AI與加密技術融合的三大發展方向

當前，人工智能與加密技術的結合正處於快速發展階段。本文將詳細闡述AI+加密融合的三個重點發展方向。

1. 打造活躍的智能代理驅動經濟

近期的實踐已經證明了AI代理在區塊鏈上運作的可行性。這一領域正在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。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，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

除了復雜項目外，代理也可以執行建立個人網站、創作藝術作品等簡單任務，其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

未來發展方向應關注：

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：至少要達到測試網的原型階段，最好已經在主網上運行

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。

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
• 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
• 缺乏評估模型對特定技術理解程度的方法

未來發展方向：

• 改善互聯網上的相關數據質量
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 在技術問答平台上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模型微調方案

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. 支持開放和去中心化的AI技術棧

開源和閉源模型之間的長期力量平衡仍不明朗。目前最簡單的預期是維持現狀——大型科技公司推動前沿發展，而開源模型則快速跟進，並在特定應用場景中通過微調獲得獨特優勢。

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 開源模型加速創新迭代：開源社區對開源模型的快速改進和微調，展示了社區如何有效補充大型AI公司的工作，推進AI能力的邊界。

2. 爲不信任中心化AI的用戶提供選擇：AI可能被用作控制工具，支持開源AI技術棧可以爲用戶提供替代方案。

目前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

未來發展方向：

• 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
• 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行業帶來更多創新和突破。