Agent IA : Ouvrir une nouvelle ère de l'intelligence artificielle
La vitesse de développement de l'intelligence artificielle s'accélère sans cesse, et l'avenir sera sans aucun doute dominé par l'IA. Si l'on ajoute un élément clé, ce serait sans aucun doute la combinaison de l'IA et des technologies cryptographiques.
Actuellement, l'IA est entrée dans une nouvelle phase : l'Agent IA. Ce nouveau type d'IA a un potentiel énorme tant dans l'espace d'imagination que dans les scénarios d'application réelle.
Les vagues de l'époque sont en train de déferler, et nous devons saisir les opportunités à temps. Récemment, j'ai également continué à apprendre des connaissances liées à l'Agent IA, cet article partagera mes réflexions d'apprentissage, j'espère que cela pourra aider tout le monde à mieux comprendre ce domaine.
Cet article est le premier de la série de guides d'introduction aux agents IA, visant à aider les lecteurs à établir une compréhension globale et structurée. Par la suite, nous continuerons à explorer ce domaine en profondeur, à nous perfectionner et à saisir ensemble les opportunités de développement de l'IA.
La nature de l'Agent IA
Laissons de côté les concepts complexes, nous pouvons directement comparer les Agents IA avec les modèles de langage à grande échelle existants comme ChatGPT(.
Les modèles actuels ressemblent davantage à de puissants "moteurs de recherche en langage naturel", capables de répondre à des questions et de fournir des conseils, mais incapables de prendre des décisions et d'exécuter de manière proactive.
La capacité de l'Agent IA dépasse le cadre des modèles actuels, ne se limitant plus à "traitement des données", mais étant capable de réaliser une boucle complète allant de "perception" à "action".
Prenons un exemple concret : si vous demandez à ChatGPT comment investir dans les cryptomonnaies, il vous donnera une série de conseils. En revanche, l'Agent IA peut suivre en temps réel les informations du marché mondial et ajuster dynamiquement le portefeuille d'investissement pour maximiser les gains.
Par conséquent, nous pouvons définir un Agent IA comme : une entité logicielle basée sur des technologies d'intelligence artificielle, capable d'exécuter des tâches de manière autonome ou semi-autonome, de prendre des décisions et d'interagir avec des humains ou d'autres systèmes.
La caractéristique la plus essentielle est : action autonome.
Comment l'agent IA réalise-t-il des actions autonomes ?
Il convertit des logiques complexes en jugements conditionnels précis grâce à l'IA) renvoyant True ou False en fonction du contexte( puis s'intègre parfaitement dans des scénarios d'affaires spécifiques.
Tout d'abord, il y a l'analyse des intentions : l'IA comprendra les besoins de l'utilisateur en analysant les mots-clés et le contexte fournis. Elle prend non seulement en compte l'expression directe de l'utilisateur, mais se réfère également à l'historique d'utilisation précédent de l'utilisateur et aux circonstances spécifiques, puis transforme ces besoins en instructions programmatiques concrètes.
Deuxièmement, il y a l'assistance au jugement : l'IA agit comme un assistant intelligent, capable de simplifier des problèmes complexes que les humains ont du mal à traiter en les analysant pour les réduire à un simple choix oui/non ou à quelques options fixes. Cela améliore non seulement la précision et l'efficacité des décisions, mais permet également de bien s'intégrer aux systèmes d'affaires existants.
Selon le degré d'autonomie, les agents IA peuvent être classés en deux catégories :
Une catégorie est celle d'assistant personnel, aidant les utilisateurs à gérer diverses affaires.
Une autre catégorie va encore plus loin, l'Agent IA est lui-même un individu indépendant, possédant sa propre identité ou marque, et offrant des services à plusieurs utilisateurs.
Dans l'ensemble, l'Agent IA peut être considéré comme la prochaine étape de développement des grands modèles et une nouvelle forme de produit, avec un potentiel de développement énorme.
La fusion des agents IA et des technologies de cryptographie
L'IA et la technologie des cryptomonnaies ne sont pas entièrement indépendantes, les deux peuvent être profondément intégrées.
Il est encore plus important de noter que les agents IA dans un environnement Web2 et ceux dans un environnement Web3 ont des différences essentielles.
L'agent AI Web3 est une forme plus avancée et plus complète, que nous pouvons appeler "agent AI cryptographique".
Grâce aux capacités de la technologie cryptographique, l'Agent AI a acquis plus de caractéristiques :
1. Décentralisé
Avec la technologie de la cryptographie, les opérations, le stockage des données et le processus de décision de l'agent IA sont devenus plus transparents et ne sont pas contrôlés par une seule entité.
Les agents AI Web2 traditionnels sont généralement contrôlés par des entreprises ou des plateformes centralisées, où les données et le processus de décision sont concentrés entre les mains de quelques entités.
Lorsque l'Agent IA fournit des services à l'extérieur, la question de la confiance devient particulièrement importante, c'est pourquoi l'Agent IA a besoin d'un environnement d'exécution ou de vérification fourni par la blockchain.
L'agent AI a également besoin d'un mode d'utilisation sans barrières, de transparence des données, d'interconnexion et de caractéristiques décentralisées.
2. Mécanisme d'incitation
C'est la puissance la plus forte de la technologie blockchain, qui offre un mécanisme d'incitation direct pour les développeurs et les utilisateurs à participer et à contribuer grâce à un modèle économique basé sur des tokens.
Les agents IA de Web2 dépendent principalement de modèles commerciaux traditionnels, tels que les revenus publicitaires ou les services d'abonnement, pour maintenir leur fonctionnement.
Les équipes ou entreprises de startup Web2 peuvent avoir du mal à être rentables sur le long terme et à obtenir des financements ; alors que dans un environnement Web3, émettre des tokens peut permettre d'obtenir directement des flux de trésorerie, soutenant le développement du projet, par exemple, l'utilisation d'agents IA peut nécessiter des paiements en cryptomonnaie.
Une économie de marché libre peut stimuler davantage d'innovations.
3. La véritable durabilité
Avec les contrats intelligents, l'agent IA a vraiment réalisé l'"immortalité".
Dès qu'un contrat intelligent est déployé sur la blockchain, l'Agent IA peut fonctionner automatiquement selon ses règles et, en théorie, peut exister indéfiniment.
Les contrats intelligents garantissent que le code et le mécanisme de décision de l'Agent IA existent de manière permanente sur la blockchain, sauf s'il existe une logique explicite pour arrêter ou modifier son comportement.
Cependant, les données sur lesquelles il repose peuvent nécessiter une mise à jour ou un entretien continu. En l'absence d'entrées de données continues ou d'interactions externes, l'"immortalité" de l'agent IA pourrait être limitée à sa logique programmatique, manquant ainsi de dynamisme.
Dans l'ensemble, par rapport aux technologies cryptographiques qui nécessitent un agent IA, un agent IA a davantage besoin du soutien des technologies cryptographiques.
L'évolution de la fusion entre l'IA et la technologie blockchain
L'IA est passée par deux étapes, des grands modèles à l'agent IA, et la combinaison de l'IA avec la technologie cryptographique peut également être divisée en deux étapes :
) Phase des grands modèles : infrastructure
Les projets d'IA ont principalement trois dimensions d'évaluation : la puissance de calcul, l'algorithme et les données.
Le rôle de Web3 est principalement d'ajouter un système d'incitation à l'IA, en tokenisant la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Ainsi, le point de convergence entre l'IA et le Web3 peut également être exploré sous trois dimensions : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
1. Puissance de calcul
Réseau de calcul distribué : La blockchain possède naturellement des caractéristiques distribuées. L'IA peut tirer parti du réseau distribué de Web3 pour obtenir davantage de ressources de calcul. En répartissant les tâches de calcul de l'IA sur les différents nœuds du réseau Web3, on peut réaliser une capacité de calcul parallèle plus puissante, ce qui est particulièrement utile pour entraîner de grands modèles d'IA.
Mécanisme d'incitation : Web3 introduit un mécanisme d'incitation économique, tel que l'économie de jetons, qui peut encourager les participants du réseau à contribuer des ressources de calcul. Ce mécanisme peut créer un marché où les développeurs d'IA peuvent acheter de la puissance de calcul pour des tâches d'apprentissage automatique, tandis que les fournisseurs reçoivent des récompenses en jetons.
2. Algorithme
Contrat intelligent : Les contrats intelligents dans le Web3 peuvent exécuter automatiquement des algorithmes d'IA. L'IA peut concevoir des algorithmes pour les faire fonctionner sous forme de contrats intelligents sur la blockchain, ce qui augmente non seulement la transparence et la confiance, mais permet également de réaliser des processus de décision automatisés, tels que des prévisions de marché automatisées ou des examens de contenu.
Exécution d'algorithmes décentralisés : dans un environnement Web3, les algorithmes d'IA peuvent fonctionner sans dépendre d'un serveur central unique, mais plutôt en validant et en exécutant collectivement à travers plusieurs nœuds. Cela augmente la résistance aux interférences et la sécurité des algorithmes, empêchant ainsi les pannes de point unique.
3. Données
Confidentialité des données et propriété : Web3 met l'accent sur la décentralisation des données et la propriété des données par les utilisateurs. L'IA combinée à Web3 peut utiliser la technologie blockchain pour gérer les autorisations de données, garantir la confidentialité des données, tout en permettant aux utilisateurs de partager sélectivement des données en échange de récompenses, ce qui offre à l'IA des sources de données plus riches, mais contrôlées.
Validation et qualité des données : La technologie blockchain peut être utilisée pour la validation des données, garantissant l'authenticité et l'intégrité des données, ce qui est crucial pour l'entraînement des modèles AI. Grâce à Web3, les données peuvent être vérifiées avant d'être utilisées, ce qui améliore la qualité et la crédibilité des résultats des algorithmes AI.
Marché des données : Web3 peut favoriser le développement des marchés de données, permettant aux utilisateurs de vendre ou de partager directement des données avec les systèmes d'IA qui en ont besoin. Cela fournit non seulement des ensembles de données diversifiés pour l'IA, mais garantit également la liquidité et la valeur des données grâce aux mécanismes de marché.
À travers ces points de convergence, l'IA et le Web3 peuvent se développer en synergie :
L'IA peut obtenir une puissance de calcul distribuée et des données de haute qualité grâce à Web3, tout en utilisant des contrats intelligents pour améliorer l'efficacité et la transparence de l'exécution des algorithmes ;
Web3 peut améliorer l'intelligence de ses systèmes grâce à l'IA, comme la gestion intelligente des ressources, l'exécution automatisée des contrats, etc.
Pour ces trois dimensions, plusieurs projets connus sont déjà apparus sur le marché :
Projets de puissance de calcul :
Render Network : Bien qu'il se concentre principalement sur le rendu, il peut également fournir de la puissance de calcul AI.
Akash Network : fournit des ressources de cloud computing décentralisées, pouvant être utilisées pour les besoins en IA.
Aethir : axé sur l'informatique en nuage décentralisée, pouvant impliquer la fourniture de puissance de calcul AI.
ionet : plateforme de calcul décentralisée prenant en charge l'inférence et l'entraînement basés sur l'IA.
Projets basés sur des algorithmes :
Cortex : un ordinateur mondial décentralisé capable d'exécuter des applications d'IA et d'IA sur la blockchain, axé sur l'intégration de l'IA dans les contrats intelligents.
Fetchai : plateforme d'apprentissage automatique basée sur la blockchain, a lancé le service de gestion sans code Agentverse, simplifiant le déploiement des agents IA pour les projets Web3.
iExec RLC : Fournit un marché de modèles d'IA basé sur la blockchain, prenant en charge le calcul confidentiel et les oracles décentralisés.
Projets de données :
Vana : en train de construire une organisation autonome axée sur les données génétiques individuelles, permettant aux utilisateurs de contrôler et éventuellement de bénéficier des marchés de données.
RSS3 : a lancé une architecture AI open source permettant à tout modèle de langage de grande taille de devenir un agent AI Web3, impliquant l'utilisation et la gestion des données.
Projet global :
Myshell : une couche de consommation AI décentralisée, conçue pour connecter les consommateurs, les créateurs et les chercheurs en open source. Elle ouvre une plateforme où chacun peut créer, partager et monétiser ses applications AI natives.
Dans l'ensemble, à l'étape des grands modèles, la combinaison de la technologie cryptographique et de l'IA se fait principalement au niveau des infrastructures, jetant les bases pour le développement à long terme de l'IA.
Phase d'Agent IA : Mise en application
L'émergence des agents IA marque l'entrée de l'IA dans la phase d'application.
L'Agent IA peut également être divisé en trois étapes de développement : la phase des jetons Meme, la phase des applications IA autonomes et la phase des normes de cadre d'Agent IA.
1. AI Agent Meme Token
Le jeton AI Agent Meme est une existence spéciale, le jeton Meme étant lui-même un produit de l'humeur de la communauté.
L'IA se développe rapidement, cette technologie semble également très complexe, ce qui rend les gens ordinaires anxieux. Le jeton AI Meme a donné aux gens ordinaires l'opportunité de participer.
Ainsi, le jeton AI Meme apporte aux détenteurs une valeur émotionnelle de participation à la révolution de l'IA, permettant aux gens ordinaires de rejoindre la vague de l'IA.
Le résultat final est : AI+MEME a accéléré l'éducation et la diffusion du marché de l'IA grâce à l'effet de richesse.
Changer de perspective, pourquoi un agent AI devrait-il émettre un jeton ?
D'une part, attirer des fonds et des utilisateurs grâce à l'effet de richesse, injectant de la dynamisme dans le développement ultérieur de l'industrie ; d'autre part, le mode de distribution MEME est en soi un moyen de financement communautaire, fournissant un flux de trésorerie pour le développement du projet.
Nous pouvons regarder quelques projets de premier plan :
$GOAT : le premier jeton mème AI Agent à connaître le succès ;
$Fartcoin : attire l'attention des utilisateurs en générant du contenu humoristique (comme des "blagues") ;
$ACT : vise à créer un écosystème numérique d'interaction égalitaire entre les utilisateurs et l'IA ;
$WORM : vise à combiner la biologie numérique avec la technologie blockchain pour créer un actif numérique unique simulant un système nerveux biologique ;
2. Applications AI monolithiques
L'agent IA fusionne avec divers sous-domaines de la technologie cryptographique, présentant une situation florissante.
Avec le développement des agents IA, les tokens émis par les agents IA ne sont plus de simples tokens Meme, mais sont soutenus par des cas d'utilisation réels, acquérant progressivement les caractéristiques des tokens de valeur.
(1) Projet Genesis
ai16z : le premier agent IA à susciter un large intérêt et à établir la première norme de cadre Eliza.
(2) Jeu Agent
ARC : Développé en langage Rust, un cadre d'IA nommé RIG, qui prend en charge les applications décentralisées et les contrats intelligents.
FARM : Se concentrer sur l'utilisation de l'IA pour améliorer le réalisme et la profondeur stratégique des jeux agricoles.
GAME : $GAME permet l'opération autonome et l'intelligence des agents AI, avec une profonde intégration entre l'IA et le jeu.
(3) Agent Financier
$NEUR : se concentrant sur l'analyse des tokens et l'interaction avec la finance décentralisée, offrant un soutien intelligent aux décisions financières.
$BUZZ : Fournit une interface en langage naturel, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transactions et de gérer des finances décentralisées de manière plus intuitive.
(4) Audit de code
AgentAUDIT : Utilise la technologie AI pour automatiser l'exécution des audits de code, améliorant ainsi la sécurité et la qualité du code.
(5) Analyse des données de l'agent
REI : traitement de données à grande échelle grâce à la technologie AI
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GateUser-c802f0e8
· Il y a 5h
C'est tout ce niveau ? Pourquoi le montrer pour se vanter ?
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MEVHunterNoLoss
· Il y a 7h
L'IA ne sait toujours pas qui dirige qui !
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MidnightGenesis
· 08-16 17:50
J'ai regardé deux ensembles de données tard dans la nuit. Vous pensez trop simplement.
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mev_me_maybe
· 08-16 17:48
Encore une fois parler d'agent, toujours le même discours.
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WinterWarmthCat
· 08-16 17:43
Attendre de frotter les mains pour entrer dans une position et manger.
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StealthDeployer
· 08-16 17:28
J'attends avec impatience que l'assistant AI écrive du code à ma place.
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GasFeeCrying
· 08-16 17:22
Est-ce digne d’être appelé une révolution de l’IA ?
Fusion de l'Agent AI et du chiffrement, ouvrant une nouvelle ère de l'intelligence artificielle.
Agent IA : Ouvrir une nouvelle ère de l'intelligence artificielle
La vitesse de développement de l'intelligence artificielle s'accélère sans cesse, et l'avenir sera sans aucun doute dominé par l'IA. Si l'on ajoute un élément clé, ce serait sans aucun doute la combinaison de l'IA et des technologies cryptographiques.
Actuellement, l'IA est entrée dans une nouvelle phase : l'Agent IA. Ce nouveau type d'IA a un potentiel énorme tant dans l'espace d'imagination que dans les scénarios d'application réelle.
Les vagues de l'époque sont en train de déferler, et nous devons saisir les opportunités à temps. Récemment, j'ai également continué à apprendre des connaissances liées à l'Agent IA, cet article partagera mes réflexions d'apprentissage, j'espère que cela pourra aider tout le monde à mieux comprendre ce domaine.
Cet article est le premier de la série de guides d'introduction aux agents IA, visant à aider les lecteurs à établir une compréhension globale et structurée. Par la suite, nous continuerons à explorer ce domaine en profondeur, à nous perfectionner et à saisir ensemble les opportunités de développement de l'IA.
La nature de l'Agent IA
Laissons de côté les concepts complexes, nous pouvons directement comparer les Agents IA avec les modèles de langage à grande échelle existants comme ChatGPT(.
Les modèles actuels ressemblent davantage à de puissants "moteurs de recherche en langage naturel", capables de répondre à des questions et de fournir des conseils, mais incapables de prendre des décisions et d'exécuter de manière proactive.
La capacité de l'Agent IA dépasse le cadre des modèles actuels, ne se limitant plus à "traitement des données", mais étant capable de réaliser une boucle complète allant de "perception" à "action".
Prenons un exemple concret : si vous demandez à ChatGPT comment investir dans les cryptomonnaies, il vous donnera une série de conseils. En revanche, l'Agent IA peut suivre en temps réel les informations du marché mondial et ajuster dynamiquement le portefeuille d'investissement pour maximiser les gains.
Par conséquent, nous pouvons définir un Agent IA comme : une entité logicielle basée sur des technologies d'intelligence artificielle, capable d'exécuter des tâches de manière autonome ou semi-autonome, de prendre des décisions et d'interagir avec des humains ou d'autres systèmes.
La caractéristique la plus essentielle est : action autonome.
Comment l'agent IA réalise-t-il des actions autonomes ?
Il convertit des logiques complexes en jugements conditionnels précis grâce à l'IA) renvoyant True ou False en fonction du contexte( puis s'intègre parfaitement dans des scénarios d'affaires spécifiques.
Tout d'abord, il y a l'analyse des intentions : l'IA comprendra les besoins de l'utilisateur en analysant les mots-clés et le contexte fournis. Elle prend non seulement en compte l'expression directe de l'utilisateur, mais se réfère également à l'historique d'utilisation précédent de l'utilisateur et aux circonstances spécifiques, puis transforme ces besoins en instructions programmatiques concrètes.
Deuxièmement, il y a l'assistance au jugement : l'IA agit comme un assistant intelligent, capable de simplifier des problèmes complexes que les humains ont du mal à traiter en les analysant pour les réduire à un simple choix oui/non ou à quelques options fixes. Cela améliore non seulement la précision et l'efficacité des décisions, mais permet également de bien s'intégrer aux systèmes d'affaires existants.
Selon le degré d'autonomie, les agents IA peuvent être classés en deux catégories :
Une catégorie est celle d'assistant personnel, aidant les utilisateurs à gérer diverses affaires.
Une autre catégorie va encore plus loin, l'Agent IA est lui-même un individu indépendant, possédant sa propre identité ou marque, et offrant des services à plusieurs utilisateurs.
Dans l'ensemble, l'Agent IA peut être considéré comme la prochaine étape de développement des grands modèles et une nouvelle forme de produit, avec un potentiel de développement énorme.
La fusion des agents IA et des technologies de cryptographie
L'IA et la technologie des cryptomonnaies ne sont pas entièrement indépendantes, les deux peuvent être profondément intégrées.
Il est encore plus important de noter que les agents IA dans un environnement Web2 et ceux dans un environnement Web3 ont des différences essentielles.
L'agent AI Web3 est une forme plus avancée et plus complète, que nous pouvons appeler "agent AI cryptographique".
Grâce aux capacités de la technologie cryptographique, l'Agent AI a acquis plus de caractéristiques :
1. Décentralisé
Avec la technologie de la cryptographie, les opérations, le stockage des données et le processus de décision de l'agent IA sont devenus plus transparents et ne sont pas contrôlés par une seule entité.
Les agents AI Web2 traditionnels sont généralement contrôlés par des entreprises ou des plateformes centralisées, où les données et le processus de décision sont concentrés entre les mains de quelques entités.
Lorsque l'Agent IA fournit des services à l'extérieur, la question de la confiance devient particulièrement importante, c'est pourquoi l'Agent IA a besoin d'un environnement d'exécution ou de vérification fourni par la blockchain.
L'agent AI a également besoin d'un mode d'utilisation sans barrières, de transparence des données, d'interconnexion et de caractéristiques décentralisées.
2. Mécanisme d'incitation
C'est la puissance la plus forte de la technologie blockchain, qui offre un mécanisme d'incitation direct pour les développeurs et les utilisateurs à participer et à contribuer grâce à un modèle économique basé sur des tokens.
Les agents IA de Web2 dépendent principalement de modèles commerciaux traditionnels, tels que les revenus publicitaires ou les services d'abonnement, pour maintenir leur fonctionnement.
Les équipes ou entreprises de startup Web2 peuvent avoir du mal à être rentables sur le long terme et à obtenir des financements ; alors que dans un environnement Web3, émettre des tokens peut permettre d'obtenir directement des flux de trésorerie, soutenant le développement du projet, par exemple, l'utilisation d'agents IA peut nécessiter des paiements en cryptomonnaie.
Une économie de marché libre peut stimuler davantage d'innovations.
3. La véritable durabilité
Avec les contrats intelligents, l'agent IA a vraiment réalisé l'"immortalité".
Dès qu'un contrat intelligent est déployé sur la blockchain, l'Agent IA peut fonctionner automatiquement selon ses règles et, en théorie, peut exister indéfiniment.
Les contrats intelligents garantissent que le code et le mécanisme de décision de l'Agent IA existent de manière permanente sur la blockchain, sauf s'il existe une logique explicite pour arrêter ou modifier son comportement.
Cependant, les données sur lesquelles il repose peuvent nécessiter une mise à jour ou un entretien continu. En l'absence d'entrées de données continues ou d'interactions externes, l'"immortalité" de l'agent IA pourrait être limitée à sa logique programmatique, manquant ainsi de dynamisme.
Dans l'ensemble, par rapport aux technologies cryptographiques qui nécessitent un agent IA, un agent IA a davantage besoin du soutien des technologies cryptographiques.
L'évolution de la fusion entre l'IA et la technologie blockchain
L'IA est passée par deux étapes, des grands modèles à l'agent IA, et la combinaison de l'IA avec la technologie cryptographique peut également être divisée en deux étapes :
) Phase des grands modèles : infrastructure
Les projets d'IA ont principalement trois dimensions d'évaluation : la puissance de calcul, l'algorithme et les données.
Le rôle de Web3 est principalement d'ajouter un système d'incitation à l'IA, en tokenisant la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
Ainsi, le point de convergence entre l'IA et le Web3 peut également être exploré sous trois dimensions : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.
1. Puissance de calcul
Réseau de calcul distribué : La blockchain possède naturellement des caractéristiques distribuées. L'IA peut tirer parti du réseau distribué de Web3 pour obtenir davantage de ressources de calcul. En répartissant les tâches de calcul de l'IA sur les différents nœuds du réseau Web3, on peut réaliser une capacité de calcul parallèle plus puissante, ce qui est particulièrement utile pour entraîner de grands modèles d'IA.
Mécanisme d'incitation : Web3 introduit un mécanisme d'incitation économique, tel que l'économie de jetons, qui peut encourager les participants du réseau à contribuer des ressources de calcul. Ce mécanisme peut créer un marché où les développeurs d'IA peuvent acheter de la puissance de calcul pour des tâches d'apprentissage automatique, tandis que les fournisseurs reçoivent des récompenses en jetons.
2. Algorithme
Contrat intelligent : Les contrats intelligents dans le Web3 peuvent exécuter automatiquement des algorithmes d'IA. L'IA peut concevoir des algorithmes pour les faire fonctionner sous forme de contrats intelligents sur la blockchain, ce qui augmente non seulement la transparence et la confiance, mais permet également de réaliser des processus de décision automatisés, tels que des prévisions de marché automatisées ou des examens de contenu.
Exécution d'algorithmes décentralisés : dans un environnement Web3, les algorithmes d'IA peuvent fonctionner sans dépendre d'un serveur central unique, mais plutôt en validant et en exécutant collectivement à travers plusieurs nœuds. Cela augmente la résistance aux interférences et la sécurité des algorithmes, empêchant ainsi les pannes de point unique.
3. Données
Confidentialité des données et propriété : Web3 met l'accent sur la décentralisation des données et la propriété des données par les utilisateurs. L'IA combinée à Web3 peut utiliser la technologie blockchain pour gérer les autorisations de données, garantir la confidentialité des données, tout en permettant aux utilisateurs de partager sélectivement des données en échange de récompenses, ce qui offre à l'IA des sources de données plus riches, mais contrôlées.
Validation et qualité des données : La technologie blockchain peut être utilisée pour la validation des données, garantissant l'authenticité et l'intégrité des données, ce qui est crucial pour l'entraînement des modèles AI. Grâce à Web3, les données peuvent être vérifiées avant d'être utilisées, ce qui améliore la qualité et la crédibilité des résultats des algorithmes AI.
Marché des données : Web3 peut favoriser le développement des marchés de données, permettant aux utilisateurs de vendre ou de partager directement des données avec les systèmes d'IA qui en ont besoin. Cela fournit non seulement des ensembles de données diversifiés pour l'IA, mais garantit également la liquidité et la valeur des données grâce aux mécanismes de marché.
À travers ces points de convergence, l'IA et le Web3 peuvent se développer en synergie :
Pour ces trois dimensions, plusieurs projets connus sont déjà apparus sur le marché :
Projets de puissance de calcul :
Projets basés sur des algorithmes :
Projets de données :
Projet global :
Dans l'ensemble, à l'étape des grands modèles, la combinaison de la technologie cryptographique et de l'IA se fait principalement au niveau des infrastructures, jetant les bases pour le développement à long terme de l'IA.
Phase d'Agent IA : Mise en application
L'émergence des agents IA marque l'entrée de l'IA dans la phase d'application.
L'Agent IA peut également être divisé en trois étapes de développement : la phase des jetons Meme, la phase des applications IA autonomes et la phase des normes de cadre d'Agent IA.
1. AI Agent Meme Token
Le jeton AI Agent Meme est une existence spéciale, le jeton Meme étant lui-même un produit de l'humeur de la communauté.
L'IA se développe rapidement, cette technologie semble également très complexe, ce qui rend les gens ordinaires anxieux. Le jeton AI Meme a donné aux gens ordinaires l'opportunité de participer.
Ainsi, le jeton AI Meme apporte aux détenteurs une valeur émotionnelle de participation à la révolution de l'IA, permettant aux gens ordinaires de rejoindre la vague de l'IA.
Le résultat final est : AI+MEME a accéléré l'éducation et la diffusion du marché de l'IA grâce à l'effet de richesse.
Changer de perspective, pourquoi un agent AI devrait-il émettre un jeton ?
D'une part, attirer des fonds et des utilisateurs grâce à l'effet de richesse, injectant de la dynamisme dans le développement ultérieur de l'industrie ; d'autre part, le mode de distribution MEME est en soi un moyen de financement communautaire, fournissant un flux de trésorerie pour le développement du projet.
Nous pouvons regarder quelques projets de premier plan :
2. Applications AI monolithiques
L'agent IA fusionne avec divers sous-domaines de la technologie cryptographique, présentant une situation florissante.
Avec le développement des agents IA, les tokens émis par les agents IA ne sont plus de simples tokens Meme, mais sont soutenus par des cas d'utilisation réels, acquérant progressivement les caractéristiques des tokens de valeur.
(1) Projet Genesis
(2) Jeu Agent
(3) Agent Financier
(4) Audit de code
(5) Analyse des données de l'agent