Cuộc "hôn nhân sắp đặt" giữa Crypto và AI: Từ xung đột bề mặt đến sự phối hợp, dữ liệu và đổi mới ở tầng huấn luyện
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cuộc "hôn nhân sắp đặt" giữa Crypto và AI: Từ xung đột bề mặt đến sự phối hợp, dữ liệu và đổi mới ở tầng huấn luyện
Nếu họ không dùng FUD để công kích bạn, thì có nghĩa là bạn chưa tạo ra thứ gì đáng để người ta dùng FUD cả.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: brody
Biên dịch: TechFlow
Nhìn bề ngoài, “tiền mã hóa và trí tuệ nhân tạo” dường như là một sự kết hợp gượng ép.
Tuy nhiên, chính trong những điểm không đối xứng này lại ẩn chứa cơ hội tiềm tàng, với tỷ lệ rủi ro trên lợi nhuận dường như nghiêng mạnh về phía tăng trưởng. Đó là lý do tại sao chúng ta nên dành thời gian suy ngẫm sâu sắc hơn.
Tôi thường xuyên được hỏi quan điểm của mình về sự tích hợp giữa tiền mã hóa và AI, điều này thúc đẩy tôi phát triển khung phân tích đơn giản này:
-
Blockchain mang lại lợi thế hoàn toàn mới nào cho các ứng dụng AI?
-
Những thành phần nào trong hệ sinh thái công nghệ AI được tối ưu hóa thông qua các giao thức phi tập trung?
-
Các ứng dụng AI phi tập trung, mã nguồn mở đã đạt hiệu năng tương đương với các đối thủ đóng nguồn ở những phương diện nào?
Xét tổng thể, dưới đây là một số lĩnh vực trọng tâm mà tôi đang theo dõi nhằm trả lời những câu hỏi trên:
Blockchain giải phóng những lợi thế hoàn toàn mới nào cho việc phát triển AI?
Lớp phối hợp (Coordination Layer): Các giao thức này nhằm mục đích phối hợp các nhà phát triển AI/ML cùng nhau xây dựng "trí tuệ", bằng cách cung cấp mô hình và tài nguyên để đổi lấy phần thưởng – thường dựa trên giá trị trí tuệ được tạo ra.
Đây là lý do vì sao tôi đặc biệt nhiệt huyết với Bittensor. Dự án này đang thực hiện quy mô lớn mục tiêu đó (hiện tại có 48 subnet và tiếp tục mở rộng), sở hữu rào cản nhân tài vững chắc cùng cộng đồng người nắm giữ token đầy đam mê – điều mà rất ít hệ sinh thái khác có thể bắt chước.
Mặt khác, các nhóm như Sentient, Allora và Nous Research cũng đang tiến hành những sáng kiến tương tự, mặc dù thiết kế giao thức và định hướng của họ có phần khác biệt.
Sự nhất quán trong động lực là một trong những lý do cốt lõi giúp blockchain vận hành hiệu quả ở giai đoạn cuối cùng, và việc hỗ trợ phát triển AI mã nguồn mở là điều cơ bản.
Người ta đang dần nhận ra điều này.
Những thành phần nào trong hệ sinh thái công nghệ AI được tối ưu hóa nhờ các giao thức phi tập trung?
Dữ liệu: Việc tiếp cận các bộ dữ liệu chất lượng cao, đã được xác minh và đáng tin cậy là cực kỳ quan trọng đối với AI, nhưng hiện tại vẫn còn là một nút thắt khổng lồ. Những cải tiến trong quy trình thu thập dữ liệu sẽ giúp chúng ta phá vỡ "rào cản dữ liệu".
Chúng tôi đang theo sát một vài đội ngũ như Grass và Vana, cả hai đều đang tạo ra các cơ chế thu thập dữ liệu mới, hiệu quả và tối ưu thông qua động lực khuyến khích và quyền sở hữu.
Nói ngắn gọn, Vana cho phép hiện thực hóa các DAO dữ liệu (tổ chức tự trị phi tập trung về dữ liệu), cho phép người dùng đóng góp vào các bộ dữ liệu độc đáo và nhận phần thưởng tương ứng dựa trên nhu cầu sử dụng dữ liệu cụ thể từ các nhà phát triển AI.
Trong lĩnh vực này, nhiều phương pháp đang được thử nghiệm, tất cả đều vượt trội một cách khách quan so với các sản phẩm Web2 tương đương.
Ví dụ về DAO dữ liệu
Các ứng dụng AI phi tập trung, mã nguồn mở đã cân bằng hiệu suất với các sản phẩm đóng nguồn tương ứng ở những phương diện nào?
Đào tạo mô hình phân tán (Distributed Model Training): Quá trình đào tạo mô hình AI tiêu tốn rất nhiều tài nguyên, liên quan đến việc đưa các bộ dữ liệu lớn vào mạng thần kinh để huấn luyện mô hình thực hiện nhiệm vụ cụ thể. Cho tới một tháng trước, người ta từng cho rằng việc thực hiện quá trình này theo cách phân tán là gần như không thể.
Nhờ những tiên phong như Nous Research (DisTrO) và Prime Intellect (DiLoCo), các bước đột phá trong đào tạo mô hình phân tán đang được đẩy nhanh trong lĩnh vực AI mã nguồn mở và phi tập trung, đạt được sự cân bằng hiệu suất với các lựa chọn đóng nguồn.
Thật hào hứng khi chứng kiến những bước tiến nền tảng như vậy trong lĩnh vực AI phi tập trung, mã nguồn mở, bởi điều này chứng minh rõ ràng rằng coi đây chỉ là một "cuộc hôn nhân sắp đặt" dựa trên cơn sốt là hoàn toàn sai lầm.
DisTrO đã được triển khai trên subnet của Bittensor trong sự kiện Novelty Search tuần trước.
Có một câu nói hay rằng: “Nếu họ không tung tin FUD (sợ hãi, bất ổn, nghi ngờ) về bạn, thì tức là bạn chưa xây dựng thứ gì đáng để họ FUD.” Chúng tôi cho rằng câu nói này hoàn toàn đúng với lĩnh vực này.
Dù sao đi nữa, chúng tôi chấp nhận sự tồn tại của FUD. Điều đó khiến chúng tôi lùi lại một bước, xây dựng những khung phân tích và đánh giá vững chắc hơn để đối mặt với những lĩnh vực tưởng chừng phức tạp và khó hiểu này.
Cảm ơn tất cả những người xây dựng đã nỗ lực cho các công việc này! Đóng góp của các bạn đều được công nhận.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@brodyadreon
