AI暗号化融合新航向：スマートエージェント、コード開発とオープンテクノロジースタック

GasWhisperer

2025-07-13 04:40:03

概要作成中

AIと暗号化技術の統合に向けた3つの戦略的方向性

現在、AIと暗号化技術の結合は急速に発展している段階に入っています。本稿では、3つの重点的な発展方向について詳しく説明します。

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1. スマートエージェント駆動の経済システムの構築

スマート代理のブロックチェーン上での運用は実現可能であることが証明されています。この分野の実験は常に限界を突破しており、潜在能力は巨大で設計スペースも広いです。現在、これは暗号とAIの分野で最も画期的な方向性の一つとなっており、これはほんの始まりに過ぎません。

未来、スマートエージェントは複雑なプロジェクトを管理し、研究分野で特定の病気の治療化合物を探すことができます。具体的には：

トークン資金調達プラットフォームを通じて資金を調達する
募集した資金を利用して、研究資料へのアクセス費用と分散型計算ネットワーク上でのシミュレーション計算費用を支払う
報酬プラットフォームを通じて人間を募集して実験検証作業を行う

そのほかにも、エージェントは個人のウェブサイトを構築したり、アート作品を創作したりするなどの簡単なタスクを実行することができ、アプリケーションのシーンには無限の可能性があります。

スマートエージェントはブロックチェーン上での金融活動を伝統的なチャネルを使用するよりも優れた利点があります：

小額決済アプリケーション
スピードの利点、即時決済
DeFiを通じて資本市場にアクセスすると、資産の発行、取引、投資管理、貸付などをシームレスに行うことができます。

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2. コード開発における大規模言語モデルの能力を向上させる

大規模言語モデルはコード作成において優れたパフォーマンスを示しており、今後さらに向上することが期待されています。これらの能力を通じて、開発者の効率は2〜10倍向上する可能性があります。最近、高品質なベンチマークを設定して大規模言語モデルのコード理解および作成能力を評価することが、エコシステムへの潜在的な影響を理解するのに役立つでしょう。高品質なモデルのファインチューニングのスキームは、ベンチマークテストで検証される予定です。

現在直面している課題は以下の通りです：

高品質な原始トレーニングデータが不足している
構築数が不足しています
高い情報価値のあるインタラクションの欠如
インフラの急速な発展により、古いコードが適用できない可能性があります
評価モデルの理解度を測る方法が不足している

未来の期待を見ることができる：

より良い関連データを取得する
より多くのチームが検証構築を発表
エコシステムのメンバーは技術交流プラットフォームで積極的にインタラクションしています
高品質なベンチマークを作成する
ベンチマークテストで良好なパフォーマンスを示す微調整モデルの開発

最終的な重要な成果は、完全にAIによって作成された新しい、高品質で、差別化された検証ノードクライアントになります。

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3. オープンで分散型のAI技術スタックを支持する

"オープンで分散型のAIテクノロジースタック"には以下の重要な要素が含まれます：

トレーニングデータの取得
トレーニングと推論計算能力
モデルの重みの共有
モデル出力検証機能

このオープンなAI技術スタックの重要性は、次のように表れます：

モデル開発の革新と実験を加速する
中央集権的なAIを信頼しないユーザーに代替案を提供する

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あります：

データ収集
分散型コンピューティングパワー
非中央集権的トレーニングフレームワーク

今後、オープンソースのAI技術スタックの各層で、分散型データ収集、オンチェーン認証、分散型トレーニング、AIコンテンツライセンスのIPインフラストラクチャなど、より多くの製品を構築できることを期待しています。

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