Foresight Ventures: AI + Blockchain=?

特邀专栏作者

2023-04-05 12:00

Bài viết này có khoảng 6518 từ, đọc toàn bộ bài viết mất khoảng 10 phút

AI đang ở giai đoạn rất sớm trong thế giới Web3, nhưng chắc chắn rằng sự trưởng thành và phổ biến của onchain-AI chắc chắn sẽ đưa giá trị của Web3 lên một tầm cao mới.

tiêu đề cấp đầu tiên

Overview

Thông qua bài viết này, bạn có thể tìm hiểu về:

AI trên chuỗi là gì?
Tại sao vẫn chưa có AI trên chuỗi?
Sức mạnh của AI trên chuỗi;
đường kỹ thuật;
Giá trị của AI trên chuỗi mà tôi hiểu;
tiêu đề cấp đầu tiên

1. Trí tuệ nhân tạo + chuỗi khối =?

tiêu đề phụ

1) Quay lại câu hỏi cơ bản nhất, AI on-chain là gì?

chuỗi khốichuỗi khốiHãy để mô hình AItransparent + verifiable

Cụ thể hơn, chuỗi AI có nghĩa là xác minh hoàn chỉnh mô hình trí tuệ nhân tạo, có nghĩa là một mô hình cần tiết lộ ba điểm sau cho toàn bộ mạng (người dùng hoặc người xác minh):

kiến trúc mô hình;
Tham số và trọng số của mô hình: Các tham số và trọng số công khai đôi khi có tác động tiêu cực đến tính bảo mật của sản phẩm, do đó, đối với các tình huống cụ thể, chẳng hạn như mô hình kiểm soát rủi ro, trọng số có thể được ẩn đi để đảm bảo tính bảo mật;
Đầu vào mô hình: Trong kịch bản web3, về cơ bản, đó là dữ liệu mở trên chuỗi.

tiêu đề phụ

2) Động lực cho AI + chuỗi khối là gì?

Ý nghĩa của sự kết hợp giữa AI và chuỗi khối không phải là để thay thế chế độ hoạt động của trí tuệ nhân tạo Web2 tập trung, mà là để:

Tạo giai đoạn giá trị tiếp theo cho thế giới web3 mà không phải hy sinh tính phi tập trung và không tin cậy. Chuỗi khối hiện tại giống như giai đoạn đầu của web2 và nó chưa thể thực hiện các ứng dụng rộng hơn hoặc tạo ra giá trị lớn hơn. Và chỉ sau khi thêm AI, trí tưởng tượng của dapp mới thực sự chuyển sang giai đoạn tiếp theo và các ứng dụng chuỗi này có thể tiến gần hơn đến cấp độ của ứng dụng web2. blockchain được cải thiện về trải nghiệm và khả năng của người dùng.
Cung cấp giải pháp minh bạch và không tin cậy cho chế độ hoạt động AI của hộp đen web2.

Hãy tưởng tượng kịch bản ứng dụng của web3:

Thêm thuật toán đề xuất vào nền tảng giao dịch NFT, đề xuất NFT tương ứng dựa trên sở thích của người dùng và cải thiện chuyển đổi;
Thêm đối thủ AI trong trò chơi, trải nghiệm trò chơi minh bạch và công bằng hơn;

……

Nhưng,Các ứng dụng này sử dụng AI để cải thiện hơn nữa hiệu quả hoặc trải nghiệm người dùng của các chức năng hiện có.

- Nó có đáng không? có.

- Nó có đáng không? Phụ thuộc vào sản phẩm và kịch bản.

Giá trị mà AI có thể tạo ra chưa bao giờ chỉ là sự tối ưu hóa từ 99 đến 100. Điều thực sự khiến tôi phấn khích làỨng dụng hoàn toàn mới từ 0 đến 1, một số chỉ thông quatransparent + verifiableTrường hợp sử dụng chỉ có thể được thực hiện bằng mô hình trên chuỗi. Tuy nhiên, những trường hợp sử dụng "thú vị" này hiện chủ yếu dựa trên trí tưởng tượng và chưa có ứng dụng trưởng thành. Hãy bắt đầu với một vài lỗ hổng não bộ:

1. Thông quaMô hình ra quyết định của mạng lưới thần kinh cho giao dịch tiền điện tử:Mẫu sản phẩm có thể giống phiên bản nâng cấp của giao dịch sao chép hoặc thậm chí là một phương thức giao dịch hoàn toàn mới. Người dùng không còn cần phải tin tưởng hoặc điều tra các nhà giao dịch có kinh nghiệm khác, mà đặt cược vào một mô hình công khai và minh bạch hoàn toàn cũng như hiệu suất của nó. Về cơ bản, AI giao dịch nhanh hơn và quyết đoán hơn dựa trên dự đoán về giá tiền điện tử trong tương lai. Tuy nhiên, nếu không có "quyền tự chủ đáng tin cậy" đi kèm với AI trên chuỗi, thì các đối tượng hoặc tiêu chuẩn cá cược như vậy đơn giản là không tồn tại. Người dùng/nhà đầu tư có thể nhìn thấy rõ ràng lý do, quy trình và thậm chí cả xác suất chính xác về việc tăng/giảm trong tương lai của quá trình ra quyết định của mô hình;

2. Mô hình AILà một trọng tài:Một sản phẩm có thể là một hình thức tiên tri mới, sử dụng các mô hình AI để dự đoán độ chính xác của các nguồn dữ liệu. Người dùng không còn cần phải tin tưởng vào trình xác thực và không phải lo lắng về các nút làm điều xấu.Nhà cung cấp tiên tri thậm chí không cần thiết kế một mạng nút phức tạp và cơ chế khen thưởng và trừng phạt để đạt được sự phân cấp. Tương ứng, AI minh bạch + có thể xác minh trên chuỗi đủ để đáp ứng nhiệm vụ xác minh độ tin cậy của nguồn dữ liệu ngoài chuỗi. Dạng sản phẩm hoàn toàn mới này có cơ hội bị đè bẹp về độ an toàn, hiệu quả và chi phí, đối tượng phi tập trung cũng nhảy từ con người sang các công cụ AI "tự chủ không cần tin cậy", chắc chắn là an toàn hơn.

3. Dựa trên mô hình lớnHệ thống tổ chức quản lý/điều hành:tóm tắt

……

tóm tắt

Hình thức sản phẩm mới dựa trên AI trên chuỗi về cơ bản có thể được tóm tắt là thay đổi phần chính của sự phi tập trung và không tin cậy từ con người sang các công cụ AI, điều này cũng phù hợp với quá trình phát triển năng suất trong thế giới truyền thống. là cơ quan chính của con người làm việc chăm chỉ và tiếp tục nâng cấp Nâng cao hiệu quả của con người và sau đó thay thế con người bằng các công cụ thông minh, phá vỡ thiết kế sản phẩm ban đầu về mặt an toàn và hiệu quả.

tiêu đề phụtransparent + verifiable。

3) Giai đoạn tiếp theo của Web3

Là một sự đổi mới công nghệ ở cấp độ hiện tượng, chuỗi khối không thể chỉ ở giai đoạn sơ khai. Lưu lượng truy cập và mô hình kinh tế là rất quan trọng, nhưng người dùng sẽ không phải lúc nào cũng theo đuổi lưu lượng truy cập hoặc dành nhiều tài nguyên làm X để kiếm tiền và web3 sẽ không thu hút được làn sóng người dùng mới tiếp theo. Nhưng có một điều chắc chắn: cuộc cách mạng về năng suất và giá trị trong thế giới web3 phải đến từ việc bổ sung AI.

Tôi nghĩ rằng nó có thể được chia thành ba giai đoạn sau

Bắt đầu: Việc lặp lại bản cập nhật của phần cứng và thuật toán chứng minh không có kiến thức lần đầu tiên cung cấp khả năng cho sự xuất hiện của AI trên chuỗi;(Chúng tôi ở đây）

Phát triển: Cho dù đó là cải tiến các ứng dụng hiện có bằng AI hay các sản phẩm hoàn toàn mới dựa trên AI + chuỗi khối, chúng đều đang thúc đẩy toàn bộ ngành phát triển;

Endgame: Hướng đi cuối cùng của AI + blockchain là gì?

Cuộc thảo luận ở trên là để khám phá các kịch bản ứng dụng từ dưới lên thông qua sự kết hợp giữa AI và chuỗi khối, đồng thời xem xét AI + chuỗi khối từ góc độ từ trên xuống. Liệu AI có truy ngược lại chính chuỗi khối đó không?

AI + chuỗi khối = chuỗi khối thích ứng

Một số chuỗi công cộng sẽ đi đầu trong việc tích hợp AI trên chuỗi, chuyển đổi từ cấp độ chuỗi công khai sang chuỗi thích ứng và hướng phát triển của chính nó không còn phụ thuộc vào việc ra quyết định của nền tảng dự án mà dựa trên dữ liệu khổng lồ để đưa ra quyết định và mức độ tự động hóa vượt xa so với hình thức chuỗi khối truyền thống, do đó nổi bật so với mô hình thịnh vượng đa chuỗi hiện tại.

Với ưu điểm AI là có thể kiểm chứng + minh bạch, khả năng tự điều chỉnh của chuỗi khối được phản ánh ở đâu, bạn có thể tham khảo một số ví dụ được đề cập bởi modulus lab:

1. Thị trường giao dịch trên chuỗi có thể được điều chỉnh tự động theo cách phi tập trung, chẳng hạn như điều chỉnh lãi suất của stablecoin theo thời gian thực dựa trên dữ liệu công khai trên chuỗi mà không cần giả định về niềm tin;

2. Học tập đa phương thức có thể cho phép hoàn thành tương tác của các giao thức trên chuỗi thông qua nhận dạng sinh trắc học, cung cấp KYC an toàn và đạt được quản lý danh tính hoàn toàn không tin cậy;

3. Cho phép các ứng dụng trên chuỗi tối đa hóa giá trị do dữ liệu trên chuỗi mang lại và hỗ trợ các dịch vụ như đề xuất nội dung tùy chỉnh.

tiêu đề cấp đầu tiên

tiêu đề phụ

1) Web3 có thể cung cấp những gì cho AI?

Cơ sở hạ tầng và ZK chắc chắn là những bản nhạc hướng nội điên rồ nhất trong web 3. Nhiều dự án ZK khác nhau đã làm việc chăm chỉ để tối ưu hóa mạch và nâng cấp thuật toán, cho dù đó là khám phá mạng nhiều lớp hay chuỗi khối mô-đun và tính khả dụng của dữ liệu Sự phát triển của lớp hay hơn thế nữa biến tổng số thành một dịch vụ tùy chỉnh hoặc thậm chí là tăng tốc phần cứng... Những nỗ lực này đang đẩy khả năng mở rộng, chi phí và sức mạnh tính toán của chuỗi khối lên giai đoạn tiếp theo.

AI + blockchain nghe có vẻ hay, nhưng bổ sung chính xác là gì?

Một cách tiếp cận là thông qua hệ thống bằng chứng ZK. Ví dụ: để tạo một mạch tùy chỉnh cho máy học, quá trình tạo bằng chứng cho mạch ngoài chuỗi là quá trình thực thi mô hình và tạo bằng chứng (bao gồm các tham số mô hình và đầu vào) cho quá trình dự đoán mô hình và bất kỳ ai cũng có thể xác minh bằng chứng trên chuỗi.

Mô hình AI vẫn được thực thi trên một cụm hiệu quả và thậm chí một số khả năng tăng tốc phần cứng được sử dụng để tăng thêm tốc độ tính toán. mô hình, nghĩa là, để đảm bảo:

Độ chắc chắn của dự đoán mô hình = có thể kiểm chứng (đầu vào + kiến trúc mô hình + tham số)

Dựa trên các thực tiễn trên, có thể suy luận thêm về cơ sở hạ tầng nào là quan trọng đối với AI trên chuỗi:

Hệ thống ZKP, rollup: Rollup mở rộng trí tưởng tượng của chúng ta về sức mạnh tính toán chuỗi khối, đóng gói một loạt các giao dịch và thậm chí tạo đệ quy bằng chứng để giảm chi phí hơn nữa. Đối với mô hình khổng lồ hiện tại, bước đầu tiên để cung cấp khả năng là hệ thống bằng chứng và tổng hợp;
Tăng tốc phần cứng: Bản tổng hợp ZK cung cấp nền tảng có thể kiểm chứng, nhưng tốc độ tạo bằng chứng có liên quan trực tiếp đến khả năng sử dụng và trải nghiệm người dùng của mô hình. tăng tốc phần cứng thông qua FPGA rõ ràng là một sự thúc đẩy tốt.
Mật mã: Mật mã là nền tảng của blockchain, các mô hình trên chuỗi và dữ liệu nhạy cảm cũng cần đảm bảo quyền riêng tư.

bổ sung:

Cơ sở của mô hình lớn là GPU, nếu không có sự hỗ trợ của tính song song cao, hiệu quả của mô hình lớn sẽ rất thấp và nó sẽ không thể chạy được. Do đó, đối với hệ sinh thái zk trên chuỗi:

Thân thiện với GPU = Thân thiện với AI

tiêu đề phụ

2) Thách thức: một hệ thống bằng chứng mạnh mẽ hơn

Tốc độ tạo và mức sử dụng bộ nhớ của ZK Proof rất quan trọng, một là liên quan đến trải nghiệm người dùng và tính khả thi, hai là liên quan đến chi phí và mức trần.

Hệ thống zkp hiện tại đã đủ chưa?

Đủ, nhưng chưa đủ tốt...

Trong bài báo "Cái giá của trí thông minh: Chứng minh suy luận máy học với kiến thức không", phòng thí nghiệm Modulus đã phân tích rất chi tiết tình hình cụ thể của mô hình và sức mạnh tính toán. Nếu bạn có thời gian, bạn có thể đọc "Số 0 tài liệu-giấy 0" này của phiên ZKML:

[https://drive.google.com/file/d/1 tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx 6 R 2 Gv 4 IzE/view]

Sau đây là các hệ thống bằng chứng khác nhau được đề cập trong bài viết 0

Dựa trên thuật toán zk ở trên, phòng thí nghiệm mô-đun tiến hành kiểm tra từ hai chiều tiêu thụ thời gian và sử dụng bộ nhớ, đồng thời kiểm soát hai biến cốt lõi là tham số và lớp trong hai chiều này. Sau đây là các bộ điểm chuẩn, một thiết kế như vậy cũng có thể bao gồm đại khái từ 60 nghìn tham số của LeNet 5, 0,5 MFLOP, đến 22 M tham số của ResNet-34, 3,77 GFLOP.

Kết quả kiểm tra tiêu thụ thời gian:

Kết quả kiểm tra sử dụng bộ nhớ:

Dựa trên dữ liệu trên, về tổng thể, thuật toán zk hiện tại có khả năng hỗ trợ tạo bằng chứng cho các mô hình lớn, nhưng chi phí tương ứng vẫn còn rất cao, thậm chí cần tối ưu hóa hơn 10 lần. Lấy Gloth 16 làm ví dụ, mặc dù nó được hưởng lợi từ việc tối ưu hóa thời gian tính toán do tính đồng thời cao mang lại, nhưng việc sử dụng bộ nhớ của nó tăng đáng kể như một sự đánh đổi. Điều này cũng được xác minh bởi hiệu suất của Plonky 2 và zkCNN theo thời gian và không gian.

Vì vậy, bây giờ câu hỏi thực sự thay đổi từ việc hệ thống zkp có thể hỗ trợ AI trên chuỗi thànhCó đáng để hỗ trợ AI+Blockchain không?Và khi các tham số của mô hình tăng theo cấp số nhân, áp lực lên hệ thống bằng chứng cũng sẽ tăng lên nhanh chóng. Thật vậy, bây giờ có một mạng lưới thần kinh đáng tin cậy không, không! Đó là bởi vì chi phí không được tính.

Do đó, hãy tạo mộtHệ thống bằng chứng tùy chỉnh AItiêu đề cấp đầu tiên

3. Ứng dụng có đáng mong chờ không?

Mặc dù AI trên chuỗi vẫn còn ở giai đoạn rất sơ khai, có thể chỉ ở giữa giai đoạn bắt đầu và phát triển theo các lớp trên, nhưng hướng đi của AI chưa bao giờ thiếu những đội ngũ xuất sắc và những ý tưởng sáng tạo.

Như đã đề cập ở trên, đánh giá từ giai đoạn phát triển của AI + Blockchain, thị trường hiện đang ở giai đoạnKhởi đầu đến các giai đoạn phát triển trung gian, Hướng dùng thử sản phẩm vẫn dựa trên việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng dựa trên các chức năng hiện có. Nhưng giá trị nhất là sử dụng AI để thay đổi bộ phận chính thiếu tin cậy từ con người sang công cụ trên dây chuyền, đánh bật hình thức sản phẩm ban đầu về mặt an toàn và hiệu quả.

tiêu đề phụ

1) The Rockefeller Bot: AI trên chuỗi đầu tiên trên thế giới

Rockefeller là sản phẩm AI trên chuỗi đầu tiên được ra mắt bởi nhóm phòng thí nghiệm mô-đun, có "giá trị kỷ niệm" mạnh mẽ. Mô hình này thực chất là một bot giao dịch. Cụ thể, dữ liệu đào tạo của rockefeller là giá/tỷ giá hối đoái của WEth-USDC được công bố trên một số lượng lớn chuỗi. Đây là mô hình mạng feedforward ba lớp và mục tiêu dự đoán là tương lai giá WEth lên xuống thất thường.

Sau đây là quy trình khi bot giao dịch quyết định giao dịch:

Rockefeller tạo ZKP cho kết quả dự đoán trên ZK-rollup;
ZKP được xác minh trên L1 (tiền được giữ theo hợp đồng của L1) và các hoạt động được thực hiện;

Có thể thấy rằng các hoạt động dự báo và quỹ của bot giao dịch là hoàn toàn phi tập trung và không cần sự tin cậy.Như đã đề cập ở trên, rockefeller giống một trò chơi Defi hoàn toàn mới từ một chiều cao hơn. So với việc tin tưởng các nhà giao dịch khác, ở chế độ này, người dùng thực sự đặt cược vào mô hình minh bạch + có thể kiểm chứng + tự trị. Người dùng không cần phải tin tưởng vào các tổ chức tập trung để đảm bảo tính hợp pháp của quy trình ra quyết định mô hình. Đồng thời, AI cũng có thể loại bỏ tối đa ảnh hưởng của bản chất con người và tiến hành các giao dịch một cách dứt khoát hơn.

Bạn có thể đã muốn đặt một số tiền vào Rockefeller và bắt đầu, nhưng nó có thực sự kiếm được tiền không?

Không làm,tiêu đề phụ

2) Leela: Trò chơi AI trực tuyến đầu tiên trên thế giới

Leela vs thế giới được phát hành gần đây cũng là từ phòng thí nghiệm mô đun. Cơ chế trò chơi rất đơn giản, với những người chơi là con người thành lập một phe chống lại AI. Trong trò chơi, người chơi có thể đặt cược xem cuối cùng ai sẽ thắng trò chơi, sau mỗi trận đấu, tiền cược của người thua sẽ được phân bổ cho người thắng theo số lượng mã thông báo đã cam kết.

Nói về AI trên chuỗi, phòng thí nghiệm mô-đun lần này đã triển khai một mạng nơ-ron sâu lớn hơn (số Tham số > 3.700.000). Mặc dù Leela đã vượt qua rockefeller về quy mô mô hình và nội dung sản phẩm, nhưng trong phân tích cuối cùng, đây vẫn là một thử nghiệm AI trên chuỗi quy mô lớn.Cơ chế và cách thức vận hành đằng sau Leela mới là điều cần quan tâm, điều này có thể giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về chế độ hoạt động và khả năng cải thiện AI trên chuỗi. Sau đây là sơ đồ logic chính thức:

Mọi hành động của Leela, tức là mọi dự đoán, sẽ tạo ra ZKP và nó sẽ chỉ có hiệu lực trong trò chơi sau khi được hợp đồng xác nhận. Điều đó có nghĩa là, được hưởng lợi từ AI tự trị không đáng tin cậy, tiền và sự công bằng của việc cá cược của người dùng được bảo vệ hoàn toàn bằng mật mã và không cần phải tin tưởng các nhà phát triển trò chơi.

Leela sử dụng thuật toán Halo 2, chủ yếu là do các công cụ và tính linh hoạt trong thiết kế của nó có thể giúp thiết kế một hệ thống bằng chứng hiệu quả hơn. Để biết hiệu suất cụ thể, vui lòng tham khảo dữ liệu thử nghiệm ở trên. Nhưng đồng thời, trong quá trình vận hành Leela, nhóm mô-đun cũng phát hiện ra những nhược điểm của Halo 2, chẳng hạn như tốc độ tạo bằng chứng chậm và không thân thiện với việc chứng minh một lần. Do đó, nó càng khẳng định kết luận trước đó dựa trên dữ liệu thử nghiệm: nếu chúng tôi cần đưa một mô hình lớn hơn vào web3, chúng tôi cần phát triển một hệ thống bằng chứng mạnh mẽ hơn.

Tuy nhiên, giá trị của Leela là nó mang đến cho chúng ta trí tưởng tượng lớn hơn về AI + Web3 game,Người chơi của Glory of Kings nên hy vọng rằng Thuật toán khớp Vua hoàn toàn trực tuyến tại thời điểm này :)tiêu đề phụ

3 ）Worldcoin：AI + KYC

Worldcoin là một hệ thống nhận dạng trên chuỗi (Giao thức bằng chứng bảo vệ quyền riêng tư). Nó thiết lập một hệ thống nhận dạng thông qua sinh trắc học và thực hiện thanh toán và các chức năng phái sinh khác. Nó giải quyết vấn đề chống lại các cuộc tấn công của Sybil. Người dùng đã đăng ký hiện tại vượt quá 1,4 m.

thử thách

thử thách

tiêu đề phụ

4) Các mặt hàng khác

1. Pragma：Pargma là một nhà tiên tri ZK được phát triển từ hệ sinh thái starkware. Đồng thời, nhóm cũng đang khám phá cách giải quyết vấn đề xác minh dữ liệu ngoài chuỗi phi tập trung thông qua AI trên chuỗi. Người dùng không còn cần phải tin tưởng vào trình xác thực nữa mà sử dụng AI trên chuỗi đủ chính xác và có thể kiểm chứng để hoàn thành công việc xác minh nguồn dữ liệu ngoài chuỗi. Ví dụ: để xác minh tài sản hoặc danh tính thực tế, AI có thể đọc trực tiếp thông tin vật lý của việc in ảnh làm đầu vào và đưa ra quyết định.

2. Lyra finance：Lyra tài chính là một AMM tùy chọn cung cấp thị trường giao dịch phái sinh. Để cải thiện việc sử dụng vốn, nhóm Lyra và phòng thí nghiệm mô-đun đang cộng tác để phát triển AMM dựa trên các mô hình AI có thể kiểm chứng. Dựa trên mô hình AI công bằng và có thể kiểm chứng, Lyra Finance có cơ hội trở thành một thử nghiệm hạ cánh quy mô lớn của AI + Blockchain, lần đầu tiên mang đến khả năng mai mối công bằng cho người dùng web3, tối ưu hóa thị trường trực tuyến thông qua AI và mang lại lợi nhuận cao hơn. trở lại.

3. Giza：Nền tảng ZKML, triển khai mô hình trực tiếp trên chuỗi thay vì xác minh nó ngoài chuỗi,Nice try，but…Do sức mạnh tính toán và thực tế là Cairo không hỗ trợ tạo bằng chứng dựa trên CUDA, Giza chỉ có thể hỗ trợ triển khai một số mô hình nhỏ. Đây cũng là vấn đề chết người nhất, về lâu dài phải là một mô hình lớn mới có thể gây ảnh hưởng đột phá đến web3 và một mô hình quy mô như vậy phải có phần cứng hỗ trợ mạnh mẽ, chẳng hạn như GPU.

4. Zama-ai：Mã hóa đồng cấu của mô hình. Mã hóa đồng hình là một dạng mã hóa, được biểu diễn đơn giản như sau: f[E(x)] = E[f(x)], trong đó f là một phép toán, E đại diện cho thuật toán mã hóa đồng hình và x là một biến, ví dụ: E(a) + E(b) = E(a + b). Nó được phép thực hiện một số dạng phép toán đại số trên bản mã để thu được kết quả được mã hóa và kết quả thu được bằng cách giải mã nó giống như kết quả thu được bằng cách thực hiện cùng một phép toán trên bản rõ. Quyền riêng tư của mô hình luôn là điểm nóng và nút thắt cổ chai theo hướng AI + Blockchain, mặc dù zk thân thiện với quyền riêng tư nhưng zk không bằng quyền riêng tư. zama được dành riêng để đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư khi thực thi mô hình.

5. ML-as-a-service：tiêu đề cấp đầu tiên

4. Tổng hợp về AI + Blockchain

Nhìn chung, AI trong thế giới web3 đang ở giai đoạn rất sớm, nhưng chắc chắn rằng sự trưởng thành và phổ biến của onchain-AI chắc chắn sẽ đưa giá trị của web3 lên một tầm cao mới. Từ quan điểm kỹ thuật, chuỗi khối có thể cung cấp cho AI một cơ sở hạ tầng độc đáo và AI cũng là một công cụ quan trọng để thay đổi mối quan hệ sản xuất của web 3. Sự kết hợp của cả hai có thể tạo ra nhiều khả năng, đây cũng là một nơi đáng để phấn khích và mở rộng trí tưởng tượng.
Một mặt, từ góc độ sức mạnh của AI trên chuỗi,transparent + verifiableAI trên chuỗi chuyển đổi các đối tượng phi tập trung và không đáng tin cậy từ con người sang các công cụ AI, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và bảo mật, đồng thời cung cấp khả năng tạo các dạng sản phẩm mới; mặt khác, cơ sở hạ tầng chuỗi khối Với sự lặp lại liên tục, web3 thực sự cần một sát thủ ứng dụng có thể tối đa hóa giá trị của các cơ sở hạ tầng này.ZKML phù hợp với điểm này.Ví dụ: ZK-rollup có thể là lối vào của AI vào web3 trong tương lai.
Từ góc độ khả thi, cơ sở hạ tầng hiện tại có thể hỗ trợ các mô hình có quy mô nhất định ở một mức độ nhất định, nhưng vẫn còn nhiều điều không chắc chắn. Hiện tại, việc tạo một mô hình có thể kiểm chứng thông qua ZKP là cách duy nhất để AI có mặt trên chuỗi và đây cũng có thể là con đường kỹ thuật mang tính quyết định nhất để đưa AI vào các ứng dụng web3. Nhưng về lâu dài, hệ thống bằng chứng hiện tại cần được cải thiện theo cấp số nhân để hỗ trợ các mô hình ngày càng lớn.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tất cả các bài báo của Foresight Ventures không nhằm mục đích tư vấn đầu tư. Đầu tư là rủi ro, vui lòng đánh giá mức độ chấp nhận rủi ro cá nhân của bạn và đưa ra quyết định đầu tư một cách thận trọng.

Reference

Giới thiệu về tầm nhìn xa

Foresight Ventures đặt cược vào sự đổi mới của tiền điện tử trong vài thập kỷ tới. Nó quản lý nhiều quỹ: quỹ VC, quỹ quản lý hoạt động thứ cấp, FOF đa chiến lược, quỹ S có mục đích đặc biệt "Quỹ thứ cấp dự đoán l", với tổng quy mô quản lý tài sản là hơn 4 Một trăm triệu đô la Mỹ. Foresight Ventures tuân thủ khái niệm "Độc đáo, Độc lập, Tích cực, Lâu dài" và cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các dự án thông qua các lực lượng sinh thái mạnh mẽ. Nhóm của nó đến từ các nhân sự cấp cao từ các công ty tài chính và công nghệ hàng đầu bao gồm Sequoia China, CICC, Google, Bitmain, v.v.

Website: https://www.foresightventures.com/

Twitter: https://twitter.com/ForesightVen

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tất cả các bài báo của Foresight Ventures không nhằm mục đích tư vấn đầu tư. Đầu tư là rủi ro, vui lòng đánh giá mức độ chấp nhận rủi ro cá nhân của bạn và đưa ra quyết định đầu tư một cách thận trọng.

Sự an toàn

đầu tư

công nghệ

ZKP

Foresight Ventures

Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức của Odaily

Nhóm đăng ký

https://t.me/Odaily_News

Nhóm trò chuyện

https://t.me/Odaily_CryptoPunk

Tài khoản chính thức

https://twitter.com/OdailyChina