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快速實驗階段。本文詳細闡述了AI+加密融合的三大重點發展方向。

1. 打造智能代理驅動的經濟生態

智能代理在鏈上運作的可行性已得到證實。這一領域的實驗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領域最具突破性和爆發力的方向之一，而這僅僅是開始。

未來，智能代理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籌集
• 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，應用場景具有無限可能。

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。

2. 提升大語言模型在代碼開發中的能力

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大語言模型理解和編寫代碼的能力，將有助於理解它們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。

目前有幾個挑戰阻礙了大語言模型在理解特定領域方面達到卓越水平：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 技術問答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於當前需求
• 缺乏評估模型理解程度的方法

爲改善這一情況，可以採取以下措施：

• 幫助獲取更好的相關數據
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 在技術問答平台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，用於評估大語言模型的理解程度
• 創建在基準測試中表現良好的微調模型

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：一些項目正在推進數據收集
• 去中心化算力：多個網路正在開發相關服務
• 去中心化訓練框架：有團隊在這一領域進行探索

未來，我們希望在開源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大語言模型交互
• 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）