AI與加密技術融合：三大發展方向

當前，AI與加密技術的結合正迅速進入實驗階段。本文將探討AI+加密融合的三個重要發展方向。

1. 打造智能代理驅動的經濟生態

智能代理在區塊鏈上運作已經顯示出巨大潛力。這一領域的實驗不斷拓展代理在鏈上操作的邊界，展現出廣闊的設計空間和爆發力。

未來發展趨勢

智能代理有望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方案：

• 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的計算費用
• 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，應用場景十分廣泛。

區塊鏈優勢

雖然代理可以同時使用傳統金融和加密貨幣系統，但加密貨幣在某些領域具有獨特優勢：

• 小額支付應用表現出色
• 即時結算功能有助於實現最大資本效率
• 通過DeFi無縫進入資本市場，開展多樣化金融活動

隨着越來越多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。

關注方向

未來值得關注的幾個探索方向包括：

1. 風險控制機制的建立
2. 推動非投機性使用場景
3. 加快開發進度，盡快實現主網運行

2. 提升LLM在開發中的能力

大語言模型(LLMs)在代碼編寫方面已經展現出強大能力並快速進步。預計這一領域將出現陡峭的進步曲線，有望徹底改變軟件開發模式。

當前挑戰

目前LLMs在理解特定區塊鏈技術方面仍面臨一些挑戰：

• 缺乏優質的原始訓練數據
• 驗證構建數量不足
• 缺乏高信息價值的開發者互動
• 技術更新迭代快，歷史代碼可能不適用於當前需求
• 缺乏評估模型理解程度的方法

未來發展方向

爲推動LLMs在開發中的應用，未來可以從以下方面着手：

• 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
• 在開發者社區積極提出問題並提供高質量回答
• 創建評估LLMs理解程度的高質量基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的LLM微調模型

長期目標是實現完全由AI創建的全新、高質量、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AI模型的長期力量平衡仍不明朗。當前預期是科技巨頭推動前沿發展，開源模型則快速跟進並在特定領域獲得優勢。

重要性

支持開放AI技術棧的重要性體現在：

1. 加速創新迭代：開源社區對模型的快速改進和微調，有效推進AI能力邊界
2. 爲用戶提供選擇：爲不信任中心化AI的用戶提供替代方案，應對AI可能被用於控制的風險

生態現狀

目前已有多個項目在支持開放AI技術棧的各個環節：

• 數據採集
• 去中心化算力
• 去中心化訓練框架

未來展望

期待在開源AI技術棧的各個層面構建更多產品：

• 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

通過這些努力，有望推動AI與加密技術的深度融合，釋放更多創新潛力。