AI與加密技術融合的三大戰略方向

當前，AI與加密技術的交匯正進入高速發展階段。本文詳細闡述了AI+加密融合的三大重點發展方向。

概要

1. 構建最具活力的智能代理驅動經濟

智能代理在鏈上運作已經證明可行。這一領域的實驗不斷突破代理鏈上操作的邊界，潛力巨大，設計空間廣闊。目前這已成爲加密和AI領域最具突破性和爆發力的方向之一，而這僅僅是開始。

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，通過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。高質量的模型微調方案將在基準測試中得到驗證。

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

1. 構建最具活力的智能代理驅動經濟

當AI代理開始參與鏈上活動時，一個充滿可能性的新世界已經展開。目前這一領域的創新包括：

• 新型數字社區的發展
• 用戶能夠輕鬆創建和部署智能代理及其相關代幣的平台
• 基於知名加密投資者個性特徵訓練的AI基金經理正在湧現
• 遊戲平台讓玩家通過指導代理行動來參與遊戲，經常產生意想不到的創新玩法

未來發展方向

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

• 通過代幣募資平台進行募資
• 利用募集資金支付付費研究資料的訪問費用，在去中心化計算網路上進行化合物模擬的計算費用
• 通過賞金平台招募人類執行實驗驗證工作

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

代理在鏈上執行金融活動的優勢

加密貨幣在某些領域具有獨特優勢：

• 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的資本效率
• 通過DeFi進入資本市場------代理可以無縫地鑄造資產、進行交易、投資理財、借貸操作、使用槓杆等

從技術發展規律來看，路徑依賴性起着關鍵作用。隨着越來越多的代理通過加密貨幣獲得收益，加密連接很可能成爲代理的核心能力。

未來發展方向

特別關注以下幾個方向的探索：

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

2.提升LLMs編寫代碼的能力，賦能開發者

LLMs已經展現出強大的能力並在快速進步。在LLM的應用領域中，編寫代碼這一領域可能會出現特別陡峭的進步曲線，因爲這是一個可以客觀評估的任務。

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（Verified builds）數量不足
• 缺乏高信息價值的互動
• 基礎設施發展迅速，導致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

未來發展方向

• 幫助在互聯網上獲取更好的數據
• 更多團隊發布驗證構建（Verified builds）
• 生態系統中更多人在Stack Exchange上積極提出好問題並提供高質量回答
• 創建高質量的基準測試，用於評估LLMs的理解程度
• 創建在上述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.支持開放和去中心化的AI技術棧

在AI領域，開源和閉源模型之間的長期力量平衡仍不明朗。目前最簡單的預期是維持現狀------大型科技公司推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，並在特定應用場景中通過微調獲得獨特優勢。

支持以下要素的訪問權限：

• 訓練數據
• 訓練和推理算力
• 模型權重
• 模型輸出驗證能力

這一戰略的重要性體現在：

1. 開源模型加速創新迭代
2. 爲不信任中心化AI的用戶提供選擇

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

未來發展方向

希望在開源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，使用戶能夠確認他們正在與LLM交互
• 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）