区块链和大模型的结合

大模型 @区块链(4个应用)_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=O83Ahttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d

        通过使用自然语言询问有关Aptos区块链生态系统的任何问题,使用户能够无缝地进入web3,开发人员可以通过轻松访问资源构建智能合约和去中心化应用程序。

与copilot结合,支持合约开发、测试等功能

区块链是开启人工智能大时代的关键变量 AI大模型时代或已走向终局,前路未知

  2022年11月30日,人工智能公司OpenAI推出了 AI 聊天机器人ChatGPT,在短短两个月的时间里,活跃用户数突破一亿,成为史上用户数增长最快的消费级应用。ChatGPT成功背后是OpenAI训练的1750亿参数模型GPT-3。一时间AI大模型迅速成为时代焦点,微软百亿美元投资OpenAI,谷歌、特斯拉、百度、阿里、小米等国内外互联网巨头在几个月的时间内纷纷推出自己的AI大模型,OpenAI迅速迭代出GPT-4,几乎每个月都至少有一家科技大公司入局训练大模型,人工智能成为当前最炙手可热的赛道。

    然而就在这样一个市场狂欢、科技巨头纷纷“走火入模”的时刻,AI大模型的领军者,OpenAI,却给市场浇了一盆冷水。2023年4月18日在麻省理工学院的活动中,OpenAI的CEO Sam Altman在演讲中警告称:“我们已经处在大模型时代的尾声”,并表示如今的AIGC发展中,将数据模型进一步做大,塞进更多数据的方式,已经是目前人工智能发展中最后一项重大进展,并且还声称目前还不清楚未来的发展方向何去何从。

    如果抛开过热的市场预期和浮躁的跟风模仿去分析问题的本质,Altman对未来AI的发展方向是清晰而准确的。其说法侧面道出了OpenAI乃至整个AI赛道参与者目前所面临的现实困境:

    1. 可用数据枯竭带来的数据瓶颈

    OpenAI最早的语言模式是GPT-2,于2019年公布,发布时就有 15亿参数,此后随着OpenAI研究人员发现扩大模型参数数量能有效提升模型完善程度,真正引爆AI行业浪潮的GPT-3.5发布时,参数数量已经达到了17

### MCP大模型结合使用的场景与示例 MCP(大模型上下文协议)是一种用于连接大模型与其外部资源的通信机制,能够使大模型高效获取所需数据并生成智能化响应。以下是几个具体的结合使用场景及其示例: #### 1. 数据库集成 通过MCP协议,大模型可以轻松访问本地或远程数据库中的结构化数据。例如,在MySQL数据库中存储大量业务数据时,可以通过MCP发送SQL查询请求来提取特定信息[^2]。 ```python import mcp_client def fetch_data_from_db(query): client = mcp_client.MCPClient('mysql://localhost/mydatabase') result = client.execute_query(query) return result query = "SELECT * FROM users WHERE age > 30" data = fetch_data_from_db(query) print(data) ``` 此代码片段展示了如何利用MCP客户端从MySQL数据库检索年龄大于30岁的用户记录。 #### 2. 虚拟环境下的功能测试 为了验证MCP服务端的功能是否正常工作,可以在专用目录下创建虚拟环境,并运行相应的脚本来模拟实际操作过程[^1]。 ```bash cd mcp-demo .\.venv\Scripts\activate python client.py server.py ``` 这段命令序列说明了启动基于Python编写的MCP客户端服务端的方法,便于开发者快速搭建实验平台。 #### 3. 多模态支持 随着技术进步,未来的MCP不仅限于文字形式的信息传递,还将覆盖图片识别、音频分析等多个领域,从而进一步拓宽其适用范围[^3]。 假设存在一个图像分类任务,则可通过如下方式调用相关API完成自动化处理: ```python from PIL import Image import requests image_path = 'sample_image.jpg' url = 'http://mcp-server/image_classification' with open(image_path, 'rb') as f: response = requests.post(url, files={'file': f}) result = response.json() print(f'Image classified as {result["label"]}') ``` 这里演示了一个简单的HTTP POST请求例子,其中包含了待上传文件以及目标URL地址。 #### 4. 去中心化的AI代理协作 借助区块链等先进技术手段,可构建起分布式的智能体网络体系架构,在保障隐私安全的同时促进不同节点间资源共享与协同作业能力提升[^3]。 这种模式特别适合那些涉及多方参与且需保持高度透明度的应用场合,比如供应链管理或者金融交易审计等领域。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值