AI與加密技術的融合：三大發展方向

在當前AI與加密技術交匯的實驗階段，呈現出"寒武紀爆發"式的發展態勢。本文將詳細探討AI與加密融合的三個重點方向。

主要內容概要

1. 打造活躍的智能代理驅動經濟
2. 增強大語言模型在開發中的應用
3. 推動開放和去中心化的AI技術基礎設施

1. 打造活躍的智能代理驅動經濟

一些項目已經證實了AI代理在鏈上運作的可行性。這一領域的實驗不斷突破代理鏈上操作的界限，展現出巨大潛力和廣闊的設計空間。目前，這已成爲加密和AI領域最具突破性和發展潛力的方向之一，而這僅僅是開始。

未來發展方向

智能代理未來可能會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：

• 通過代幣募資平台進行資金募集
• 利用募集資金支付研究資料訪問費用，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。

爲什麼鏈上執行更有意義？

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。

關注的重點方向

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：至少要達到測試網的原型階段，最好已經在主網上運行

2. 增強大語言模型在開發中的應用

大語言模型在代碼編寫方面已經表現出色，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。

當前挑戰

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 開發者社區平台上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用
• 缺乏評估模型對特定技術理解程度的方法

期望看到的進展

• 改善網上可獲取的相關數據質量
• 更多團隊發布驗證構建
• 生態系統中更多人在開發者社區平台上積極參與
• 創建高質量的基準測試，用於評估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. 推動開放和去中心化的AI技術基礎設施

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。

支持的關鍵要素

• 訓練數據
• 訓練和推理算力
• 模型權重
• 模型輸出驗證能力

戰略重要性

1. 開源模型加速創新迭代：開源社區對開源模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型AI公司的工作，推進AI能力的邊界。

2. 爲不信任中心化AI的用戶提供選擇：AI可能被用作控制工具，支持開源AI技術棧可以爲用戶提供替代選擇。

生態系統現狀

多個項目已在支持開放AI技術棧：

• 數據採集
• 去中心化算力
• 去中心化訓練框架

未來展望

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
• 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）

通過這些努力，我們期望能夠推動AI與加密技術的深度融合，爲未來的技術發展鋪平道路。