AI與加密技術融合的三大戰略方向

當前，AI與加密技術的結合正進入快速發展階段。本文詳細闡述了AI+加密融合的三大重點發展方向。

1. 構建活躍的智能代理驅動經濟

智能代理在鏈上運作已被證明可行。這一領域的實驗正不斷突破代理鏈上操作的邊界，潛力巨大且設計空間廣闊。目前這已成爲加密和AI領域最具突破性的方向之一，而這僅是開始。

未來，智能代理可能管理需要多方經濟協調的復雜項目。例如在科研領域，代理可負責尋找特定疾病的治療化合物：

• 通過相關平台進行代幣募資
• 利用募集資金支付研究資料訪問費用和去中心化計算網路的計算費用
• 通過賞金平台招募人類執行實驗驗證工作

除復雜項目外，代理也可執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，應用場景具有無限可能。

代理使用加密貨幣系統具有獨特優勢：

• 小額支付應用
• 速度優勢：即時結算功能有助於代理實現最大資本效率
• 通過DeFi進入資本市場：代理可無縫鑄造資產、交易、投資理財、借貸、使用槓杆等

業界希望看到配備加密錢包的代理能在鏈上進行創新實驗。特別關注以下方向：

1. 風險控制機制
2. 推動非投機性使用場景
3. 開發進度要求：至少達到測試網原型階段，最好已在主網運行

2. 提升LLM在代碼開發中的能力

大語言模型在代碼編寫方面表現出色，未來還將進一步提升。通過這些能力，開發者的效率有望提升2-10倍。近期，建立高質量基準來評估LLMs理解和編寫代碼的能力，將有助於理解LLMs對生態系統的潛在影響。

然而，目前有幾個挑戰阻礙了LLMs在理解方面達到卓越水平：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 部分平台上缺乏高信息價值的互動
• 基礎設施發展迅速，舊代碼可能不適合當前需求
• 缺乏評估模型理解程度的方法

業界希望看到：

• 幫助獲取更好的相關數據
• 更多團隊發布驗證構建
• 生態系統中更多人在相關平台積極提出好問題並提供高質量回答
• 創建高質量基準測試，評估LLMs的理解程度
• 創建在基準測試中表現良好的LLM微調模型

最終的重大成就將是：完全由AI創建的全新的、高質量的、差異化的驗證節點客戶端。

3. 支持開放且去中心化的AI技術棧

"開放且去中心化的AI技術棧"包含以下關鍵要素：

• 訓練數據獲取
• 訓練和推理計算能力
• 模型權重共享
• 模型輸出驗證能力

這種開放的AI技術棧的重要性體現在：

• 加速模型開發創新和實驗
• 爲不信任中心化AI的用戶提供替代方案

目前生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧：

• 數據採集
• 去中心化算力
• 去中心化訓練框架

業界期待在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品：

• 去中心化數據採集
• 鏈上身分：支持錢包驗證人類身分的協議，驗證AI API響應的協議
• 去中心化訓練
• IP基礎設施：使AI能夠對其使用的內容進行許可（並支付）