AI与加密技术的融合：三大发展方向

在当前AI与加密技术交汇的实验阶段，呈现出"寒武纪爆发"式的发展态势。本文将详细探讨AI与加密融合的三个重点方向。

主要内容概要

1. 打造活跃的智能代理驱动经济
2. 增强大语言模型在开发中的应用
3. 推动开放和去中心化的AI技术基础设施

1. 打造活跃的智能代理驱动经济

一些项目已经证实了AI代理在链上运作的可行性。这一领域的实验不断突破代理链上操作的界限，展现出巨大潜力和广阔的设计空间。目前，这已成为加密和AI领域最具突破性和发展潜力的方向之一，而这仅仅是开始。

未来发展方向

智能代理未来可能会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：

• 通过代币募资平台进行资金募集
• 利用募集资金支付研究资料访问费用，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。

为什么链上执行更有意义？

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。

关注的重点方向

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：至少要达到测试网的原型阶段，最好已经在主网上运行

2. 增强大语言模型在开发中的应用

大语言模型在代码编写方面已经表现出色，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。

当前挑战

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 开发者社区平台上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用
• 缺乏评估模型对特定技术理解程度的方法

期望看到的进展

• 改善网上可获取的相关数据质量
• 更多团队发布验证构建
• 生态系统中更多人在开发者社区平台上积极参与
• 创建高质量的基准测试，用于评估LLMs的理解程度
• 创建在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. 推动开放和去中心化的AI技术基础设施

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。

支持的关键要素

• 训练数据
• 训练和推理算力
• 模型权重
• 模型输出验证能力

战略重要性

1. 开源模型加速创新迭代：开源社区对开源模型的快速改进和微调，展示了社区如何有效补充大型AI公司的工作，推进AI能力的边界。

2. 为不信任中心化AI的用户提供选择：AI可能被用作控制工具，支持开源AI技术栈可以为用户提供替代选择。

生态系统现状

多个项目已在支持开放AI技术栈：

• 数据采集
• 去中心化算力
• 去中心化训练框架

未来展望

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
• 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）

通过这些努力，我们期望能够推动AI与加密技术的深度融合，为未来的技术发展铺平道路。