В течение последнего года основное внимание в области искусственного интеллекта сосредоточилось на масштабах моделей и способности к человеческому диалогу. Однако с постоянным прогрессом технологий наметилась новая тенденция, которая особенно привлекла внимание разработчиков цепочных AI-агентов. Эта тенденция выявляет ключевую проблему будущего развития AI: получение реальных, своевременных и неизмененных данных.
Эксперты указывают, что даже самые передовые системы ИИ, если вводимые данные являются ложными, устаревшими или манипулируемыми, все равно будут иметь мало ценности. Эта точка зрения подчеркивает важное влияние качества данных на производительность ИИ.
В качестве примера инвестиционного AI-помощника в блокчейне, такой агент должен точно контролировать состояние активов пользователя, в реальном времени проверять выполнение транзакций и иметь возможность синхронизировать данные через несколько блокчейн-платформ (таких как Solana, BNB и zkSync). Если отсутствуют эффективные межцепочечные проверки, агрегирование данных и технологии сжатия в блокчейне, такая AI-система не сможет реализовать свой потенциал и будет в состоянии принимать решения только на основе ограниченной информации.
В этом контексте появились технологические решения, такие как Lagrange. Lagrange не просто простой инструмент для предоставления данных, он больше похож на многофункционального помощника в блокчейне, объединяющего управление данными, верификацию и триггеры. Конкретно, Lagrange играет три ключевых роли:
1. Дата-офицер: отвечает за сбор и整理跨链数据. 2. Удостоверяющий орган: гарантирует достоверность и целостность данных. 3. Триггер: активирует соответствующее поведение ИИ в зависимости от состояния данных.
С помощью возможностей агрегации данных между цепями в стиле SQL, Lagrange предоставляет четкое "видение" для AI в блокчейне, позволяя ему всесторонне понимать динамику экосистемы блокчейна. Эта способность имеет решающее значение для разработки эффективных и надежных приложений AI в блокчейне и может стать ключевым фактором, способствующим интеграции следующего поколения блокчейна и AI.
С учетом углубления этой тенденции, мы можем предсказать, что будущая конкуренция в области ИИ будет заключаться не только в продвинутости алгоритмов, но и в том, как построить экосистему, способную предоставлять высококачественные, в реальном времени и проверяемые данные. Это откроет новые сценарии применения для сочетания технологий в блокчейне и искусственного интеллекта, потенциально революционизируя такие области, как децентрализованные финансы, управление цепочками поставок и автономные системы.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
В течение последнего года основное внимание в области искусственного интеллекта сосредоточилось на масштабах моделей и способности к человеческому диалогу. Однако с постоянным прогрессом технологий наметилась новая тенденция, которая особенно привлекла внимание разработчиков цепочных AI-агентов. Эта тенденция выявляет ключевую проблему будущего развития AI: получение реальных, своевременных и неизмененных данных.
Эксперты указывают, что даже самые передовые системы ИИ, если вводимые данные являются ложными, устаревшими или манипулируемыми, все равно будут иметь мало ценности. Эта точка зрения подчеркивает важное влияние качества данных на производительность ИИ.
В качестве примера инвестиционного AI-помощника в блокчейне, такой агент должен точно контролировать состояние активов пользователя, в реальном времени проверять выполнение транзакций и иметь возможность синхронизировать данные через несколько блокчейн-платформ (таких как Solana, BNB и zkSync). Если отсутствуют эффективные межцепочечные проверки, агрегирование данных и технологии сжатия в блокчейне, такая AI-система не сможет реализовать свой потенциал и будет в состоянии принимать решения только на основе ограниченной информации.
В этом контексте появились технологические решения, такие как Lagrange. Lagrange не просто простой инструмент для предоставления данных, он больше похож на многофункционального помощника в блокчейне, объединяющего управление данными, верификацию и триггеры. Конкретно, Lagrange играет три ключевых роли:
1. Дата-офицер: отвечает за сбор и整理跨链数据.
2. Удостоверяющий орган: гарантирует достоверность и целостность данных.
3. Триггер: активирует соответствующее поведение ИИ в зависимости от состояния данных.
С помощью возможностей агрегации данных между цепями в стиле SQL, Lagrange предоставляет четкое "видение" для AI в блокчейне, позволяя ему всесторонне понимать динамику экосистемы блокчейна. Эта способность имеет решающее значение для разработки эффективных и надежных приложений AI в блокчейне и может стать ключевым фактором, способствующим интеграции следующего поколения блокчейна и AI.
С учетом углубления этой тенденции, мы можем предсказать, что будущая конкуренция в области ИИ будет заключаться не только в продвинутости алгоритмов, но и в том, как построить экосистему, способную предоставлять высококачественные, в реальном времени и проверяемые данные. Это откроет новые сценарии применения для сочетания технологий в блокчейне и искусственного интеллекта, потенциально революционизируя такие области, как децентрализованные финансы, управление цепочками поставок и автономные системы.