AI与加密技术融合：三大发展方向

当前，AI与加密技术的结合正迅速进入实验阶段。本文将探讨AI+加密融合的三个重要发展方向。

1. 打造智能代理驱动的经济生态

智能代理在区块链上运作已经显示出巨大潜力。这一领域的实验不断拓展代理在链上操作的边界，展现出广阔的设计空间和爆发力。

未来发展趋势

智能代理有望管理复杂的多方协作项目。例如在科研领域，代理可以负责寻找特定疾病的治疗方案：

• 通过代币募资平台筹集资金
• 利用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，应用场景十分广泛。

区块链优势

虽然代理可以同时使用传统金融和加密货币系统，但加密货币在某些领域具有独特优势：

• 小额支付应用表现出色
• 即时结算功能有助于实现最大资本效率
• 通过DeFi无缝进入资本市场，开展多样化金融活动

随着越来越多代理通过加密货币获得收益，加密连接很可能成为代理的核心能力。

关注方向

未来值得关注的几个探索方向包括：

1. 风险控制机制的建立
2. 推动非投机性使用场景
3. 加快开发进度，尽快实现主网运行

2. 提升LLM在开发中的能力

大语言模型(LLMs)在代码编写方面已经展现出强大能力并快速进步。预计这一领域将出现陡峭的进步曲线，有望彻底改变软件开发模式。

当前挑战

目前LLMs在理解特定区块链技术方面仍面临一些挑战：

• 缺乏优质的原始训练数据
• 验证构建数量不足
• 缺乏高信息价值的开发者互动
• 技术更新迭代快，历史代码可能不适用于当前需求
• 缺乏评估模型理解程度的方法

未来发展方向

为推动LLMs在开发中的应用，未来可以从以下方面着手：

• 改善互联网上的相关数据质量
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 在开发者社区积极提出问题并提供高质量回答
• 创建评估LLMs理解程度的高质量基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的LLM微调模型

长期目标是实现完全由AI创建的全新、高质量、差异化的验证节点客户端。

3. 支持开放和去中心化的AI技术栈

开源和闭源AI模型的长期力量平衡仍不明朗。当前预期是科技巨头推动前沿发展，开源模型则快速跟进并在特定领域获得优势。

重要性

支持开放AI技术栈的重要性体现在：

1. 加速创新迭代：开源社区对模型的快速改进和微调，有效推进AI能力边界
2. 为用户提供选择：为不信任中心化AI的用户提供替代方案，应对AI可能被用于控制的风险

生态现状

目前已有多个项目在支持开放AI技术栈的各个环节：

• 数据采集
• 去中心化算力
• 去中心化训练框架

未来展望

期待在开源AI技术栈的各个层面构建更多产品：

• 去中心化数据采集
• 链上身份验证
• 去中心化训练
• IP基础设施

通过这些努力，有望推动AI与加密技术的深度融合，释放更多创新潜力。