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。本文详细阐述了三个重点发展方向。

1. 构建智能代理驱动的经济体系

智能代理在区块链上的运作已经证明可行。这一领域的实验不断突破边界，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，而这仅仅是开始。

未来，智能代理可以管理复杂项目，如在科研领域寻找特定疾病的治疗化合物。具体而言：

• 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和去中心化计算网络上的模拟计算费用
• 通过赏金平台招募人类执行实验验证工作

除此之外，代理还可以执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，应用场景具有无限可能。

智能代理在区块链上执行金融活动比使用传统渠道更有优势：

• 小额支付应用
• 速度优势，即时结算
• 通过DeFi进入资本市场，可以无缝地铸造资产、交易、投资理财、借贷等

2. 提升大语言模型在代码开发中的能力

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，建立高质量基准来评估大语言模型理解和编写代码的能力，将有助于理解其对生态系统的潜在影响。高质量的模型微调方案将在基准测试中得到验证。

目前面临的挑战包括：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 缺乏高信息价值的互动
• 基础设施快速发展导致旧代码可能不适用
• 缺乏评估模型理解程度的方法

未来期望看到：

• 获取更好的相关数据
• 更多团队发布验证构建
• 生态系统成员在技术交流平台上积极互动
• 创建高质量的基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的微调模型

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

生态系统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

未来期望在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品，包括去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练以及AI内容许可的IP基础设施等。