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作者：@knimkar 翻譯：白話Blockchain
我們似乎正在進(jìn)入AI與加密領(lǐng)域交匯處的用例實(shí)驗(yàn)寒武紀(jì)大爆發(fā)階段。我對(duì)這股能量中涌現(xiàn)出的成果感到非常興奮，并且想分享一下我們?cè)贎SolanaFndn看到的生態(tài)系統(tǒng)中一些令人振奮的新機(jī)會(huì)。1、簡(jiǎn)要概述
1）促進(jìn)Solana上最具活力的代理驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)TruthTerminal首次展示了AI代理在能夠進(jìn)行鏈上互動(dòng)時(shí)可能實(shí)現(xiàn)的成就。我們期待看到那些安全地突破代理在鏈上能力邊界的實(shí)驗(yàn)。這個(gè)領(lǐng)域的潛力巨大，我們甚至還沒(méi)有開(kāi)始探索其中的設(shè)計(jì)空間。這里已經(jīng)證明是加密與AI結(jié)合中最出乎意料且爆炸性的領(lǐng)域，且一切才剛剛開(kāi)始。
2）讓大型語(yǔ)言模型（LLM）在Solana代碼編寫(xiě)方面表現(xiàn)得更加出色，賦能Solana開(kāi)發(fā)者大型語(yǔ)言模型已經(jīng)在編寫(xiě)代碼方面表現(xiàn)得相當(dāng)不錯(cuò)，而且它們將變得更加強(qiáng)大。我們希望利用這些能力讓Solana開(kāi)發(fā)者的工作效率提高2到10倍。短期內(nèi)，我們將創(chuàng)建高質(zhì)量的基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)衡量LLM理解Solana并編寫(xiě)Solana代碼的能力（詳見(jiàn)下文），這些測(cè)試將幫助我們了解LLM對(duì)Solana生態(tài)系統(tǒng)的潛在影響。我們期待支持那些在精細(xì)調(diào)整模型方面取得高質(zhì)量進(jìn)展的團(tuán)隊(duì)（我們會(huì)通過(guò)這些模型在基準(zhǔn)測(cè)試中的優(yōu)異表現(xiàn)來(lái)驗(yàn)證它們的質(zhì)量。。
3）支持開(kāi)放和去中心化的AI技術(shù)棧我們所說(shuō)的「開(kāi)放和去中心化的AI技術(shù)！怪傅氖悄軌虼龠M(jìn)訪問(wèn)以下資源的開(kāi)放和去中心化協(xié)議：用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源（用于訓(xùn)練和推理）、模型權(quán)重，以及驗(yàn)證模型輸出的能力（「可驗(yàn)證計(jì)算」）。這個(gè)開(kāi)放AI技術(shù)棧非常重要，因?yàn)樗?/p>
加速模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中的試驗(yàn)和創(chuàng)新
為那些可能被迫使用不可信AI（例如國(guó)家批準(zhǔn)的AI）的人提供出路
我們希望支持在這一技術(shù)棧各層次上建設(shè)的團(tuán)隊(duì)和產(chǎn)品。如果你正在做與這些重點(diǎn)領(lǐng)域相關(guān)的工作，可以聯(lián)系原文作者！2、詳細(xì)概述
下面，我們將更詳細(xì)地解釋為什么我們對(duì)這三大支柱感到興奮，以及我們希望看到哪些建設(shè)。
1）促進(jìn)最具活力的代理驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)
為什么我們關(guān)注這一點(diǎn)？關(guān)于TruthTerminal和GOAT的討論已經(jīng)很多，我在這里就不再重復(fù)了，但可以明確說(shuō)的是，當(dāng)AI代理在鏈上互動(dòng)時(shí)可能實(shí)現(xiàn)的種種瘋狂功能，已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)地進(jìn)入了現(xiàn)實(shí)（而且在這種情況下，代理甚至還沒(méi)有直接在鏈上采取行動(dòng)）。
還有一些以代理為核心的游戲，如@ParallelColony，在這些游戲中，玩家通過(guò)指令讓代理采取行動(dòng)，通常會(huì)產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。
接下來(lái)可能發(fā)展的方向：
代理管理需要各方經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的多方面項(xiàng)目。例如，可以讓代理承擔(dān)像「找到一種能夠治愈[X]疾病的化合物」這樣復(fù)雜的任務(wù)。代理可以執(zhí)行以下操作：
2）讓LLM擅長(zhǎng)編寫(xiě)Solana代碼并賦能Solana開(kāi)發(fā)者
為什么我們關(guān)注這一點(diǎn)？LLM已經(jīng)具備強(qiáng)大的能力，并且在快速進(jìn)步。但編寫(xiě)代碼是LLM應(yīng)用領(lǐng)域中，特別值得關(guān)注的一個(gè)方向，因?yàn)樗且粋(gè)可以客觀評(píng)估的任務(wù)。正如下面帖子中所解釋的，「編程具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：通過(guò)‘自我對(duì)弈’，可以實(shí)現(xiàn)超人級(jí)的數(shù)據(jù)擴(kuò)展。模型可以編寫(xiě)代碼，然后運(yùn)行它，或者編寫(xiě)代碼、編寫(xiě)測(cè)試并檢查自我一致性！
創(chuàng)建高質(zhì)量的基準(zhǔn)，以評(píng)估LLM對(duì)Solana的理解（RFP即將發(fā)布）；
創(chuàng)建在上述基準(zhǔn)中得分較高的LLM微調(diào)版本，更重要的是，加速Solana開(kāi)發(fā)者的工作。一旦我們有了高質(zhì)量的基準(zhǔn)，我們可能會(huì)為第一個(gè)達(dá)到基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)的模型提供獎(jiǎng)勵(lì)——敬請(qǐng)期待。
這里的最終成就將是完全由AI創(chuàng)建的高質(zhì)量、差異化的Solana驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)客戶端。
3）支持開(kāi)放和去中心化的AI技術(shù)棧
為什么我們關(guān)注這一點(diǎn)？目前尚不清楚在長(zhǎng)期來(lái)看，AI領(lǐng)域的權(quán)力將如何在開(kāi)源和閉源AI之間平衡。關(guān)于為何閉源實(shí)體將保持技術(shù)前沿，并從基礎(chǔ)模型中捕獲大部分價(jià)值，已有很好的論據(jù)，F(xiàn)在，最簡(jiǎn)單的預(yù)期是現(xiàn)狀將持續(xù)——大型公司如OpenAI和Anthropic推動(dòng)技術(shù)前沿，而開(kāi)源模型將迅速跟進(jìn)，并最終擁有針對(duì)某些用例的獨(dú)特強(qiáng)大微調(diào)版本。我們希望Solana能夠緊密對(duì)接，支持開(kāi)源AI生態(tài)系統(tǒng)。具體而言，這意味著要促進(jìn)對(duì)以下內(nèi)容的訪問(wèn)：用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)、用于訓(xùn)練和推理的計(jì)算能力、結(jié)果模型的權(quán)重，以及驗(yàn)證模型輸出的能力。我們認(rèn)為這是重要的具體原因有：
A、開(kāi)源模型有助于加速模型開(kāi)發(fā)的調(diào)試和創(chuàng)新開(kāi)源社區(qū)如何快速精煉和微調(diào)像Llama這樣的開(kāi)源模型，展示了社區(qū)如何有效地補(bǔ)充大型AI公司在推進(jìn)AI能力前沿方面的努力（甚至Google的研究員去年也指出，關(guān)于開(kāi)源「我們沒(méi)有護(hù)城河，OpenAI也沒(méi)有」）。我們認(rèn)為，繁榮的開(kāi)源AI技術(shù)棧對(duì)于加速該領(lǐng)域進(jìn)步的速度至關(guān)重要。
B、為那些可能被迫使用他們不信任的AI（例如國(guó)家認(rèn)可的AI）的人提供一個(gè)出口AI現(xiàn)在可能是獨(dú)裁者或?qū)Ｖ普䴔?quán)武器庫(kù)中最強(qiáng)大的工具。國(guó)家認(rèn)可的模型提供了一個(gè)國(guó)家認(rèn)可的真相版本，并成為一種巨大的控制手段。高度專制的政權(quán)可能還會(huì)擁有更好的模型，因?yàn)樗鼈冊(cè)敢夂鲆暪竦碾[私來(lái)訓(xùn)練其AI。AI被用作控制工具的問(wèn)題是何時(shí)發(fā)生，而不是是否發(fā)生，我們希望盡可能支持開(kāi)源AI技術(shù)棧，為這種可能性做準(zhǔn)備。
Solana已經(jīng)是許多支持開(kāi)源AI技術(shù)棧項(xiàng)目的家園：
Grass和SynesisOne正在促進(jìn)數(shù)據(jù)收集；
@kuzco_xyz、@rendernetwork、@ionet、@theblessnetwork、@nosana_ai等正在提供大量的去中心化計(jì)算資源。
我們希望看到的的是在開(kāi)源AI技術(shù)棧的各個(gè)層面上，更多產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)：
去中心化的數(shù)據(jù)收集，例如@getgrass_io、@usedatahive、@synesis_one
鏈上身份認(rèn)證：包括允許錢(qián)包證明自己是人類(lèi)身份的協(xié)議，以及驗(yàn)證AIAPI響應(yīng)的協(xié)議，以便消費(fèi)者能夠確認(rèn)他們正在與LLM進(jìn)行互動(dòng)
去中心化訓(xùn)練：例如@exolabs、@NousResearch和@PrimeIntellect
知識(shí)產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)設(shè)施：讓AI能夠許可（并支付）它們所利用的內(nèi)容
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