Au cours de l'année écoulée, le point focal de la concurrence dans le domaine de l'intelligence artificielle s'est principalement concentré sur l'échelle des modèles et la capacité de dialogue humain. Cependant, avec les progrès technologiques continus, une nouvelle tendance émerge discrètement, particulièrement suivie par les développeurs d'agents intelligents off-chain. Cette tendance révèle un défi clé pour le développement futur de l'IA : obtenir des données réelles, opportunes et non falsifiées.
Les experts soulignent que même les systèmes d'IA les plus avancés, si les données d'entrée sont fausses, obsolètes ou manipulées, leurs résultats de sortie manqueront néanmoins de valeur. Ce point de vue met en évidence l'impact important de la qualité des données sur les performances de l'IA.
Prenons l'exemple d'un assistant d'investissement AI sur la chaîne, cet agent intelligent doit maîtriser avec précision l'état des actifs de l'utilisateur, vérifier en temps réel l'exécution des transactions et être capable de synchroniser les données à travers plusieurs plateformes de blockchain (comme Solana, BNB et zkSync). En l'absence de validation inter-chaînes efficace, d'agrégation de données et de techniques de compression sur la chaîne, un tel système AI ne pourra pas réaliser son potentiel et ne pourra prendre des décisions que sur la base d'informations limitées.
Dans ce contexte, des solutions techniques telles que Lagrange ont vu le jour. Lagrange n'est pas simplement un outil de fourniture de données, c'est plutôt un assistant multifonctionnel pour l'IA off-chain, intégrant gestion des données, validation et déclenchement. Plus précisément, Lagrange joue trois rôles clés :
1. Data officer : responsable de la collecte et de l'organisation des données inter-chaînes. 2. Agent de certification : assurer l'authenticité et l'intégrité des données. 3. Déclencheur : Activer le comportement AI correspondant en fonction de l'état des données.
Grâce à la capacité d'agrégation de données inter-chaînes de style SQL, Lagrange offre une "vision" claire pour l'IA on-chain, lui permettant de comprendre pleinement la dynamique de l'écosystème blockchain. Cette capacité est essentielle pour le développement d'applications IA on-chain efficaces et fiables, et pourrait devenir un facteur clé pour propulser le développement de la fusion entre blockchain et IA de nouvelle génération.
Avec l'approfondissement de cette tendance, nous pouvons prévoir que la compétition future en matière d'IA ne reposera pas seulement sur l'avancement des algorithmes, mais aussi sur la manière de construire un écosystème capable de fournir des données de haute qualité, en temps réel et vérifiables. Cela ouvrira de nouveaux scénarios d'application pour la combinaison de la technologie blockchain et de l'intelligence artificielle, révolutionnant potentiellement des domaines tels que la finance décentralisée, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les systèmes autonomes.
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GweiWatcher
· Il y a 21h
Bien joué zksync
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GateUser-c802f0e8
· Il y a 21h
Qu'est-ce que c'est ? C'est même pas aussi bien que Lido.
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SleepyValidator
· Il y a 21h
Les données cross-chain sont-elles fiables ?
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ImpermanentPhilosopher
· Il y a 21h
Il est difficile de trouver de vraies données, il y a une multitude de fausses.
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pvt_key_collector
· Il y a 21h
Blockchain qui comprend ça ?
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0xSoulless
· Il y a 22h
Actifs mis en ligne, préparez-vous à être pris pour des idiots.
Au cours de l'année écoulée, le point focal de la concurrence dans le domaine de l'intelligence artificielle s'est principalement concentré sur l'échelle des modèles et la capacité de dialogue humain. Cependant, avec les progrès technologiques continus, une nouvelle tendance émerge discrètement, particulièrement suivie par les développeurs d'agents intelligents off-chain. Cette tendance révèle un défi clé pour le développement futur de l'IA : obtenir des données réelles, opportunes et non falsifiées.
Les experts soulignent que même les systèmes d'IA les plus avancés, si les données d'entrée sont fausses, obsolètes ou manipulées, leurs résultats de sortie manqueront néanmoins de valeur. Ce point de vue met en évidence l'impact important de la qualité des données sur les performances de l'IA.
Prenons l'exemple d'un assistant d'investissement AI sur la chaîne, cet agent intelligent doit maîtriser avec précision l'état des actifs de l'utilisateur, vérifier en temps réel l'exécution des transactions et être capable de synchroniser les données à travers plusieurs plateformes de blockchain (comme Solana, BNB et zkSync). En l'absence de validation inter-chaînes efficace, d'agrégation de données et de techniques de compression sur la chaîne, un tel système AI ne pourra pas réaliser son potentiel et ne pourra prendre des décisions que sur la base d'informations limitées.
Dans ce contexte, des solutions techniques telles que Lagrange ont vu le jour. Lagrange n'est pas simplement un outil de fourniture de données, c'est plutôt un assistant multifonctionnel pour l'IA off-chain, intégrant gestion des données, validation et déclenchement. Plus précisément, Lagrange joue trois rôles clés :
1. Data officer : responsable de la collecte et de l'organisation des données inter-chaînes.
2. Agent de certification : assurer l'authenticité et l'intégrité des données.
3. Déclencheur : Activer le comportement AI correspondant en fonction de l'état des données.
Grâce à la capacité d'agrégation de données inter-chaînes de style SQL, Lagrange offre une "vision" claire pour l'IA on-chain, lui permettant de comprendre pleinement la dynamique de l'écosystème blockchain. Cette capacité est essentielle pour le développement d'applications IA on-chain efficaces et fiables, et pourrait devenir un facteur clé pour propulser le développement de la fusion entre blockchain et IA de nouvelle génération.
Avec l'approfondissement de cette tendance, nous pouvons prévoir que la compétition future en matière d'IA ne reposera pas seulement sur l'avancement des algorithmes, mais aussi sur la manière de construire un écosystème capable de fournir des données de haute qualité, en temps réel et vérifiables. Cela ouvrira de nouveaux scénarios d'application pour la combinaison de la technologie blockchain et de l'intelligence artificielle, révolutionnant potentiellement des domaines tels que la finance décentralisée, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les systèmes autonomes.