة الأساسية والبرامج الثابتة والنماذج ثابتة عبر الأنظمة.

مع ذلك ، سنتابع عن كثب التطورات في الحفاظ على الخصوصية للانتقالات العشوائية للحالة وكيفية تسريع تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتموجة في العالم الحقيقي على أنظمة متنوعة - من التمثيل الخاص اللامركزي إلى خطوط أنابيب التخزين/الوصول للبيانات المشفرة وبيئات التنفيذ المستقلة تمامًا.

- أدهارش

تراكم المعلومات الخاص بشركة آبل وبطاقة الرسوميات إنفيديا H100

10. النوايا العاملة وواجهات التداول المستخدمة في الجيل القادم

واحدة من أكثر حالات استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي القريبة هي الاستفادة منها للقيام بالمعاملات تلقائيًا على السلسلة الرقمية نيابة عنا. يعترف بأن هناك الكثير من اللغة غامضة في الـ 12-16 شهرًا الماضية حول ما يحدد بالضبط النية، والإجراء الوكالي، والنية الوكالية، والمحلل، والمحلل الوكالي، إلخ، وكيف يختلفون عن التطوير 'الروبوت' الأكثر تقليدًا في السنوات الأخيرة.

على مدى الأشهر ال 12 المقبلة، نحن متحمسون لرؤية أنظمة لغوية متطورة بشكل متزايد مقترنة بأنواع مختلفة من البيانات وبنى الشبكات العصبية لتعزيز مساحة التصميم الشاملة. هل سيتعامل الوكلاء باستخدام نفس أنظمة onchain التي نستخدمها اليوم أو يطورون أدواتهم / أساليبهم الخاصة للتعامل مع onchain؟ هل ستستمر LLMs في كونها الواجهة الخلفية لأنظمة المعاملات الوكيلة هذه أو نظام آخر تماما؟ في طبقة الواجهة ، هل سيبدأ المستخدمون في التعامل باستخدام اللغة الطبيعية؟ هل ستؤتي أطروحة "المحافظ كمتصفحات" الكلاسيكية ثمارها أخيرا؟

-داني,كاتيAadharsh,Dmitriy

تنويه:

1. تم نقل هذه المقالة من [نموذج]. جميع حقوق الطبع والنشر محفوظة للمؤلف الأصلي [نموذج]. إذا كان هناك اعتراضات على هذا النقل المطبعي، يرجى التواصل مع Gate Learnالفريق، وسوف يتولى التعامل معها على الفور.
2. تحذير المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي تلك فقط للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يقوم فريق Gate Learn بترجمة المقالات إلى لغات أخرى. مالم يذكر غير ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة.