فريق ALLindoge: من الناحية التقنية، لاحظنا عدة اتجاهات واضحة في التطور.

أولاً، التكامل العميق بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والبلوكشين، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم ومعالجة البيانات على السلسلة بشكل أفضل، ويوفر واجهات مستخدم أكثر طبيعية وذكاءً لتطبيقات البلوكشين.

ثانيًا، ظهور تحليلات البيانات متعددة السلاسل، مع تنوع بيئة البلوكشين، أصبح من المهم بشكل متزايد وجود أدوات ذكاء اصطناعي قادرة على جمع وتحليل البيانات عبر السلاسل المختلفة.

ثالثًا، صعود اقتصاد الوكيل الذكي، حيث تحصل كيانات الذكاء الاصطناعي ذات الوظائف المحددة والاستقلالية على هويات مستقلة وقدرات مشاركة اقتصادية على البلوكشين، مما يخلق أنماط تبادل قيمة جديدة تمامًا.

رابعًا، تقدم تقنيات الحوسبة مع حماية الخصوصية، التي تتيح للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الحساسة مع الحفاظ على خصوصية المستخدم، مما يحل التناقض بين شفافية البلوكشين وخصوصية البيانات.

توضح الصورة كيف تتكامل نماذج اللغة الكبيرة مع تقنية البلوكشين لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي.