AI與加密技術融合：三大關鍵發展方向

當前，人工智能與加密技術的結合正迎來一個飛速發展的階段。本文將詳細探討AI與加密融合的三個重點發展方向。

1. 打造智能代理驅動的活躍經濟生態

智能代理在區塊鏈上的運作已經得到了初步驗證。這一領域的實驗正不斷突破代理鏈上操作的邊界，展現出巨大的潛力和廣闊的設計空間。目前，這已成爲AI和加密領域最具突破性和發展潛力的方向之一。

未來，智能代理有望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：

• 通過區塊鏈平台進行代幣募資
• 利用募集資金支付研究資料的訪問費用和化合物模擬的計算費用
• 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，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具優勢：

• 小額支付應用
• 速度優勢，實現即時結算
• 通過DeFi無縫進入資本市場

2. 提升AI在區塊鏈代碼開發中的能力

大型語言模型（LLMs）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，區塊鏈開發者的效率有望提升2-10倍。近期，建立高質量基準來評估LLMs理解和編寫區塊鏈代碼的能力，將有助於理解LLMs對區塊鏈生態系統的潛在影響。

然而，目前仍面臨一些挑戰：

• 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
• 區塊鏈基礎設施發展迅速，導致舊代碼可能不適用
• 缺乏評估模型對區塊鏈理解程度的方法

未來發展方向包括：

• 改善區塊鏈相關數據的獲取
• 鼓勵更多團隊發布驗證構建
• 促進開發者社區的積極互動
• 創建高質量的基準測試
• 開發在基準測試中表現良好的LLM微調模型

3. 支持開放且去中心化的AI技術棧

"開放且去中心化的AI技術棧"包含以下關鍵要素：

• 訓練數據獲取
• 訓練和推理計算能力
• 模型權重共享
• 模型輸出驗證能力

這種開放的AI技術棧的重要性體現在：

• 加速模型開發創新和實驗
• 爲不信任中心化AI的用戶提供替代方案

區塊鏈生態中已有多個項目在支持開放AI技術棧，包括數據採集、去中心化算力和去中心化訓練框架等。

未來，我們期待在開源AI技術棧的各個層面都能構建更多產品，如去中心化數據採集、鏈上身分驗證、去中心化訓練以及AI內容許可和支付的基礎設施等。