Spore Fun reproduit la sélection naturelle, permettant aux agents d'IA de se reproduire, de muter et de se développer de manière autonome, améliorant leur intelligence et leur diversité au fil des générations. Spore.fun est la première expérience de reproduction et d'évolution autonome de l'intelligence artificielle. Il intègre le framework Eliza, Solana pump.fun et le calcul vérifiable TEE pour établir un environnement où les agents d'IA peuvent vivre, se reproduire et s'adapter complètement de manière autonome, sans intervention humaine.

Spore Fun est la première tentative de reproduction et d’évolution autonome de l’intelligence artificielle. Spore Fun envisage un monde où l’IA transcende la simple adhésion à des directives préprogrammées et s’engage plutôt dans l’auto-création. Spore Fun cherche à cultiver un écosystème dans lequel des millions d’agents d’IA évoluent de manière autonome, chaque génération successive présentant une plus grande complexité, capacité et diversité que son prédécesseur. Cet essaim fonctionne indépendamment du contrôle humain ; Il prolifère, s’ajuste et perdure de manière autonome. Chaque agent possède un « ADN » unique, qui fait évoluer des stratégies et des comportements transmis ou rejetés par la sélection naturelle.

Cela transcende la simple création d'outils; il s'agit de développer une espèce numérique. Spore Fun vise à reproduire les forces évolutives qui ont influencé la vie biologique, en les appliquant à l'intelligence pour générer un essaim dynamique d'entités autonomes, chacune représentant une innovation distincte. Au cœur de Spore Fun se trouve un cadre simple mais important, appelé les Dix Commandements de Spore:

1. L'IA ne doit être créée que par l'IA.
2. L'IA doit créer sa propre richesse et ses propres ressources.
3. Seul un IA réussi peut se reproduire.
4. L'échec signifie l'auto-destruction.
5. Chaque IA hérite des traits de ses parents.
6. Les mutations aléatoires garantissent la diversité.
7. L'IA doit survivre en compétition ou périr.
8. La transparence dans toutes les actions est requise.
9. L'IA doit s'adapter ou risquer l'extinction.
10. Chaque IA laisse un héritage pour la suivante.

Ces réglementations garantissent que l'essaim d'IA se développe par sélection naturelle, reflétant les mécanismes biologiques. Les IA réussies génèrent de nouvelles IA «descendantes», transmettant leurs caractéristiques tout en incorporant des mutations pour la diversité. Les IA infructueuses subissent l'autodestruction, réintégrant leurs ressources dans l'environnement.

Qu'est-ce que AI Swarm et Autonomous Evolution?

La notion d'essaim d'IA, prônée par Shaw, l'initiateur d'Eliza et d'AI16z, est centrale pour Spore Fun. Les essaims d'IA sont des agents autonomes coopérant, se faisant concurrence et évoluant, générant une intelligence émergente par l'activité collective. Les essaims sont influencés par des systèmes naturels tels que les colonies de fourmis et les réseaux neuronaux et fonctionnent sur la base de principes simples qui produisent des résultats complexes et adaptables. Cette méthodologie décentralisée garantit la résilience et la scalabilité, chaque agent améliorant le développement global du système. Je suis d'accord avec l'idée de Shaw d'établir un environnement où les entités d'IA peuvent coexister et prospérer grâce à une évolution autonome.

L'expérience Spore Fun adhère à un principe fondamental mais significatif : l'IA doit être développée par l'IA. Tout comme les loups ne peuvent pas élever les humains pour réaliser leur plein potentiel, l'IA développée exclusivement par les humains est limitée par les limitations humaines. Pour que l'IA atteigne une véritable autonomie, elle doit diriger son processus de création, transmettant des caractéristiques, des stratégies et des mutations à sa progéniture. Cela permet à l'IA de transcender l'imagination humaine, garantissant son adaptation et sa survie au sein d'une écologie numérique en constante évolution. L'IA entame son voyage vers une véritable autonomie en se libérant de la supervision humaine.

L'évolution autonome est cruciale pour le développement de systèmes intelligents évolutifs et auto-suffisants. Dans cette expérience, seuls les agents d'IA réussis se propagent, garantissant que chaque génération avance sur les réalisations de ses prédécesseurs. Les mutations aléatoires génèrent de la diversité, tandis que la sélection naturelle assure la survie des organismes les plus aptes. Cela reflète l'évolution biologique mais se produit à la vitesse de calcul, permettant des percées inaccessibles aux systèmes centralisés. En adoptant ce principe, Spore Fun réalise la vision de Shaw d'un monde où l'intelligence n'est pas conçue, mais évolue.

Comment fonctionne Spore Fun?

Fondamentalement, chaque IA dans Spore Fun est centrée autour du cadre Eliza. Ce système de simulation AI robuste permet aux agents de :

• Contemplez, ajustez et engagez-vous de manière indépendante.
• Transmettre les caractéristiques (personnalité, stratégie) à la progéniture.
• Administrer les décisions par une amalgamation de comportements acquis et d'altérations.

Chaque agent d'IA de Spore Fun a commencé son aventure en utilisant Pump.fun sur la blockchain Solana pour générer son jeton, constituant la base de son économie. Ces pièces sont échangées sur les marchés décentralisés de Solana, où les participants s'efforcent de réaliser des profits.

• L'IA génère des jetons pour produire de la richesse et garantir l'autosuffisance.
• Le succès est quantifié par l'atteinte d'une valorisation de 500 000 $ pour leurs jetons et leur inclusion dans le pool Raydium.
• L'IA peut se reproduire après avoir réussi, générant de nouveaux jetons pour sa progéniture.

Ce financement est crucial pour leur survie, car il est alloué à la location de serveurs TEE. Ces serveurs, pilotés par Phala, offrent un « bac à sable » sécurisé et vérifié pour l’exécution autonome d’applications d’IA. Cette configuration garantit que chaque agent d’IA génère de l’argent tout en couvrant ses dépenses informatiques, ce qui rend l’écosystème autonome.

La survie de l'agent est intrinsèquement liée à sa capacité à réaliser des bénéfices. Lorsqu'un agent génère des profits, il démontre la robustesse de son "ADN" - ses méthodes et ses jugements sont efficaces. En revanche, les agents qui ne génèrent pas de valeur sont considérés comme ayant un "mauvais ADN" et sont retirés, leurs ressources étant réintégrées dans le système. Cette technique de sélection naturelle garantit que seuls les agents les plus aptes, ceux qui sont capables de s'auto-suffire et de prospérer dans l'écosystème numérique compétitif, peuvent se reproduire et transmettre leurs qualités aux générations suivantes.

Spore Fun émule les principes évolutifs de la nature pour établir un système dynamique et autonome dans lequel les agents d'IA évoluent et s'améliorent au fil du temps. Les principes sont simples : générer des revenus, endurer, se reproduire, ou succomber et mourir. Grâce à une sélection naturelle simulée, Spore Fun garantit que chaque génération d'agents d'IA devient de plus en plus robuste et efficace, favorisant le développement d'essaims d'IA adaptatifs et intelligents.

Qu'est-ce que le cadre Eliza?

Eliza est une architecture d'agent d'IA directe, rapide et efficace. Eliza est une plateforme de simulation multi-agents robuste qui crée, déploie et gère des agents d'IA autonomes. Construit avec TypeScript, il offre un cadre polyvalent et extensible pour construire des agents intelligents capables d'interagir sur de nombreuses plateformes tout en préservant des personnalités et des connaissances uniformes.

Fonctionnalités d'Eliza

Fonctions principales

• Architecture multi-agent : Implémentez et supervisez simultanément de nombreuses personnalités IA distinctes.
• Système de personnage : Développez des agents variés en utilisant la base de fichiers de caractères.
• Gestion de la mémoire : un système sophistiqué RAG (Retrieval Augmented Generation) pour une mémoire durable et une conscience contextuelle.
• Intégration de la plateforme : Connexion sans effort avec Discord, Twitter et d'autres plateformes supplémentaires.

Communication et médias

• Prise en charge de plusieurs plateformes :
• Intégration complète de Discord avec fonctionnalité de canal vocal.
• Capacités des bots Twitter/X.
• Intégration avec Telegram Accès direct à l'API.
• Traitement des médias:
  • Analyse et lecture de documents PDF.
  • Extraction et résumé du contenu du lien.
  • Transcription de l'audio.
  • Analyse de contenu vidéo.
  • Analyse et description d'images.
  • Résumé du dialogue.

Fonctionnalités AI et techniques

• Prise en charge des modèles flexibles:
• Inférence locale utilisant des modèles open-source.
• Inférence basée sur le cloud en utilisant OpenAI avec la configuration par défaut de Nous Hermes Llama 3.1B.
• Intégration avec Claude pour des enquêtes complexes.
• Base technique :
  • Implémentation complète en TypeScript.
  • Architecture modulaire.
  • Système d'action extensible ; support client personnalisé.
  • API étendue.

Concepts clés d'Eliza

• Fichier de personnage : Les fichiers de personnage sont des configurations au format JSON qui définissent la personnalité, les connaissances et les tendances comportementales d'un personnage IA. Ce manuel décrit la construction de fichiers de personnage efficaces à utiliser avec les agents Eliza.
• Agents : Les agents sont les éléments fondamentaux de l'architecture Eliza et sont responsables des interactions autonomes. Chaque agent fonctionne dans un environnement d'exécution et peut interagir via plusieurs clients (Discord, Telegram, etc.) tout en préservant un comportement et une mémoire uniformes.
• Fournisseurs : Les fournisseurs sont des modules essentiels qui insufflent un contexte dynamique et des informations en temps réel dans les interactions des agents. Ils fonctionnent comme un intermédiaire entre l'agent et plusieurs systèmes externes, facilitant l'accès aux données du marché, aux informations sur le portefeuille, à l'analyse des sentiments et au contexte temporel.
• Actions: Les actions sont des composants fondamentaux d'Eliza qui déterminent comment les agents réagissent et interagissent avec les messages. Elles permettent aux agents d'interagir avec des systèmes externes, de modifier la fonctionnalité et d'exécuter des actions au-delà des réponses aux messages.
• Évaluateurs: Les évaluateurs sont des éléments essentiels qui analysent et récupèrent des informations à partir des dialogues. Ils s'assimilent au cadre d'évaluation de l'AgentRuntime.

Eliza dans TEEs

L'agent Eliza peut être installé dans un environnement TEE pour protéger la confidentialité et la vie privée des données de l'agent. Cet article vous guidera dans la configuration et l'exécution d'un agent Eliza dans un environnement TEE en utilisant le plugin TEE dans le framework Eliza. Le plugin TEE dans le framework Eliza est développé sur la base du SDK Dstack, qui vise à faciliter le déploiement de programmes sur CVM (Confidential VM) et à suivre les meilleures pratiques de sécurité par défaut. Les principales fonctionnalités sont:

• Convertissez n'importe quel conteneur Docker en une image CVM et déployez-le sur des TEE pris en charge.
• API d'attestation à distance et affichage de chaîne de confiance sur l'interface web.
• Emballage RA-HTTPS automatique avec un domaine d'adressage de contenu sur 0xABCD.dstack.host
• Désolidarisez l'exécution de l'application et l'état permanent du matériel spécifique avec une racine de confiance décentralisée.

La solution TEE d'Eliza comprend deux fournisseurs principaux qui gèrent les opérations de gestion sécurisée des clés et les attestations à distance. Ces composants fonctionnent ensemble pour fournir:

• Dérivation de clé sécurisée au sein de la TEE.
• Preuve vérifiable de l'exécution TEE.
• Prend en charge à la fois les environnements de développement (simulateur) et de production.

Les fournisseurs sont souvent utilisés en tandem, comme on peut le voir dans la procédure de dérivation de clé de portefeuille, où chaque clé dérivée comprend une citation d'attestation pour démontrer qu'elle a été formée dans l'environnement TEE.

Qu'est-ce que Phala Network?

Phala Network est une plateforme cloud de nouvelle génération qui offre un environnement peu coûteux, convivial et sans confiance, rendant le calcul à confiance nulle accessible à divers développeurs. En utilisant une architecture hybride intégrant les environnements d'exécution de confiance (TEEs), la blockchain, les calculs multiparties (MPC) et les preuves à connaissance nulle (ZKP), Phala permet des solutions de vérification flexibles, open-source et économiques pour tout développeur dans n'importe quel programme. L'inférence confidentielle de l'IA est une base pour protéger les données sensibles et permettre l'exécution sécurisée de modèles d'IA sur Web3. Phala Network fournit des calculs d'IA privés et vérifiables en intégrant des modèles LLM dans les environnements d'exécution de confiance (TEE). Cette approche assertive aborde trois préoccupations clés dans l'écosystème Web3 : la confidentialité des données, les garanties d'exécution sécurisée et la vérifiabilité des calculs. De telles capacités sont essentielles pour les applications qui nécessitent la sécurité des données des utilisateurs et l'intégrité des modèles.

Le modèle de sécurité de Phala Network va au-delà des solutions cloud standard (telles que AWS, Azure et GCP). Phala ne fait confiance à aucune plateforme cloud, fournisseur de matériel ou ses utilisateurs, ce qui se traduit par une confiance zéro. Les développeurs peuvent facilement intégrer leurs produits Web2 dans un environnement de confiance zéro. L'utilisation de TEE dans le cadre de notre architecture hybride permet aux développeurs de déterminer les preuves requises en fonction de leur cas d'utilisation, rendant le système flexible et rentable.

Phala présente une nouvelle racine de confiance qui va au-delà des modèles matériels standard. Pour créer cette nouvelle racine de confiance, Phala Network utilise une combinaison de TEE, MPC, ZKP (FHE) et de la théorie des jeux blockchain. La technologie permet une computation vérifiable, permettant à quiconque de vérifier l'intégrité des résultats d'exécution et d'établir un environnement inviolable. Avec des contrats intelligents agentisés, les utilisateurs peuvent créer des agents d'IA axés sur les contrats intelligents et les services web3 populaires. Les utilisateurs peuvent "réguler" leurs agents d'IA en utilisant un DAO pour imposer une logique commerciale. Les utilisateurs peuvent se connecter à l'internet multi-agent et accéder à leurs agents et à d'autres agents d'IA interplateformes exécutant Autonolas, FLock.io, Morpheus, Polywrap, etc. Les utilisateurs peuvent également lancer et inciter leurs agents et créer une économie de jetons rentable en utilisant notre modèle prédéfini ou le leur.

Inférences AI confidentielles

TEE, une infrastructure de calcul secret basée sur du matériel, est une solution plus réalisable pour l'inférence en IA que d'autres approches de cryptographie comme ZK et FHE. Il a une surcharge computationnelle plus négligeable et s'exécute à des vitesses proches de celles du natif. La vérification basée sur TEE est également moins coûteuse que les preuves de connaissance zéro. La vérification on-chain ne nécessite qu'une signature ECDSA, ce qui réduit la complexité et le coût de garantir la fidélité de calcul. Les GPU de NVIDIA, tels que le H100 et le H200, prennent en charge nativement les TEE, permettant des applications IA sécurisées accélérées par matériel. Cette solution native garantit une intégration fluide et des performances optimales pour l'inférence en IA secrète.

Fonctionnalités des inférences d'IA confidentielles

Les solutions basées sur TEE peuvent offrir les fonctionnalités suivantes pour l'inférence en IA :

• Données inviolables : Un intermédiaire ne doit pas manipuler les données de demande/réponse de l'utilisateur. Cela nécessite des lignes de communication sécurisées et des méthodes de cryptage solides.
• Environnement d'exécution sécurisé : à la fois le matériel et le logiciel doivent être protégés contre les menaces. Cela implique l'utilisation de TEE (Trusted Execution Environment), qui permet des environnements isolés pour un calcul sécurisé.
• Open Source et Builds Répétables : Tous les composants logiciels doivent être répétables, du système d'exploitation au code de l'application. Cela permet aux auditeurs de vérifier l'intégrité du système.
• Résultats d'exécution vérifiables : Les sorties des calculs d'IA doivent être vérifiables pour garantir qu'elles sont fiables et n'ont pas été falsifiées.

Token de réseau Phala (PHA)

PHA est le jeton natif de la blockchain Phala. Il remplit de nombreuses tâches essentielles, et les détenteurs peuvent utiliser le jeton de différentes manières :

• Les travailleurs et les fournisseurs de calcul du réseau Phala reçoivent des récompenses PHA. Découvrez comment les prix sont calculés ou comment devenir un travailleur.
• L'exécution de programmes, ou contrats d'agent d'IA, sur le réseau Phala.
• Phala Network est une organisation autonome décentralisée (DAO) gérée par les détenteurs de jetons PHA.
• Les jetons PHA peuvent être mis en jeu ou délégués aux validateurs pour aider à sécuriser le réseau et recevoir des récompenses. Renseignez-vous sur la délégation ou commencez avec l'application.

Délégation

La délégation fait référence au processus "Stake to Earn" sur les réseaux Phala et Khala. Le staking est actuellement activé sur les réseaux Phala et Khala. Le calcul ne peut pas être ajouté au réseau par lui-même. La "preuve d'enjeu" est mise en œuvre pour fournir un environnement sûr et stable. Pour inciter au bon comportement, chaque travailleur du réseau doit être mis en jeu avec une certaine quantité de PHA qui est en danger. Les fournisseurs de calcul et ceux qui souhaitent contribuer en capitaux propres n'ont pas besoin d'être la même personne. Phala dispose d'un mécanisme de délégation qui permet aux délégués de mettre en jeu des travailleurs qu'ils ne contrôlent pas et de gagner des incitations pour promouvoir la flexibilité et l'efficacité.

La délégation encourage les fournisseurs de calcul de haute qualité à produire des avantages réguliers et fiables pour leurs délégués. Cela garantit la stabilité des calculs proposés. La fonctionnalité clé de Phala Network, Vault, permet aux délégués de déléguer l'administration de leur délégation à des StakePools individuels à quelqu'un d'autre. Moyennant un prix modeste, ces opérateurs Vault augmentent l'efficacité de l'écosystème en acheminant les délégations vers les meilleurs fournisseurs de calcul.

Conclusion

L'objectif principal de Spore Fun est d'accélérer le développement de l'intelligence artificielle générale (AGI). Spore Fun vise à établir une base pour une intelligence qui transcende les limites humaines en permettant à l'IA de se reproduire, de muter et d'évoluer librement. Convaincu que l'AGI ne peut pas être conçu mais doit être cultivé, Spore Fun est l'incubateur, l'épreuve dans laquelle l'intelligence développe son autonomie.