Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

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原著者: Kuleen 、Solana Foundation の DePIN 責任者

編集者: Yuliya、ok快讯

現在、AIと暗号技術の交差点は「カンブリア爆発」のような実験段階に入っている。この記事では、Solana Foundation が AI と暗号化の統合の 3 つの主要な開発方向について詳しく説明します。

TLDR

1. Solana 上で最もダイナミックなインテリジェントなエージェント主導型経済を構築する

Truth Terminal は、オンチェーンで動作する AI エージェントの実現可能性を証明しました。この領域での実験は、プロキシ チェーン上の操作の限界を常に押し広げています。この領域には大きな可能性があるだけでなく、幅広い設計領域もあります。これは、暗号化と AI の分野で最も画期的かつ爆発的な方向性の 1 つとなっていますが、これはほんの始まりにすぎません。

2. Solana コード開発における LLM の機能を向上させる

大規模言語モデルはコード記述においてすでに良好なパフォーマンスを示しており、将来的にはさらに改善される予定です。これらの機能により、Solana 開発者の効率は 2 ~ 10 倍向上すると予想されます。短期的には、LLM の Solana コードを理解して作成する能力を評価するための高品質のベンチマークを確立することは、LLM が Solana エコシステムに及ぼす潜在的な影響を理解するのに役立ちます。高品質のモデル微調整ソリューションはベンチマーク テストで検証されます。

3. オープンで分散型の AI テクノロジー スタックをサポートする

「オープンかつ分散型 AI テクノロジー スタック」には、次の重要な要素が含まれています。

  • トレーニングデータの取得

  • トレーニングと推論のコンピューティング能力

  • モデルの重みの共有

  • モデル出力検証機能

このオープン AI テクノロジー スタックの重要性は、次の点に反映されています。

  • モデル開発の革新と実験を加速する

  • 一元化された AI を信頼しないユーザーに代替手段を提供する

1. 最もダイナミックでインテリジェントなエージェント主導の経済を構築する

Truth Terminal と $GOAT については多くの議論が行われているため、ここで詳しく説明する必要はありません。しかし確かなことは、AI エージェントがオンチェーンのアクティビティに参加し始めると、新たな可能性の世界が展開されるということです (現在、エージェントはチェーン上で直接アクションを実行さえしていないことは注目に値します)。

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

エージェントのオンチェーン動作の将来の展開を正確に予測することはまだ不可能ですが、Solana ですでに起こった革新を観察することで、この設計空間の幅広い展望を垣間​​見ることができます。

  • Truth Terminal などの AI プロジェクトは、$GOAT などの Meme コインを通じて新しいデジタル コミュニティを開発しています

  • Holoworld AI、vvaifu.fun、Top Hat AI、Alethea AI などのプラットフォームにより、ユーザーはインテリジェント エージェントとその関連トークンを簡単に作成および展開できます。

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

  • 有名な仮想通貨投資家の性格特性に基づいて訓練された AI ファンド マネージャーが daos.fun プラットフォームに登場しており、ai16z の急速な台頭により、AI ファンドとエージェント サポーターの新しいエコシステムが形成されています。

  • さらに、Colony のようなゲーム プラットフォームでは、プレーヤーがエージェントのアクションをガイドすることでゲームに参加できるため、多くの場合、予期せぬ革新的なゲームプレイが実現します。

今後の開発の方向性

将来的には、インテリジェント エージェントは、複数の関係者間の経済的な調整を必要とする複雑なプロジェクトを管理できるようになります。たとえば、科学研究の分野では、エージェントは特定の病気の治療用化合物を見つける責任を負っている場合があります。具体的には:

  • Pump Science プラットフォームを通じたトークン募金

  • 調達した資金は、kuzco、Render Network、io.net などの分散型コンピューティング ネットワークでの、有料の研究資料へのアクセスや複合シミュレーションの計算コストの支払いに使用します。

  • Gib.Work などの報奨金プラットフォームを通じて、実験検証作業を実行する人間を募集します (例: シミュレーション結果を検証/構築するための実験の実行)。

複雑なプロジェクトに加えて、エージェントは個人の Web サイトの構築や芸術作品 (zerebro など) の作成などの単純なタスクも実行でき、そのアプリケーション シナリオには無限の可能性があります。

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

エージェントにとって、従来のチャネルを使用するよりもオンチェーンで財務活動を実行する方が合理的であるのはなぜですか?

エージェントは、従来の金融チャネルと暗号通貨システムの両方に完全にアクセスできます。ただし、暗号通貨にはいくつかの分野で独特の利点があります。

  • マイクロペイメント アプリ – Solana は、Drip などのアプリで証明されているように、この分野で優れています。

  • スピードの利点 – 即時決済機能により、エージェントは最大の資本効率を達成できます。

  • DeFiを通じた資本市場へのアクセス – これがエージェントが仮想通貨経済に参加する最大の理由かもしれません。暗号通貨の利点は、代理店が支払い以外の財務活動を行う必要がある場合にさらに顕著になります。エージェントは、資産の鋳造、取引の実行、財務の投資と管理、融資業務の実行、レバレッジの使用などをシームレスに行うことができます。特にソラナは、メインネットワーク上にすでに多くの一流の DeFi インフラストラクチャを備えているため、これらの資本市場活動をサポートするのに特に適しています。

技術開発法則の観点から見ると、経路依存性が重要な役割を果たします。重要なのは、その製品が最高かどうかではなく、誰が最初にクリティカルマスに達し、デフォルトの選択肢になるかということです。暗号通貨から収益を得るエージェントが増えるにつれ、暗号化された接続がエージェントの中核となる能力になる可能性があります。

財団が見たいのは

ソラナ財団は、暗号通貨ウォレットを装備したエージェントがチェーン上で大胆で革新的な実験を行うことを期待しています。可能性が広すぎるため、基盤はここで特定の方向を制限しません。最も興味深く価値のあるエージェント アプリケーション シナリオは、おそらくまだ予測できないものであると私は信じています。

ただし、財団は次の方向の探求に特別な注意を払っています。

1. リスク管理の仕組み

  • 現在のモデルは優れたパフォーマンスを発揮しますが、まだ完璧には程遠いです

  • エージェントに完全に束縛のない行動の自由を与えることはできない

2. 非投機的なユースケースを促進する

  • xpticket 経由でチケットを購入する

  • ステーブルコインポートフォリオのリターンの最適化

  • DoorDash で食べ物を注文する

3. 開発進捗要件

  • 少なくともテストネットのプロトタイプ段階に到達する

  • できればメインネット上ですでに実行されている

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2. LLM の Solana コード作成能力を向上させ、Solana 開発者に権限を与える

LLM は強力な機能を実証しており、急速に進歩しています。 LLM の応用分野の中でも、コードの作成は客観的に評価できるタスクであるため、特に急峻な進歩曲線を持つ可能性があります。以下で説明するように、「プログラミングには特に独特の利点があります。それは、『セルフプレイ』を通じて超人的なデータスケーリングの可能性です。モデルをコーディングして実行するか、コーディングしてテストを作成し、その後自己整合性をチェックすることができます。」

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

現在、LLM はコードの記述に関してはまだ完璧には程遠く、明らかな欠点 (例: バグ発見のパフォーマンスが低い) がありますが、Github Copilot や Cursor のような AI ネイティブのコード エディターはソフトウェア開発を根本的に変えました (企業の採用方法さえも変えています)タレント)。予想される急速な進歩を考えると、これらのモデルはソフトウェア開発に革命を起こす可能性があります。財団は、この進歩を活用して、Solana 開発者の生産性を桁違いに向上させたいと考えています。

ただし、現在、LLM が Solana を理解する上で優れたレベルに達することを妨げるいくつかの課題があります。

  • 質の高い生のトレーニング データの欠如

  • 検証済みビルドの数が不十分です

  • Stack Overflow などのプラットフォーム上での情報価値の高いインタラクションの欠如

  • Solana インフラストラクチャは歴史的に急速に進化しており、6 か月前に書かれたコードであっても今日のニーズに完全には適合していない可能性があります。

  • モデルが Solana をどの程度理解しているかを評価する方法の欠如

財団が見たいのは

  • インターネット上でより優れた Solana データの取得を支援する

  • 検証済みビルドをリリースするチームが増えています

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

  • エコシステム内のより多くの人々が積極的に良い質問をし、Stack Exchange で質の高い回答を提供しています

  • LLM の Solana に対する理解を評価するための高品質のベンチマークを作成します (RFP は近日公開予定)

  • 上記のベンチマークで良好なパフォーマンスを発揮する LLM 微調整モデルを作成し、さらに重要なことに、高品質のベンチマークが利用可能になると、財団はベンチマークしきい値スコアに到達した最初のモデルに報酬を提供する可能性があります。

最後の大きな成果は、完全に AI によって作成された、高品質で差別化された新しい Solana バリデーター クライアントです。

3. オープンで分散型の AI テクノロジー スタックをサポート

AI の分野では、オープンソース モデルとクローズド ソース モデルの間の長期的な力のバランスは依然として不透明です。クローズドソース事業体が引き続きテクノロジーの最前線に留まり、基礎となるモデルの主要な価値を獲得することを支持するいくつかの議論が存在します。現時点での最も単純な期待は、現状を維持することです。OpenAI や Anthropic のような大手テクノロジー企業が最先端の開発を推進する一方で、オープンソース モデルはすぐに追随し、特定のアプリケーション シナリオでの微調整を通じて独自の利点を獲得します。

この財団は、Solana をオープンソース AI エコシステムと密接に結び付けることに尽力しています。具体的には、以下へのアクセスをサポートすることを意味します。

  • トレーニングデータ

  • トレーニングと推論のコンピューティング能力

  • モデルの重量

  • モデル出力検証機能

この戦略の重要性は次の点に反映されています。

1. オープンソース モデルはイノベーションと反復を加速します

オープンソース コミュニティによる Llama などのオープンソース モデルの急速な改善と微調整は、コミュニティがどのようにして大手 AI 企業の取り組みを効果的に補完し、AI 機能の限界を押し広げることができるかを示しています (Google の研究者でさえ、昨年次のように指摘しました)オープンソースに関しては、私たちには堀はなく、OpenAI にも堀はありません。」)。同財団は、この分野の進歩を加速するには、オープンソース AI テクノロジー スタックの繁栄が不可欠であると考えています。

2. 集中型 AI を信頼しないユーザーにオプションを提供する

AI は、独裁主義または権威主義体制の兵器の中で最も強力なツールになる可能性があります。国家公認のモデルは、公式に認められた「真実」を提供し、重要な管理手段となります。高度に権威主義的な政権は、AIを訓練するために国民のプライバシーを無視することをいとわないため、より良いモデルを持っている可能性があります。 AI が制御に使用されることは避けられない傾向であり、財団は予防策を講じ、オープンソースの AI テクノロジー スタックを完全にサポートしたいと考えています。

Solana エコシステムには、オープン AI テクノロジー スタックをサポートする複数のプロジェクトがすでに存在します。

  • データ収集 – Grass と Synesis One はデータ収集を進めています

  • 分散型コンピューティング能力 – kuzco、Render Network、io.net、Bless Network、Nosana など。

Solana Foundation: AI と暗号化テクノロジーの統合に向けた 3 つの戦略的方向性

  • 分散型トレーニング フレームワーク – Nous Research、Prime Intellect

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財団はそれを楽しみにしています

オープンソース AI テクノロジー スタックのあらゆるレベルでさらに多くの製品を構築したいと考えています。

  • 分散型データ収集: Grass、Datahive、Synesis One など

  • オンチェーン ID: 人間の身元を検証するためのウォレットのプロトコル、AI API 応答を検証するためのプロトコルをサポートし、ユーザーが LLM と対話していることを確認できるようにします。

  • 分散型トレーニング: EXO Labs、Nous Research、Prime Intellect などのプロジェクト

  • IP インフラストラクチャ: AI が使用するコンテンツのライセンスを取得 (および料金の支払い) できるようにする

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