AI與加密技術融合的三大戰略方向

當前，AI與加密技術的結合正進入快速創新階段。以下是三個重點發展方向：

1. 構建智能代理驅動的經濟生態

智能代理在區塊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復雜的多方協作項目。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：

• 通過代幣募資平台籌集資金
• 利用資金支付研究資料訪問費用和去中心化計算網路上的模擬計算費用
• 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資本效率
• 通過DeFi進入資本市場——代理可以無縫地鑄造資產、交易、投資、借貸、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。

未來發展方向值得關注的幾個方面：

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. 提升大語言模型在開發中的能力

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。

然而，目前仍存在一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 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用
• 缺乏評估模型理解程度的方法

未來發展方向包括：

• 獲取更好的相關數據
• 發布更多驗證構建
• 鼓勵生態系統成員在問答平台上積極互動
• 創建高質量基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的微調模型

最終的目標是：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

生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力和去中心化訓練框架等。

未來希望在開源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
• 鏈上身分驗證
• 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，我們期待看到AI與加密技術的融合爲整個行業帶來更多創新和發展機會。