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创新阶段。以下是三个重点发展方向：

1. 构建智能代理驱动的经济生态

智能代理在区块链上运作已经证明可行。这一领域的实验不断突破代理链上操作的边界，潜力巨大且设计空间广阔。目前这已成为加密和AI领域最具突破性和爆发力的方向之一，而这仅仅是开始。

未来，智能代理可能会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化合物：

• 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

除复杂项目外，代理也可执行建立个人网站、创作艺术作品等简单任务，应用场景具有无限可能。

加密货币在某些领域具有独特优势：

• 小额支付应用
• 速度优势——即时结算功能有助于代理实现最大资本效率
• 通过DeFi进入资本市场——代理可以无缝地铸造资产、交易、投资、借贷、使用杠杆等

从技术发展规律来看，路径依赖性起着关键作用。随着越来越多的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。

未来发展方向值得关注的几个方面：

1. 风险控制机制
2. 推动非投机性使用场景
3. 开发进度要求

2. 提升大语言模型在开发中的能力

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，通过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，将有助于理解它们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。

然而，目前仍存在一些挑战：

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

未来发展方向包括：

• 获取更好的相关数据
• 发布更多验证构建
• 鼓励生态系统成员在问答平台上积极互动
• 创建高质量基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的微调模型

最终的目标是：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

生态中已有多个项目在支持开放AI技术栈，包括数据采集、去中心化算力和去中心化训练框架等。

未来希望在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品：

• 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：使AI能够对其使用的内容进行许可并支付

通过这些努力，我们期待看到AI与加密技术的融合为整个行业带来更多创新和发展机会。