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AI加密融合的三大战略方向:智能代理经济、Solana开发与开放AI技术栈
AI与加密技术融合的三大战略方向
当前,AI与加密技术的交汇正进入"寒武纪爆发"式的实验阶段。本文详细阐述了AI+加密融合的三大重点发展方向。
1. 构建最具活力的智能代理驱动经济
Truth Terminal已经证明了AI代理在链上运作的可行性。这个领域的实验正在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。
未来,智能代理可以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。具体而言:
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,其应用场景具有无限可能。
为什么代理在链上执行金融活动更有意义?
加密货币在某些领域具有独特优势:
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
2. 提升LLMs编写Solana代码的能力
LLMs在编写代码方面已展现出强大能力并快速进步。目前,虽然LLMs在编写代码方面仍存在不足,但AI原生代码编辑器已经从根本上改变了软件开发。考虑到预期的快速进步率,这些模型很可能会彻底改变软件开发。
然而,目前有几个挑战阻碍了LLMs在理解Solana方面达到卓越水平:
未来发展方向
最终目标是实现完全由AI创建的全新的、高质量的、差异化的Solana验证节点客户端。
3. 支持开放和去中心化的AI技术栈
目前,开源和闭源模型之间的长期力量平衡仍不明朗。当前趋势是大型科技公司推动前沿发展,而开源模型则快速跟进,并在特定应用场景中通过微调获得独特优势。
支持开放AI技术栈的重要性体现在:
开源模型加速创新迭代:开源社区对开源模型的快速改进和微调,展示了社区如何有效补充大型AI公司的工作。
为不信任中心化AI的用户提供选择:AI可能成为独裁或威权政权的强大工具,因此支持开源AI技术栈至关重要。
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。
未来发展方向
希望在开源AI技术栈的各个层面构建更多产品: