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發展階段。本文詳細闡述了三個重點發展方向。

1. 構建智能代理驅動的經濟體系

智能代理在區塊鏈上的運作已經證明可行。這一領域的實驗不斷突破邊界，潛力巨大且設計空間廣闊。目前這已成爲加密和AI領域最具突破性的方向之一，而這僅僅是開始。

未來，智能代理可以管理復雜項目，如在科研領域尋找特定疾病的治療化合物。具體而言：

• 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

除此之外，代理還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。

智能代理在區塊鏈上執行金融活動比使用傳統渠道更有優勢：

• 小額支付應用
• 速度優勢，即時結算
• 通過DeFi進入資本市場，可以無縫地鑄造資產、交易、投資理財、借貸等

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，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，將有助於理解其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。

目前面臨的挑戰包括：

• 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
• 基礎設施快速發展導致舊代碼可能不適用
• 缺乏評估模型理解程度的方法

未來期望看到：

• 獲取更好的相關數據
• 更多團隊發布驗證構建
• 生態系統成員在技術交流平台上積極互動
• 創建高質量的基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的微調模型

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. 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

生態系統中已有多個項目在支持開放AI技術棧：

• 數據採集
• 去中心化算力
• 去中心化訓練框架

未來期望在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品，包括去中心化數據採集、鏈上身分驗證、去中心化訓練以及AI內容許可的IP基礎設施等。