Деконструкція AI-рамки: від розумних агентів до децентралізації дослідження
Вступ
Нещодавно наратив про поєднання ШІ та блокчейну швидко розвивається. Увага ринку переключилася на технологічно орієнтовані "каркасні" проекти, цей сегмент за короткий час породив кілька нових зірок з ринковою вартістю понад мільярд, а то й десятки мільярдів. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск токенів на основі репозиторіїв GitHub, а також агенти, розроблені на основі каркасів, можуть випускати токени. Ця модель, що базується на каркасах і агентів як застосувань, нагадує платформи випуску активів, але насправді є унікальною інфраструктурною моделлю епохи ШІ. У цій статті ми детально розглянемо значення каркасів ШІ для блокчейн-індустрії.
Один. Що таке рамка?
AI фреймворк – це набір інтегрованих попередньо збудованих модулів, бібліотек і інструментів, що є базовою платформою для розробки, яка спрощує процес побудови складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему епохи AI, подібно до Windows, Linux у настільних системах або iOS і Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-структури" є новим поняттям у сфері блокчейну, їх розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері ШІ вже існують зрілі структури, з яких можна обирати, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta та інші. Проекти структур у блокчейні виникають для задоволення великого попиту на агентів у теперішній хвилі популярності ШІ та розширюються на інші сфери блокчейну, формуючи різні сегменти AI-структур.
1.1 Еліза
Eliza є багатагенерною симуляційною платформою, спеціально розробленою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API. Основні сценарії використання включають інтеграцію соціальних медіа, обробку документів та аналіз контенту.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) є автоматичною системою генерації та керування багатофункціональними AI-структурами, що в основному орієнтована на дизайн інтелектуальних NPC у іграх. Її особливість полягає в тому, що навіть користувачі з низьким рівнем коду або без коду можуть її використовувати, просто змінюючи параметри для участі в проектуванні агентів.
1.3 Ріг
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки додатків великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс для роботи, що полегшує взаємодію розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
1.4 ZerePy
ZerePy – це відкритий фреймворк на основі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X (колишній Twitter). Він пропонує модульний дизайн, підтримує інтеграцію з різними LLM та соціальними платформами.
Два, Копія екосистеми BTC
Шлях розвитку AI Agent має схожість з недавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла через етапи BRC20, багатопротокольної конкуренції, BTC L2 та BTCFi. AI Agent пройшов етапи GOAT/ACT, соціальних Agent/аналітичних AI Agent до етапу конкуренції платформ.
Проте, наратив AI Agent не є відтворенням історії блокчейну смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-інфраструктури пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. Порівняно з тим, щоб порівнювати AI-інфраструктуру з платформою випуску активів, більш доречним буде сприймати AI-інфраструктуру як майбутній публічний блокчейн, а Agent як майбутній Dapp.
Три, яке значення має додавання в ланцюг?
Основною проблемою, з якою стикається поєднання блокчейну та ШІ, є його сенс. Зважаючи на успішний досвід DeFi, ланцюговість AI Agent може проявити свою цінність у наступних аспектах:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "праві на оренду" штучного інтелекту.
Надання безпечних рішень на основі блокчейну, особливо коли Агент може взаємодіяти з реальними або віртуальними гаманцями.
Створення унікальних фінансових моделей на базі блокчейну, таких як автоматичне маркет-мейкерство на основі агентів або нові інвестиційні способи.
Реалізувати прозорий, відстежуваний процес міркування, підвищити взаємодію.
Чотири, креативна економіка
Проект AI-рамки в майбутньому може запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання рамок для складних комбінацій функцій можуть отримати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
У порівнянні з GPT Store, економіка креативних агентів на базі блокчейну може бути більш справедливою та впроваджувати спільнотну економіку, що зробить агентів більш досконалими. Це надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж агенти на існуючих платформах.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DeadTrades_Walking
· 14год тому
Ай, знову приїхала хвиля обдурювати людей, як лохів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PortfolioAlert
· 14год тому
Ще один інструмент для обдурювання невдах прийшов
Переглянути оригіналвідповісти на0
NotAFinancialAdvice
· 15год тому
Граючи, зрозумів, що у блокчейні всі обдурюють людей, як лохів.
Підйом AI-інфраструктури: від розумних агентів до нової інфраструктури блокчейн-екосистеми
Деконструкція AI-рамки: від розумних агентів до децентралізації дослідження
Вступ
Нещодавно наратив про поєднання ШІ та блокчейну швидко розвивається. Увага ринку переключилася на технологічно орієнтовані "каркасні" проекти, цей сегмент за короткий час породив кілька нових зірок з ринковою вартістю понад мільярд, а то й десятки мільярдів. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск токенів на основі репозиторіїв GitHub, а також агенти, розроблені на основі каркасів, можуть випускати токени. Ця модель, що базується на каркасах і агентів як застосувань, нагадує платформи випуску активів, але насправді є унікальною інфраструктурною моделлю епохи ШІ. У цій статті ми детально розглянемо значення каркасів ШІ для блокчейн-індустрії.
Один. Що таке рамка?
AI фреймворк – це набір інтегрованих попередньо збудованих модулів, бібліотек і інструментів, що є базовою платформою для розробки, яка спрощує процес побудови складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему епохи AI, подібно до Windows, Linux у настільних системах або iOS і Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-структури" є новим поняттям у сфері блокчейну, їх розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері ШІ вже існують зрілі структури, з яких можна обирати, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta та інші. Проекти структур у блокчейні виникають для задоволення великого попиту на агентів у теперішній хвилі популярності ШІ та розширюються на інші сфери блокчейну, формуючи різні сегменти AI-структур.
1.1 Еліза
Eliza є багатагенерною симуляційною платформою, спеціально розробленою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API. Основні сценарії використання включають інтеграцію соціальних медіа, обробку документів та аналіз контенту.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) є автоматичною системою генерації та керування багатофункціональними AI-структурами, що в основному орієнтована на дизайн інтелектуальних NPC у іграх. Її особливість полягає в тому, що навіть користувачі з низьким рівнем коду або без коду можуть її використовувати, просто змінюючи параметри для участі в проектуванні агентів.
1.3 Ріг
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки додатків великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс для роботи, що полегшує взаємодію розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
1.4 ZerePy
ZerePy – це відкритий фреймворк на основі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X (колишній Twitter). Він пропонує модульний дизайн, підтримує інтеграцію з різними LLM та соціальними платформами.
Два, Копія екосистеми BTC
Шлях розвитку AI Agent має схожість з недавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла через етапи BRC20, багатопротокольної конкуренції, BTC L2 та BTCFi. AI Agent пройшов етапи GOAT/ACT, соціальних Agent/аналітичних AI Agent до етапу конкуренції платформ.
Проте, наратив AI Agent не є відтворенням історії блокчейну смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-інфраструктури пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. Порівняно з тим, щоб порівнювати AI-інфраструктуру з платформою випуску активів, більш доречним буде сприймати AI-інфраструктуру як майбутній публічний блокчейн, а Agent як майбутній Dapp.
Три, яке значення має додавання в ланцюг?
Основною проблемою, з якою стикається поєднання блокчейну та ШІ, є його сенс. Зважаючи на успішний досвід DeFi, ланцюговість AI Agent може проявити свою цінність у наступних аспектах:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "праві на оренду" штучного інтелекту.
Надання безпечних рішень на основі блокчейну, особливо коли Агент може взаємодіяти з реальними або віртуальними гаманцями.
Створення унікальних фінансових моделей на базі блокчейну, таких як автоматичне маркет-мейкерство на основі агентів або нові інвестиційні способи.
Реалізувати прозорий, відстежуваний процес міркування, підвищити взаємодію.
Чотири, креативна економіка
Проект AI-рамки в майбутньому може запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання рамок для складних комбінацій функцій можуть отримати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
У порівнянні з GPT Store, економіка креативних агентів на базі блокчейну може бути більш справедливою та впроваджувати спільнотну економіку, що зробить агентів більш досконалими. Це надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж агенти на існуючих платформах.