AI与加密技术融合的三大战略方向

当前，AI与加密技术的结合正进入快速发展阶段。本文详细阐述了AI+加密融合的三大重点发展方向。

1. 构建活跃的智能代理驱动经济

智能代理在链上运作已被证明可行。这一领域的实验正不断突破代理链上操作的边界，潜力巨大且设计空间广阔。目前这已成为加密和AI领域最具突破性的方向之一，而这仅是开始。

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

• 通过相关平台进行代币募资
• 利用募集资金支付研究资料访问费用和去中心化计算网络的计算费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

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

代理使用加密货币系统具有独特优势：

• 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资本效率
• 通过DeFi进入资本市场：代理可无缝铸造资产、交易、投资理财、借贷、使用杠杆等

业界希望看到配备加密钱包的代理能在链上进行创新实验。特别关注以下方向：

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：至少达到测试网原型阶段，最好已在主网运行

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，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。

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
• 验证构建数量不足
• 部分平台上缺乏高信息价值的互动
• 基础设施发展迅速，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

业界希望看到：

• 帮助获取更好的相关数据
• 更多团队发布验证构建
• 生态系统中更多人在相关平台积极提出好问题并提供高质量回答
• 创建高质量基准测试，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. 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

目前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

业界期待在开源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
• 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）