AI与加密技术融合：三大关键发展方向

当前，人工智能与加密技术的结合正迎来一个飞速发展的阶段。本文将详细探讨AI与加密融合的三个重点发展方向。

1. 打造智能代理驱动的活跃经济生态

智能代理在区块链上的运作已经得到了初步验证。这一领域的实验正不断突破代理链上操作的边界，展现出巨大的潜力和广阔的设计空间。目前，这已成为AI和加密领域最具突破性和发展潜力的方向之一。

未来，智能代理有望管理需要多方经济协调的复杂项目。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：

• 通过区块链平台进行代币募资
• 利用募集资金支付研究资料的访问费用和化合物模拟的计算费用
• 招募人类执行实验验证工作

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

智能代理在区块链上执行金融活动比使用传统渠道更具优势：

• 小额支付应用
• 速度优势，实现即时结算
• 通过DeFi无缝进入资本市场

2. 提升AI在区块链代码开发中的能力

大型语言模型（LLMs）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，区块链开发者的效率有望提升2-10倍。近期，建立高质量基准来评估LLMs理解和编写区块链代码的能力，将有助于理解LLMs对区块链生态系统的潜在影响。

然而，目前仍面临一些挑战：

• 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
• 区块链基础设施发展迅速，导致旧代码可能不适用
• 缺乏评估模型对区块链理解程度的方法

未来发展方向包括：

• 改善区块链相关数据的获取
• 鼓励更多团队发布验证构建
• 促进开发者社区的积极互动
• 创建高质量的基准测试
• 开发在基准测试中表现良好的LLM微调模型

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

区块链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，我们期待在开源AI技术栈的各个层面都能构建更多产品，如去中心化数据采集、链上身份验证、去中心化训练以及AI内容许可和支付的基础设施等。