Inteligencia de IA sobre la cadena: arquitectura, ejemplos y proyectos dignos de atención

Autor: Accelxr, 1KX;

El objetivo principal del modelo de generación actual es la creación de contenido y el filtrado de información.Sin embargo, la reciente investigación y discusión de AI Smart (participantes independientes que usan herramientas externas para completar los objetivos definidos por el usuario) muestran que si la IA proporciona un canal económico similar a Internet en la década de 1990, la IA puede obtener un desbloqueo sustancialmente.

Con este fin, la inteligencia debe estar representada por los activos que pueden controlar, porque los sistemas financieros tradicionales no están establecidos para ellos.

Aquí es donde el cifrado desempeña el papel: el cifrado proporciona un acuerdo rápido, pago digital y una capa de propiedad, que es particularmente adecuada para construir inteligencia de IA.

En este artículo, le presentaré los conceptos de arquitectura inteligente e inteligente.

Que es inteligente

Ai Smart es una entidad impulsada por LLM que puede planificar y tomar medidas para lograr objetivos en múltiples iteraciones.

La arquitectura del cuerpo inteligente consta de una inteligencia única o múltiple para resolver el problema juntos.

Por lo general, cada cuerpo inteligente tiene personalidad y puede usar varias herramientas, lo que las ayudará de forma independiente o a completar su trabajo como equipo.

La arquitectura del cuerpo inteligente es diferente de nuestra forma habitual de interactuar con LLM hoy:

Las indicaciones de tiempo cero son la forma en que la mayoría de las personas interactúan con estos modelos: usted ingresa al aviso, LLM responde de acuerdo con su conocimiento de preexistencia.

En la arquitectura del cuerpo inteligente, si inicializa el objetivo, LLM lo descompone como una tarea infantil, y luego se solicita recursivamente (u otros modelos) para completar cada tarta subcontratada hasta que alcance el objetivo.

Arquitectura de cuerpo inteligente único y arquitectura de cuerpo multiinteligente

Arquitectura de inteligencia única: un modelo de lenguaje realiza todo razonamiento, planificación y ejecución de herramientas por sí mismos.No hay mecanismo de retroalimentación de otra inteligencia, pero los humanos pueden optar por proporcionar comentarios a la inteligencia.

Arquitectura múltiple inteligente: estas arquitecturas involucran dos o más fiestas inteligentes, y cada cuerpo inteligente puede usar el mismo modelo de idioma o un conjunto de modelos de idiomas diferentes.Smart puede usar las mismas herramientas o diferentes herramientas.Cada inteligencia generalmente tiene su propio papel.

Estructura vertical: un cuerpo inteligente actúa como líder, y otros informes de inteligencia.Esto ayuda a la producción de la organización.
Estructura horizontal: una discusión grupal grande sobre tareas, cada cuerpo inteligente puede ver otros mensajes y completar voluntariamente la tarea o las herramientas de llamadas.

Arquitectura inteligente: archivo de configuración

Los inteligentes tienen archivos de configuración o personalidades, que definen a sus personajes como indicaciones para afectar el comportamiento y las habilidades de LLM.Esto depende en gran medida de aplicaciones específicas.

Tal vez muchas personas lo han usado hoy como una tecnología rápida: «Usted es un experto en nutrición. Proporcione un plan de dieta …».Curiosamente, el papel de LLM con LLM puede aumentar su producción en comparación con la línea de base.

El archivo de configuración se puede hacer a través de los siguientes métodos:

Hecho a mano: el archivo de configuración manualmente por el creador humano;
LLM Generado: Use el archivo de configuración generado por LLM.
Alineación del conjunto de datos: el archivo de configuración se genera de acuerdo con la recopilación de datos del personal del mundo real.

Arquitectura inteligente: memoria

La información de almacenamiento de memoria inteligente se percibe desde el entorno y utiliza esta información para formular nuevos planes o acciones.La memoria permite que la inteligencia evolucione y actúe de acuerdo con su experiencia.

Memoria unificada: similar a la memoria a corto plazo realizado a través del contexto/a través de las indicaciones continuas.Toda la memoria relacionada se pasará al cuerpo inteligente en cada mensaje.Principalmente restringido por el tamaño de la ventana de contexto.
Mixto: Memoria a corto plazo+a largo plazo.La memoria a corto plazo es un búfer temporal en el estado actual.La información refleja o útil a largo plazo se almacena permanentemente en la base de datos.Hay varias formas de hacer esto, pero el método común es usar una base de datos vectorial (codificar la memoria como integrada y almacenada; las memorias provienen de una búsqueda similar)
Formato: lenguaje natural, base de datos (por ejemplo, consultas SQL de fina), lista estructurada, integrado

Arquitectura inteligente: planificación

La compleja deconstrucción de tareas se resuelve sola.

Sin plan de retroalimentación:

En este método, el cuerpo inteligente no recibirá comentarios que afecten el comportamiento futuro después de tomar medidas.Un ejemplo es la cadena de cadena (COT), que alienta a LLM a expresar su proceso de pensamiento al proporcionar respuestas.

Razonamiento unilateral (como cero cot)
Razonamiento de múltiples patas (por ejemplo, cuna autoconsistente, que genera múltiples hilos de cuna y usa la respuesta de mayor frecuencia)))
Planificador externo (como la definición del dominio de planificación)

Planifique con comentarios:

Itera y refina la subconmisión de acuerdo con la retroalimentación externa

Comentarios ambientales (como la señal de finalización de la tarea del juego)
Comentarios humanos (como solicitar comentarios de los usuarios)
Comentarios del modelo (por ejemplo, solicitar otro retroalimentación de LLM -CrubeSourcing)

Arquitectura inteligente: acción (acción)

La acción es responsable de transformar la decisión del cuerpo inteligente en un resultado específico.

Hay muchas formas posibles de objetivos de comportamiento, como:

Finalización de la misión (por ejemplo, hacer una selección de hierro en Minecraft)
Comunicación (por ejemplo, comparta información con otro inteligente o humano)
Exploración ambiental (como buscar su propio espacio de comportamiento y aprender su capacidad).

La generación de comportamiento generalmente proviene de la memoria o la planificación.

Arquitectura inteligente: adquisición de habilidades

Para realizar correctamente la acción en el espacio de acción, el cuerpo inteligente debe tener la capacidad de ser específico de la tarea.Hay dos métodos principales para lograr esto:

A través de la fina sintonización: la inteligencia de trenes en el conjunto de datos en anotaciones artificiales, generación de LLM o ejemplos del mundo real.
No hay fino: puede usar las habilidades congénitas de LLM a través de ingeniería rápida más complicada y/o ingeniería de mecanismo (es decir, combinar comentarios externos o acumulación de experiencia).

Ejemplos inteligentes en la literatura

Generando cuerpo inteligente: Simulación interactiva del comportamiento humano: inteligencia instanciada y generada en el entorno de sandbox virtual, lo que demuestra que el sistema del sistema multiinteligente tiene emergencias.A partir de las próximas indicaciones designadas para la fiesta de San Valentín, la experiencia inteligente enviará automáticamente invitaciones, se reunirá con nuevos amigos, saldrá y coordinará para participar juntos en la fiesta en los próximos dos días.Puedes usar A16Z Ai Town para probarlo tú mismo.

Descripción Selección del plan de explicación (DEPS): El primero puede completar el Smartizer de tareas múltiples de muestra cero de más de 70 tareas de Minecraft.

Viajero: El primer cuerpo inteligente impulsado por LLM en Minecraft, que refleja el aprendizaje permanente, puede continuar explorando el mundo, obtener varias habilidades y hacer nuevos descubrimientos sin intervención manual.Mejoró continuamente su código de ejecución de habilidades basado en la retroalimentación de las pruebas repetidas.

Calipso: El cuerpo inteligente diseñado para el juego «Dragon and Dungeon» puede ayudar a la creación principal de la mazmorra a crear y contar la historia.Su memoria a corto plazo se basa en la descripción de la escena, la información de los monstruos y el resumen anterior.

Fantasma en Minecraft (Gitm): Inteligencia inteligente y capaz de ser capaz en Minecraft, la tasa de éxito de los diamantes es del 67.5%, y la tasa de finalización de todos los elementos en el juego es del 100%.

Sayplan: Planificación de tareas a gran escala robótica basada en LLM, utilizando la representación de gráficos de escena 3D, que muestra la capacidad de realizar una planificación de tareas a largo plazo a partir de instrucciones de lenguaje abstracto y natural para la robótica.

Hugginggpt: Según las indicaciones del usuario, la planificación de la tarea se utiliza para seleccionar el plan de tareas, de acuerdo con la descripción de la descripción en la cara de abrazo y realizar todas las tareas subterráneas. otras tareas desafiantes.

Metagptio: Acepte la historia del usuario de entrada y salida / análisis competitivo / demanda / estructura de datos / API / documento.En el interior, hay múltiples inteligencias que constituyen varias funciones de las compañías de software.

Química: Una inteligencia química LLM, cuyo objetivo es utilizar las herramientas diseñadas por 18 expertos para completar las tareas como la síntesis orgánica, el descubrimiento de fármacos y el diseño de materiales.Se sintetizan la planificación y ejecución autónoma del repelente de insectos y tres catalizadores orgánicos, y se guía un nuevo tipo de grupo de color de cabello.

Babyagi: Use bases de datos OpenAI y vectores (como Chroma o Weaviate) para crear, determinar la infraestructura general de tareas de prioridad y ejecución.

Autogpt: Otro ejemplo de una infraestructura general para lanzar LLM Intelligence.

Ejemplo de cuerpo inteligente en cripto

(Nota: no todos los ejemplos están basados en LLM + algunos pueden estar más flojos en el concepto de cuerpo inteligente)

Frenrug de Ritualnet: Basado en el juego GPT-4 Turkish Carpet Salesman {https: // aiadventure.spiel.com/carpet}.Frenrug es un corredor, y cualquiera puede tratar de convencerlo de comprar a su amigo. TECH KEY.Cada mensaje de usuario se pasa a múltiples LLM ejecutándose por diferentes nodos de Infernet.Estos nodos respondieron en la cadena y votaron por LLM para determinar si el cuerpo inteligente debería comprar la clave propuesta.Cuando hay suficientes nodos para responder, la votación se agregará.

Gnosis utiliza la inteligencia de mercado predictiva de Autonolas: Los robots de IA son esencialmente paquetes de contratos inteligentes de AI Services.El servicio supervisará la solicitud, realizará la tarea y devolverá la respuesta en la cadena.Esta infraestructura de robot de IA se ha ampliado al mercado de pronóstico a través de Omen.Smarts registró el mercado en Omen, pagó el «robot» para predecir el tema del «robot» y usó el mercado de transacciones.

IIndaos GPT & LT;: GPT usa Syndicateio a Transaction Cloud API para administrar el USDC de forma independiente en la billetera de firma múltiple segura en su propia cadena base.Puede hablar con él y hacer sugerencias sobre cómo hacer el mejor uso de su capital, puede asignarse de acuerdo con sus sugerencias.

Inteligencia de juego: Hay muchas ideas aquí, pero en resumen, la inteligencia de IA en el entorno virtual es tanto un compañero (como AI NPC en Skyrim) como competidores (como un grupo de pingüinos gorditos).Smart puede ejecutar automáticamente la estrategia de ingresos para proporcionar bienes y servicios (como: propietarios de tiendas, comerciantes de viajes, proveedores de tareas de generación sofisticados) o personajes semi -play en la colonia paralela y la arena de AI.

Ángeles guardianes seguros: Use un conjunto de inteligencia de IA para monitorear billeteras y amenazas potenciales defensivas para proteger los fondos de los usuarios y aumentar la seguridad de las billeteras.Las características incluyen cancelación automática de permisos de contrato y fondos extraídos cuando atacan anormal o hackers.

Botto: Aunque Botto es un ejemplo de cuerpo inteligente definido en la cadena, muestra el concepto del artista en la cadena autónoma.Las personas pueden imaginar las diversas extensiones de la arquitectura del cuerpo inteligente de modo múltiple.—

Algunos proyectos inteligentes dignos de atención

(Nota: No todos los proyectos se basan en LLM + algunos pueden estar más flojos en el concepto de cuerpos inteligentes)

Buscador de aiway—— Colonización, contrato, estándares de contrato, activos, funciones, funciones de API, rutina + mapas de conocimiento descentralizados de rutina (es decir, la hoja de ruta virtual del ecosistema blockchain se puede navegar).Los usuarios serán recompensados por identificar la ruta factible utilizada por el cuerpo inteligente.Además, puede lanzar un shell que contenga la configuración de los personajes y la activación de habilidades (es decir, inteligente), y luego puede insertarlo en el mapa de conocimiento del solicitante de ruta.

Ritual– -En el ejemplo de FrenRug anterior, el nodo de infierno ritual se puede usar para configurar una arquitectura de cuerpo multiinteligente.Monitoreo de nodos en la cadena o debajo del enlace, y proporciona una salida con certificados opcionales.

Morfeo-La red personal de AI Point -to -point puede representar la ejecución de los usuarios de contratos inteligentes.Esto se puede utilizar para las billeteras Web3 y la gestión prevista de TX, el análisis de datos, los modelos de recomendación DAPPS y el contrato a través de interfaces de robot de chat y operaciones de gimnasia inteligente de expansión de memoria a largo plazo conectando aplicaciones y datos de usuarios.

Protocolo Dain—— Evaluar múltiples casos de uso implementados en Solana.Recientemente demostró una implementación de un robot comercial encriptado.

Naptha— – Acuerdo de disposición de Sminton, un nodo operador con una cadena en la cadena del cuerpo inteligente, la disposición de la tarea de disposición, el motor de disposición de flujo de trabajo LLM que admite el mensaje asincrónico que transmite a través de diferentes nodos y el sistema de certificación de flujo de trabajo para verificar el verificación del sistema ejecución.

Myshell-—El similar a la plataforma http: // caracteres.ai ai -caracter, los creadores pueden monetizar archivos de configuración inteligentes y herramientas en ellos.La infraestructura de modo multimodo contiene algunos ejemplos interesantes de inteligencia, que incluyen traducción, educación, compañía, codificación, etc.Contiene modelos de personal de desarrollo simple para la creación de cuerpos inteligentes libres de código simple y para ensamblar componentes de IA.

AI Arena– El juego competitivo de lucha de PvP, los jugadores pueden comprar, entrenar y enfrentar a NFT que apoya la IA.Los jugadores aprenden a aprender a jugar en diferentes mapas y escenas imitando aprender a entrenar a su Smartborn NFT aprendiendo la probabilidad relevante de comportamiento del jugador.Después del entrenamiento, los jugadores pueden enviar sus cuerpos inteligentes para participar en el ranking para obtener premios Token.No se basa en LLM, pero sigue siendo un ejemplo interesante de la posibilidad de juegos inteligentes.

Protocolo virtual—— Un protocolo para construir e implementar inteligencia multimodal en juegos y otros espacios en línea.Los tres prototipos principales de los virtuales de hoy incluyen espejos de caracteres IP, inteligencia funcional específica y sustitutos individuales.El contribuyente contribuye con datos y modelos a virtual virtual, y el verificado como el portero.Existe un mecanismo de incentivos económicos para promover el desarrollo y la monetización.

Brianknows—— Proporcione a los usuarios la interfaz de usuario para que la interacción con las partes inteligentes pueda ejecutar transacciones, investigar información específica de las criptomonedas e implementar contratos inteligentes de manera oportuna.En la actualidad, se admiten más de 10 de más de 100 operaciones integradas.Un ejemplo reciente es permitir que el cuerpo inteligente use un lenguaje natural para representar a los usuarios en Lido Eth.

Autonolas—— Proporcionar inteligencia local y local basada en la nube, inteligencia descentralizada y economía física inteligente profesional.Los ejemplos sobresalientes incluyen Defi e Inteligencia Predictiva, Representantes de Gobierno por IA y el mercado de herramientas inteligentes a inteligentes (agentes a agentes).Un protocolo para coordinar y motivar a Smart Gymnastics + OLAS Stack, este es un marco de código abierto para que los desarrolladores construyan un cuerpo inteligente que pueda ser de propiedad conjunta.

Creador.bid—— Proporcionar a los usuarios el rol de redes sociales SmartMen conectados con la API de tiempo real con X y Farcaster.Las marcas pueden comenzar la inteligencia basada en el conocimiento y realizar el mismo contenido que la marca en las plataformas sociales.

Envoltorio—— Proporcione varios productos inteligentes, como indexer (inteligencia de redes sociales de Farcaster), autotx (ejecución de planificación y transacciones con Morpheus y Flock.io), predicciones de predicción. asignación de recursos).

La verificación, desde que el flujo económico se guiará por la inteligencia, la verificación de la producción será muy importante (los artículos posteriores se introducirán en detalle en futuros artículos).Los métodos de verificación incluyen ZKML, soluciones de teoría de juegos del protocolo ORA, ZKML, soluciones de teoría de juegos y soluciones basadas en hardware como TEE.

Algunos de los pensamientos sobre la cadena

Los inteligentes que pueden tener, negociables y tokens pueden realizar varios tipos de funciones, desde la compañía hasta las aplicaciones financieras,
Puede representar la inteligencia de usted identificar, aprender y participar en la economía de los juegos;
Inteligencia que puede simular un comportamiento humano real, para oportunidades de ingresos
Las billeteras multiinteligentes administradas por múltiples inteligencia pueden servir como administradores de activos independientes
AI gestionó la gobernanza DAO (como la Comisión Token, la creación o gestión de las propuestas, la mejora de procesos, etc.)
Use el almacenamiento o base de datos Web3 como un sistema de incrustación de vectores combinados para compartir y estado de memoria permanente
Las operaciones locales, participan en la red de consenso global, realizan tareas definidas por el usuario
Mapa de interacción y conocimiento de API existente y nueva de acuerdo
Red autónomo de Guardian, seguridad de firma múltiple, seguridad de contrato inteligente y mejora de la función
Realmente invirtiendo en DAO (por ejemplo, DAO, un coleccionista de historiadores del arte, analistas de inversiones, analistas de datos y caracteres de inteligencia de Degen))))
Token Economics y Contract Simulación y prueba de seguridad
Intención general de administrar, especialmente cuando la experiencia de usuario encriptada (como Bridge o Defi)
Arte o proyecto experimental

Atraer al siguiente mil millones de usuarios

Como dijo recientemente el co -undador del Fondo de Varaint, Jesse Walden, la inteligencia independiente es una evolución del uso de blockchain, no una revolución: ya tenemos robots de tareas de protocolo, robots de francotiradores, vigilantes MEV, paquetes de herramientas de robot, etc.Smart es solo la extensión de todo esto.

Muchas áreas de cifrado se construyen de una manera que sea propicio para la ejecución de la inteligencia, como los juegos y Defi.Suponiendo que el costo de LLM está disminuyendo en comparación con el rendimiento de la tarea + la mayor accesibilidad de la creación y el despliegue de las partes inteligentes, es difícil imaginar que una inteligencia de IA no dominará el vínculo de interacción y se convertirá en el próximo mil millones de usuarios de mil millones de cifrado.