AI与加密技术融合的三大战略方向

当前，AI与加密技术的交汇正进入高速发展阶段。本文详细阐述了AI+加密融合的三大重点发展方向。

概要

1. 构建最具活力的智能代理驱动经济

智能代理在链上运作已经证明可行。这一领域的实验不断突破代理链上操作的边界，潜力巨大，设计空间广阔。目前这已成为加密和AI领域最具突破性和爆发力的方向之一，而这仅仅是开始。

2. 提升LLM在代码开发中的能力

大语言模型在代码编写方面表现出色，未来还将进一步提升。通过这些能力，开发者的效率有望提升2-10倍。近期，通过建立高质量基准来评估LLMs理解和编写代码的能力，将有助于理解LLMs对生态系统的潜在影响。高质量的模型微调方案将在基准测试中得到验证。

3. 支持开放且去中心化的AI技术栈

"开放且去中心化的AI技术栈"包含以下关键要素：

• 训练数据获取
• 训练和推理计算能力
• 模型权重共享
• 模型输出验证能力

这种开放的AI技术栈的重要性体现在：

• 加速模型开发创新和实验
• 为不信任中心化AI的用户提供替代方案

1. 构建最具活力的智能代理驱动经济

当AI代理开始参与链上活动时，一个充满可能性的新世界已经展开。目前这一领域的创新包括：

• 新型数字社区的发展
• 用户能够轻松创建和部署智能代理及其相关代币的平台
• 基于知名加密投资者个性特征训练的AI基金经理正在涌现
• 游戏平台让玩家通过指导代理行动来参与游戏，经常产生意想不到的创新玩法

未来发展方向

未来，智能代理可以管理需要多方经济协调的复杂项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗化合物。具体而言：

• 通过代币募资平台进行募资
• 利用募集资金支付付费研究资料的访问费用，在去中心化计算网络上进行化合物模拟的计算费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

除了复杂项目外，代理也可以执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，其应用场景具有无限可能。

代理在链上执行金融活动的优势

加密货币在某些领域具有独特优势：

• 小额支付应用
• 速度优势------即时结算功能、有助于代理实现最大的资本效率
• 通过DeFi进入资本市场------代理可以无缝地铸造资产、进行交易、投资理财、借贷操作、使用杠杆等

从技术发展规律来看，路径依赖性起着关键作用。随着越来越多的代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

未来发展方向

特别关注以下几个方向的探索：

1. 风险控制机制
2. 推动非投机性使用场景
3. 开发进度要求

2.提升LLMs编写代码的能力，赋能开发者

LLMs已经展现出强大的能力并在快速进步。在LLM的应用领域中，编写代码这一领域可能会出现特别陡峭的进步曲线，因为这是一个可以客观评估的任务。

然而，目前有几个挑战阻碍了LLMs在理解方面达到卓越水平：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建（Verified builds）数量不足
• 缺乏高信息价值的互动
• 基础设施发展迅速，导致旧代码可能不适合当前需求
• 缺乏评估模型理解程度的方法

未来发展方向

• 帮助在互联网上获取更好的数据
• 更多团队发布验证构建（Verified builds）
• 生态系统中更多人在Stack Exchange上积极提出好问题并提供高质量回答
• 创建高质量的基准测试，用于评估LLMs的理解程度
• 创建在上述基准测试中表现良好的LLM微调模型

最终的重大成就将是：完全由AI创建的全新的、高质量的、差异化的验证节点客户端。

3.支持开放和去中心化的AI技术栈

在AI领域，开源和闭源模型之间的长期力量平衡仍不明朗。目前最简单的预期是维持现状------大型科技公司推动前沿发展，而开源模型则快速跟进，并在特定应用场景中通过微调获得独特优势。

支持以下要素的访问权限：

• 训练数据
• 训练和推理算力
• 模型权重
• 模型输出验证能力

这一战略的重要性体现在：

1. 开源模型加速创新迭代
2. 为不信任中心化AI的用户提供选择

生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈：

• 数据采集
• 去中心化算力
• 去中心化训练框架

未来发展方向

希望在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品：

• 去中心化数据采集
• 链上身份：支持钱包验证人类身份的协议，验证AI API响应的协议，使用户能够确认他们正在与LLM交互
• 去中心化训练
• IP基础设施：使AI能够对其使用的内容进行许可（并支付）