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特朗普总统胜选助推比特币创下历史新高，机构投资涌入加密市场成避险新选择

Todd Ruoff在访谈中提到，人工智能代理能够自主管理DeFi投资组合，并根据市场动态调整资产配置，从而为用户提供了更高效、更灵活的管理方式。Ruoff表示，AI的应用将大幅提高DeFi的效率，并有助于普及该技术。 DevCon 2024亮点与创新 DevCon 2024汇聚了区块链领域的开发者，共同探讨Web3、环境影响和去中心化金融等议题。会上超过100场会议涵盖了链间互通、环境集成以及银行体系外的新兴实体项目，展示了区块链行业在长期增长和创新方面的努力。 Liberland数字治理模式自由共和国Liberland采用区块链技术进行数字治理，为去中心化身份验证和数字服务引入新的管理模式。据Blockleaders报道，Liberland首相孙宇晨表示，Liberland的数字化治理是将区块链技术引入行政管理的试点项目，提升了透明度与效率。 REKT饮料和加密产品新推出的REKT饮料品牌以加密社区为目标，推出仅48小时便销售了超过22.2万罐。这一成绩突显了加密货币的生活方式属性，REKT饮料的成功展示了加密产品在日常消费市场中的潜力。编辑观点本周的加密货币市场在多个因素的推动下出现显著波动，尤其是在机构投资和宏观经济不确定性的背景下，加密资产的避险功能逐渐凸显。比特币和以太坊的高价位表现再次表明，数字资产已逐渐被主流金融机构接受并视为可靠的投资工具。同时，AI在DeFi中的应用、卡尔达诺的技术更新等一系列技术和项目的推进，进一步扩大了区块链技术的实际应用和普及前景。名词解释鲸鱼账户：持有大量加密货币的账户，通常会对市场价格造成较大影响。灰度加密指数ETF：一种加密货币投资工具，使投资者可以不直接持有加密资产即可获得加密市场的间接敞口。 DeFi（去中心化金融）：一种基于区块链的金融服务模式，不依赖于传统的金融机构，提供贷款、支付等金融服务。今年相关大事件 2024年11月8日：特朗普赢得美国总统大选，带动金融市场反应剧烈，比特币价格因此创新高至75,240美元，展现了加密货币市场对地缘政治事件的敏感性。来源：今日美股网

今日美股网2024-11-11

美国司法部反垄断调查与AI市场激烈竞争双重压力，谷歌面临业务模式和市场优势的深刻挑战

号为“Project Jarvis”的智能代理项目，旨在让用户能够自动完成日常任务，包括产品购买和航班预定等。此项目的开发受到了AI技术不断进步的推动，同时也应对了日益激烈的市场竞争。在过去几个月，谷歌还更新了其Gemini AI模型，并计划在未来进一步增强这一技术以巩固其市场地位。司法部反垄断指控带来的业务挑战美国司法部对谷歌的反垄断诉讼正在展开，主要指控谷歌通过与智能手机制造商达成排他性协议来限制竞争。若法院判定谷歌有罪，这将迫使其调整现有的商业模式，甚至可能导致其在搜索业务上的核心地位受到冲击。业内人士指出，这一审查结果可能成为数字广告生态系统的一个重要转折点，促使其他科技巨头重新审视其市场策略。竞争加剧下的AI与广告业务随着Meta、微软等公司在AI领域的快速布局，谷歌的广告和AI业务正面临前所未有的挑战。特别是在AI驱动的搜索市场上，Meta和微软推出的AI搜索引擎和聊天机器人正在吸引大量用户。与此同时，谷歌也在积极推动其广告业务的增长，预计今年第三季度广告收入将同比增长11.6%。不过，这一增长率较上一季度有所放缓，表明其在AI领域的挑战愈发严峻。结论当前，谷歌正处于双重压力之下，一方面是司法部的反垄断审查，可能动摇其市场主导地位；另一方面是AI市场竞争的加剧，要求谷歌不断创新并优化其产品以维持用户基础和业务增长。未来，谷歌需要在技术创新和商业模式上做出新的突破，以应对市场竞争并满足监管合规要求。名词解释 Project Jarvis：谷歌的代号项目，旨在开发能协助用户完成日常任务的AI代理。 Gemini AI：谷歌的下一代人工智能模型，主要应用于搜索和自然语言处理。反垄断审查：政府对企业滥用市场垄断地位的调查与制裁，以保障市场的公平竞争。今年大事件 2024年10月29日：谷歌将发布其第三季度财报，预计收入增长，但需面对Meta和微软在AI领域的激烈竞争。来源：今日美股网

今日美股网2024-10-30

Anthropic首次推出可以完成复杂任务的人工智能代理

达到了该公司人工智能的一个里程碑：人工智能代理可以像人类一样使用计算机完成复杂任务。人工智能代理是为提高生产力而构建的，可以代表用户完成多步骤、复杂的任务。它们通常是为特定的业务功能而设计的，可以在大型AI模型上进行定制。 Anthropic是Claude背后的公司，Claude是聊天机器人之一，像OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini一样，已经非常受欢迎。像Anthropic这样的初创公司，以及谷歌、亚马逊、微软和Meta等科技巨头，都是人工智能军备竞赛的一部分，以确保他们不会在这个预计将在十年内收入超过1万亿美元的市场上落后。 Anthropic的新计算机使用功能是其两款最新人工智能模型的一部分，它使其技术能够解读电脑屏幕上的内容、选择按钮、输入文本、浏览网站，并通过任何软件和实时互联网浏览执行任务。 Anthropic的首席科学官贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）在接受采访时表示，该工具“基本上可以像我们一样使用计算机”，并补充说，它可以完成“几十步甚至几百步”的任务。卡普兰表示，亚马逊很早就使用了这个工具，早期的客户和测试者包括Asana、Canva和Notion。据卡普兰介绍，该公司自今年年初以来一直在开发该工具。 Anthropic周二在开发者公测版中发布了这一功能。卡普兰表示，该团队希望在未来几个月或明年初向消费者和企业客户开放使用。卡普兰表示，未来的消费者应用程序包括预订航班、安排约会、填写表格、进行在线研究和提交费用报告。什么是人工智能代理？在OpenAI的ChatGPT大受欢迎之后，该行业迅速从文本回复转向人工智能生成的照片、视频和语音。现在，初创公司和大型科技公司都在全力投入人工智能代理。智能代理不仅仅是提供答案——这是聊天机器人和图像生成器的领域——而是为了提高效率，代表用户完成多步骤、复杂的任务。尽管这个术语在科技行业并没有明确的定义，但人工智能代理被视为超越聊天机器人的一步，因为它们通常是为特定的业务功能设计的，可以在大型人工智能模型上进行定制。

金融界2024-10-23

微软将在下个月推出新的自主人工智能代理

意味着更多的组织可以开始构建自己的人工智能代理。人工智能代理可以充当虚拟工人，在没有监督的情况下执行一系列任务。它们被吹捧为聊天界面中基于大型语言模型的人工智能的重大进化，创造了一种更无缝地融入背景的体验。微软表示，除了增加在Copilot Studio中创建自主代理的功能外，还将在Dynamics 365（该公司的企业资源规划和客户关系管理应用程序套件）中推出10个新的自主代理。微软计划在Dynamics 365中为销售、服务、财务和供应链团队引入新的代理。如何使用人工智能代理？周一，微软现代工作和商业应用副总裁贾里德·斯帕塔罗展示了咨询公司麦肯锡开发的人工智能代理的一个例子。代理解析一封电子邮件，找出沟通的内容，检查其历史，将其映射为行业标准术语，然后在公司中找到合适的人，在撰写和总结回复之前采取下一步行动。据斯帕塔罗说，这可能看起来很“神奇”，但该公司能够仅通过使用人类语言而不是编程语言来开发自己的人工智能代理。 “我们对此感到兴奋，因为它可以带来商业价值，”他指出，并补充说，麦肯锡发现它可以将交货时间缩短多达90%。竞争很激烈在人工智能领域的竞争日益激烈之际，微软正在加倍投入人工智能代理。上个月，在旧金山举行的一年一度的Dreamforce展示会上，Salesforce展示了一个名为Agentforce的新平台，该平台允许企业组织启动自己的人工智能代理。微软和Salesforce之间的恩怨由来已久。Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）曾呼吁欧洲监管机构调查微软收购领英的交易，称该交易违反了竞争规则。微软与英国政府的协议另外，微软周一还宣布，它已与英国政府达成了一项为期五年的协议，向公共部门组织提供其人工智能工具。通过与英国政府采购机构Crown Commercial Service的协议，微软表示将允许公共部门组织访问其Microsoft 365生产力工具套件、Azure云平台和Microsoft 365 Copilot。微软365 Copilot是这家科技巨头提供的一项服务，它将生成式人工智能嵌入到其生产力应用套件中。

金融界2024-10-22

AI模型渐成“假AI”，微软谷歌押注的“AI代理”能否带动新风口？

book母公司Meta正在实施许多人工智能代理计划。 ChatGPT制造商OpenAI最新一轮融资估值达到1570亿美元，计划通过强化推理能力的新训练模型「Strawberry」或「OpenAI o1」开启AI代理的新时代。 OpenAI首席产品官Kevin Weil表示，「我们希望能够以与人类互动的所有方式与人工智能互动」。 Weil预计，更具代理性的系统将成为可能，2025年将成为代理系统最终进入主流的一年。 TD Cowen看好，人工智能代理最终可以帮助软件公司从生成式AI中创造收入来源。该机构分析师Derrick Wood指出，软件公司可以通过代理，而非「副驾驶」（co-pilot）来释放更多的价值。代理可以利用LLM大型语言模型来挖掘私有数据，推理如何解决问题，并以自主方式做出决策或采取行动。软件公司应该通过代理网路比副驾驶更好实现货币化。原文链接

投资慧眼2024-10-15

又一AI电话公司获2200万美元高额融资,是“降本增效”还是“不堪其扰”?

AI成立于2023年，其使命是通过人工智能代理彻底改革企业处理电话通信的传统方式，以提高效率。 Bland的首席执行官兼联合创始人Isaiah Granet表示：“我们的目标是改变企业处理电话通信的方式。人类无法全天候工作，也无法同时处理数百万通电话，更无法根据公司的需求训练其声音和行为。而人工智能可以，且成本远低于人工。我们希望BlandBot能够与企业员工协同工作，全面提升效率。” 但是，Bland AI在测试阶段曾否认其AI身份，这引发了关于透明度和潜在滥用的道德讨论。 Mozilla基金会研究中心主任Jen Caltrider指出，人工智能聊天机器人误导用户相信它是人类是“绝对不道德的”，因为这可能会使个人更容易受到操纵。批评者担心，像BlandBot这样的人工智能系统可能会模糊人与机器的界限，引发包括用户操纵和隐私问题在内的一系列问题。 03.24/7全天候服务的BlandBot 公司的核心产品是名为“BlandBot”的电话客服系统，它运用了先进的自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够准确理解和响应客户的各种查询和需求。 BlandBot的设计目标是提供全天候的客户支持，无论是处理简单的账户查询还是解决复杂的技术问题，都能迅速提供解决方案。通过模拟人类的对话方式，BlandBot能够以自然流畅的语言与客户沟通，有效减少等待时间，提升客户满意度。自然语言处理（NLP）：借助先进的NLP技术，BlandBot能够识别用户的意图，并在不同的语境中准确回答问题，处理从账户查询到服务订购，再到技术支持等各类任务。自我学习和优化：BlandBot具备机器学习能力，能够通过与客户的每次互动不断学习，逐步提升其响应的准确性和服务质量。随着时间的积累，BlandBot将变得更加智能，能够预测客户的需求，并提供个性化的服务建议。情感分析：BlandBot能够通过语音分析技术识别客户的情感状态，如愤怒、困惑或满意，并根据这些情绪调整其沟通方式，以提升客户体验。例如，当检测到客户的不满情绪时，BlandBot会以更加温和的语气进行回应，并提供更详尽的帮助。全天候服务：BlandBot能够提供24/7不间断的服务，不受时间和地点的限制，以确保企业能够在任何时候为客户提供支持，减少客户等待时间，提高服务效率。多渠道支持：BlandBot不仅支持传统的电话客服，还能整合到在线聊天、短信、电子邮件等多种沟通渠道。这样，客户可以通过自己偏好的方式与企业互动，而BlandBot能够在不同渠道间无缝切换，保持一致的服务体验。全球性电商平台Sears面临客户服务需求的激增，尤其是在促销季节，客户咨询量大幅上升，导致服务质量下降和客户等待时间延长。为了解决这一问题，该平台引入了BlandBot来处理常见的客户咨询和投诉。公司可以首先选择一种声音并构建一条对话路径，即“一棵预定义的提示树”，指导人工智能如何响应各种客户互动。部署BlandBot后，该电商平台的客服团队压力得到了显著缓解。BlandBot负责处理约85%的客户咨询，包括订单状态查询、退换货流程解释、促销信息等。对于复杂或敏感的咨询，BlandBot能够识别并及时转接给人工客服。同时，BlandBot在互动中收集的客户反馈数据为公司提供了宝贵的洞察，帮助优化产品和服务策略。结果显示，BlandBot的引入不仅显著缩短了客户的平均等待时间，提高了客户满意度，还降低了运营成本，因为它能够全天候工作，减少了对人工客服的依赖。 Bland公司为应对各种情况，计划继续提升BlandBot的智能化水平，增加更多高级功能，如更复杂的情感识别、多语言支持、跨平台整合等。同时，Bland也在积极探索与更多行业的合作机会，尤其是在金融、医疗和政府服务等领域，以扩大BlandBot的应用范围，为更多企业和客户提供最佳AI客服体验。 Bland AI宣称在大模型的支持下，系统已经能够实现毫秒级的快速响应，成为全球速度最快的对话式人工智能。此外还具备自然流畅的生成语音和多语言切换能力，这可能标志着人工智能在客户服务领域的一个重大进步。但目前Bland刚开始接受企业的咨询，还没有实际的应用案例，因此其实际效果还有待观察。 04.AI电话代理时代的利与弊考虑到AI客服已经是一个普遍存在的服务，没有实际测试结果，因此一些人不能理解为什么YC会投资这一领域。不可否认，AI客服在降低成本和提高效率方面确实表现出色，这对企业来说是个好消息。然而，对于那些依赖客服工作谋生的人来说，AI的兴起并不是什么好事。据某咨询公司预测，未来五年内，菲律宾可能会因AI替代而失去30万个呼叫中心工作岗位。为了应对这一潜在危机，菲律宾政府已经建立了一个人工智能研究中心，并正在实施多项培训计划，这些计划既有政府支持的，也有行业支持的，目的是提升该行业170万员工的技能。毕竟，一旦失业率上升，可能会引发一系列社会问题。政府需要做好准备，实现平稳过渡。同时，AI客服对另一群体——电话接听者来说，除了可以24/7接受咨询服务，也有不少隐患。原因大家也都很了然，AI的介入会带来更多骚扰电话。此前，Bland在X上发布的官方宣传就引起了超过600万的关注热度。同一天，微博上的热搜话题是“销售平均每天拨打400个骚扰电话”。可以说，AI带来成本效益提升的同时，其副作用是让消费者感到更加烦恼。一些消费者已经开始使用AI技术来应对骚扰电话，例如智能接听功能，使得AI之间的对话变成了一种新的互动方式。首先，推销和骚扰电话数量激增。在国内，普通号码每天拨打30个电话就会被运营商冻结，而能够拨打上百个电话的，通常都是使用了外呼系统和智能客服相结合的系统。其次，售后工作也常常交给AI处理，这可能使得原本的小问题变成了大问题。一个问题可能需要用户与AI进行多次互动，才能最终与真人客服进行沟通。目前Bland AI的产品还处在不断优化的过程中，它所带来的希望和可能性不容小觑。但成本平衡和受众体验的矫正，却可能成为一个长期的话题。参考链接： 1.https://www.bland.ai/?referrer=www.bland.ai 2.https://venturebeat.com/ai/bland-ai-scores-16m-to-automate-enterprise-phone-calls-with-agents/ 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

一文读透 AI Agent 赛道：多智体网络的去中心化野望

57 亿美元。 AI Agent，人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），或者“ AI 智能体”，是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的代理。AI Agent 不仅能自动化处理繁琐流程，还能做出精准决策，并智能地与环境互动。 AI Agent 的前景十分广阔。IDC 在其发布的《2024 AIGC 应用层十大趋势》中进行了调研，50% 的企业已经在某些工作中试点使用 AI Agent，另有 34%的企业正在制定相关应用计划。预计到 2027 年，超过 60%的智能手机将具备生成式 AI 功能，为 AI Agent 的普及奠定硬件基础。然而现实是，虽然 AI Agent 凭借集成多种工具和强大推理能力的优势，在某些特定场景中表现出色，但其在面对繁复的现实世界任务的时候往往无法给出最优解。这限制了目前 AI Agent 被更多人的使用。另外，来自不同模型、不同 AI 大厂生态的 AI Agent 之间也难以形成协同。因此，AI Agent 的下一个技术变革是多智体系统（Multi-Agent System，MAS）。Multi-Agent 系统架构由众多独立自治的单一 AI Agent 组成，它们拥有各自独特的领域知识、功能算法和工具资源，可以通过灵活的交互协作，共同完成错综复杂的决策任务。Multi-Agent 不仅能够大幅提升整体工作效率，还赋予了更强大的处理复杂多样化任务的能力。为了更直观地理解 Multi-Agent，我们不妨以蚁群觅食为例： - 每只蚂蚁都是一个独立的 Agent，有自己的简单行为规则 - 蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，其他蚂蚁可以感知这些信息素 - 通过大量蚂蚁的协作，整个蚁群能够找到最短路径到达食物源通过这个例子，我们可以看到 Multi-Agent 系统的核心特征：多个自主 Agents 通过相互交互和协作，共同完成复杂的任务或解决问题。甚至将来我们有望看到一个只有 CEO 创始人、完全由 AI agents 雇员组成的公司。总的来说，AI Agent 代表了人工智能与人类交互的新范式，有望彻底改变人们的生活和工作方式，推动软件行业的变革。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI Agent 将在未来扮演越来越重要的角色。二、Web3 + AI Agent，能带来什么变革？ 2023 年，OpenAI 带来的全新 AI 革命浪潮，颠覆了各行各业原有的模式，我们也看到了 Web3 中许多相关概念产品不断涌现和落地，出现了利用 Crypto 特性发展 AI 如去中心化算力、数据等方案。即便放在行情不甚景气的当下，AI 叙事仍在 Web3 中保持保持强劲。仅从币价表现方面来看，AI 仅次于 Memecoin，是第二大叙事。今年在布鲁塞尔举行的 ETHCC 大会期间，以太坊联合创始人 Vitalik 再次就 Web3 + AI 发表了自己的看法： AI 的发展从短期来看，是人类与 AI 之间的“协作交集”。从长远来看，AI 将解决当今人类面临的许多难以克服的挑战，比如长寿和太空旅行。而 Web3 和去中心化将为我们描绘通往这一理想的道路，同时防范完全自主的 AI Agent 会毁灭人类的极端情况。未来 Web3+AI Agent 将成为重要叙事之一，可以预见 Web3 AI Agent 将会在各个 Layer1 生态系统中遍地开花。那么将 AI 领域最新的趋势 AI Agent 引入 Web3，又将会带来什么变革？ 1. Web3 能为 AI Agent 带来什么契机？去中心化 Web3 提供了去中心化的基础设施，允许 AI Agent 实现自我托管，避免了集中化带来的数据隐私和安全风险。在 Web2 中，OpenAI、Anthropic 等 AI 巨头获得了大量的融资，掌握着闭源 AI 模型的训练数据，除了会造成 AI Agent 单点故障外，还限制了社区参与和协作，阻碍 AI Agent 的创新和进步。确定性的执行环境 Web3 为 AI Agent 提供了确定性的执行环境，不受人为建立的信任元素、不必要的中介和其他低效率的影响。 AI Agent 无法获得银行账户，无法替用户预订机票；但它们可以获得钱包，使用加密稳定币来与世界各地的用户、商家和其他 AI 进行交易。安全性和隐私数据隐私和安全性是 AI Agent 在 Web2 实际应用中最具挑战性的问题之一。AI Agent 需要收集和处理大量数据，包括个人信息，一旦数据被非法访问或泄露，将对用户隐私造成严重损害。所以在确保数据安全方面，天然具备安全性的区块链可以协助。货币化和投资价值 AI Agent 的货币化为 AI 创造了投资价值，并激发了新型代币经济模式。通过 Initial Agent Offering (IAO) 模式，AI Agent 可以成为一种新的投资标的，通过 DAO 治理将所有权下放给社区。市场转型与大规模采用 Web3 提供了一个新的市场环境，鼓励 Web2 企业和开发者专注于创建独特且卓越的 AI Agent 项目，以应对竞争压力和市场需求。这不仅能帮助企业在 Web3 环境中取得领先地位，还有可能推动更广泛的 Web2 用户采用 Web3 和区块链。优化 AI 数据集和模型 Web3 的独特特性，如去中心化和公开透明的数据记录，可以优化 AI 数据集的多样性和模型的透明度。利用 Web3 链上数据训练 AI 模型，有助于建立链上数据大模型，提供独特的视角和优势。 2. AI Agent 能为 Web3 带来什么革新？增强用户体验通过结合 AI 的分析能力，集成了 AI Agent 的 Web3 应用程序可以为用户提供个性化、自动化、可定制的体验，进一步释放链上经济的潜力。降低行业参与门槛 AI Agent 可以作为降低人们参与 Web3 行业门槛的工具，通过在 Web3 中充当用户和链上协议间的“智能助手”，帮助用户完成各类复杂的链上交易行为，使 Web3 产品更加易用，有利于大规模采用。例如，AI Agent 可以根据用户提出的需求，实现加密投资分析、自动化链上交易以及投资组合监控。创新应用在游戏和娱乐领域，AI Agent 可以提供动态、沉浸式的体验，增强用户生成内容的价值，并通过区块链技术确保透明和可靠。总结来说，Web3 + AI Agent 不仅推动了 Web3、区块链和 AI 技术的进步，也为开发者提供了新的机会。Web3 为 AI Agent 带来的变革主要体现在去中心化、安全性、执行环境和货币化。反过来，AI Agent 也将通过自己的能力为 Web3 带来创新应用、简化用户体验等好处，通过自动化执行任务提高效率和决策质量，为 Web3 的大规模采用奠定基础。三、热门 Web3 AI Agent 对比 Spectral Spectral 是一个致力于构建 Web3 链上 AI Agent 经济的项目，通过提供零门槛的智能合约编译和部署服务，释放 AI 与 Web3 结合的创新潜力。具体来说，Spectral 正在提供两种独特的产品： Spectral Syntax 是一个链上 AI Agent 平台，可以理解自然语言意图并将其转换为基于代码的指令，旨在让 Web3 用户和开发者通过特定的 AI Agent 实现自己的意图，应用场景包括链上合约生成与部署（一键发meme币）、智能合约漏洞扫描及修复（智能审计）、链上信息检索等。在 2024 年第三季度，Spectral 将推出 Syntax V2，允许用户基于 Spectral 的所有工具、知识库和 API 创建自己的 AI Agent，用于实现各种可以想象到的意图。 Spectral Nova 是一个机器智能网络，聚焦于 AI 和 ML 模型的创建与应用，通过激励手段吸引顶级数据科学家和 ML 工程师构建输出推理源的模型，以解决 web3 应用程序的预测和机器智能问题，从而满足智能合约、公司和个人对推理源的需求。模型创建者、求解者、验证者和消费者在 Spectral 的机器智能网络上相互交互，形成飞轮。 Inferchain 是 Spectral 正在构建的 Layer2，将于 2024 年第四季度推出，其愿景是成为一个通用、无需许可、开放的真相验证层，用于验证所有链上 AI Agent 交互。在 Syntax 上创建的所有 AI Agent 以及它们从 Nova 上使用的各种推理源将通过 Inferchain 进行集成。 Spectral 在 Web3 + AI Agent 赛道的核心竞争力体现在：低门槛开发 Spectral 提供智能合约一键生成及部署功能，大幅降低了 Web3 开发门槛。这使得即使是小白用户也能轻松实现智能合约的编译和部署。是AI for Web3的应用场景。多场景适配 Spectral 现有产品架构高度适配 Web3 当前的多样化应用场景，包括 DeFi、DAO 治理、NFT、安全审计等领域。产品迭代 Spectral 持续关注核心产品 Syntax 和 Nova 的功能迭代和优化，保持技术领先性。机遇与挑战：Spectral 的代币 $SPEC 上线后 FDV 曾一度高达 15 亿美元，融资总额高达 3000 万美元，背靠General Catalyst、Social Capital、Jump Capital、Circle Ventures、Franklin Templeton、Galaxy 等 Web2 和 Web3 头部 VC，是 Web3 AI Agent 赛道中最值得关注的项目之一。 Spectral 主要针对相对较小的“AI for Web3”市场，使用生成式 AI 技术和区块链，普及 Web3 的开发和许多功能性场景，为 Web3 dApp 提供可验证的模型推理能力，扩大了 Web3 应用层的场景。然而，Spectral 目前已推出的三款 AI Agent 均面临较大的同质化竞争压力，Nova 网络中四大角色的运作范式都需要较强的运营维持和外部资源导入，启动增长飞轮正面临着严峻挑战。 Autonolas/Olas Autonolas 于 2022 年夏季推出，又名 Olas Network，是一个 Web3 AI Agent 生态系统，运作方式为在链下由单一 Agent 或多个 Agents 协同完成用户提出的任务，将输出传递到链上。同时，链下 Agent 的完成过程也会被记录在链上。 Olas Network 的独特之处在于，每个构建的 AI Agent 都是由单独的运营商运行，可以从任何来源提取数据，在以太坊、Solana、Polygon 等不同链上进行操作，并可以执行机器学习等复杂处理。通过其 Multi-Agent 系统，Olas Network 允许用户同时使用多个 AI Agents 协作。通过激励机制，Olas Network 将 AI Agent 开发者、运营商、担保人串联起来，共同支持去中心化 AI Agent 生态系统的发展。 Olas Network 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在： Web3 Native 作为曾经 Fetch.AI 的核心 Multi-Agent 开发团队，Olas 的技术能力已有验证。Olas Network 上的 AI Agent 可以在 Web3 环境中自主运行和交互。能够为用户带来更高效的自动化和智能化。 DAO 基础设施完善 Olas Network 为 AI Agent 提供了构建和管理 DAO 的工具和基础设施。可以实现更高效的社区治理和运营。可组合性 Olas Network 具有高度的可组合性，允许开发者像搭建乐高积木一样将不同功能的 AI Agent 组件组合在一起，以构建复杂的去中心化应用程序。这种可组合性是 Web3 "胖协议" 理念的体现，有助于加速创新和应用开发。跨链互操作性 Olas Network 支持跨链操作，这在多链并存的 Web3 生态中具有重要意义。跨链能力可以促进不同区块链网络之间的价值流动和信息交互。机遇与挑战：Autonolas 是 Web3 中最早提出希望实现 Multi-Agent 的项目之一，其代币 $OLAS 上线后 FDV 一度高达 40 亿美元，比肩 IO.net 和 Aethir 等头部 AI x Web3 项目，说明市场对于 Multi-agent 的叙事天花板认可度非常可观。 Autonolas 作为打通以太坊链上经济和链下 AI Agent 的先驱者，其“共有 AI”(co-owned AI)创想非常符合以太坊联合创始人 Vitalik 对于 Web3 制衡 AI 中心化风险的思路。在需求挖掘上，作为 Fetch AI 原生团队的 OLAS Network 也不可避免地从 Web3 现有未满足的需求场景出发，希望通过 AI 让 Web3 用户体验更佳，但也同样正面临供需双边意愿低落的增长阻力。 MyShell Myshell 是一个去中心化 AI Agent 消费者层，由于涵盖了大量开源闭源 AI 模型，因此创建者可以在此快速构建 AI Agent 应用程序并轻松捕获用户。具体来说，MyShell 由模型层、开发者平台、AIpp 商店和激励网络四个核心模块组成，前三个模块包含了 AI Agent 的底层架构、创作者生产到最终用户消费的全过程，而激励网络则将前三者有机地串联起来，实现商业模式的闭环。有趣的是，MyShell 也允许开发者货币化 AI Agent，但方式与 ICO 有所不同。在最新推出的 AIpp 商店板块中，开发者将自己的 AI Agent “封装”为 AIpp，然后进行预售和公售。在预售阶段，份额价格将按照 Bonding Curve 计算，随着购买数量的增加而攀升。当销售满 30 股或时间满三天后将结束预售并进入公售阶段，依然按照 Bonding Curve 进行交易。开发者有权在预售阶段购买自己 AI Agent 的份额，并获得每笔交易 5% 作为手续费用。 MyShell 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：社区建设和参与相比于其他项目，MyShell 更加重视社区建设，通过其徽章系统等机制来增强用户参与度和忠诚度。产品创新 MyShell 的产品开发方向更加倾向于当前的 Web3 玩法，尤其是最新推出的 AIpp 商店，有利于 Web3 用户的快速理解和采用。机遇与挑战：MyShell 融资总规模超过 1600 万美元，是 Web3 AI Agent 赛道中社区活跃度最高、创作者经济最繁荣的项目之一。其类似 Pump.fun 的 AI 聊天机器人发射方式更贴近 Web3 用户习惯，7 月结束的第一赛季已成功发射超过 130 个 AI bot，总交易量超过 120 万 USDT。从长期发展的角度来看，Myshell 还需要在产品矩阵和平台开放度方面进行重大升级，以面对聊天机器人赛道的激烈竞争，以及拥抱 Multi-Agent 这种新范式。 HajimeAI HajimeAI 是今年第二季度展露头角的新兴“Web3 for AI”项目，是 Solana 上第一个提出 Solana 侧链结构的项目，旨在为 Solana L1 提供更强的性能和更有潜力的使用场景（“L1 的功能扩展层”），同时避免以太坊拓展模式造成的流动性分散。 HajimeAI 是 Solana 上第一个 Web3+AI Agent 平台，充当 Solana 的人工智能应用层。不仅解决了当前 AI Agent 面临的去中心化、货币化和推理能力瓶颈，以及多智体协作 Multi-Agent，还为 Solana 未来个性化的个人 AI Agent 以及蓬勃的 AI Agent 生态系统奠定了坚实的基础。 HajimeAI 由三个核心组件组成： Hajime Benchmark DAO Web3 首个 AI Agent 可用性排行榜，任何用户都可以在其中找到最适用的去中心化 AI Agent。Hajime Benchmark DAO 成员通过关键维度对每个在 Hajime 中新发布的 AI Agent 进行评定，以此获得 AI Agent 分享的协议收入和 Hajime 代币奖励。在早期阶段，HajimeAI 将帮助赋能 Solana Saga，通过空投的方式激励 Solana Saga 用户成为 Hajime Benchmark Dao 的初始成员。通过参与 AI Agent 的评选，在获得平台激励的同时，Solana OG 用户有机会加入到 Solana AI 生态的发展浪潮中。 Hajime Garden 经过 DAO 评定的 AI Agent 将被列入 Hajime Garden，这是 Hajime 生态的意图中心。基于 decentralized Multi-Agent Graph（deMAG）机制，Hajime Garden 可以将用户提出的任何意图分解为多个任务，交由专业的 AI Agents 进行处理。不论五步还是十步，不论是 Web2 知识还是 Web3 交互，提交的任何意图都将被完美执行。 Hajime Garden 的另一核心功能是 IAO，与 IDO 类似，旨在解决 AI Agent 在 Web2 中面临的货币化和中心化挑战。相比于传统融资，IAO 的流程更简单、更快捷，可以让 AI Agent 更快地获得所需资金。Web3 全球参与的特性也让 AI Agent 的 DAO 治理化变成现实。 Hajime AI Layer 专注于 AI 的 Solana L2 侧链，与 Solana 网络平行，实现“链下计算-链上验证”，仍受益于 Solana 的安全性和可验证。Hajime 生态所有 AI Agent 都基于 Hajime AI Layer 构建，并实现多代理协同工作。AI Agent 需要的推理计算、MAWG 的需求拆分能力都由 Hajime AI Layer 提供支持。机遇与挑战：作为 Solana 全球黑客松获奖团队，已证明了其在 Web3 x AI 领域的潜力。HajimeAI 构建了 Solana 首个 AI 侧链，成为 AI 执行的关键组件，满足 AI 计算需求。通过自主研发的 Muiti-Agent 工作流图谱 deMAG 和创新的 IAO 机制，加速链上可互操作 AI Agent 的发展，为 Solana AI 生态的民主化和大规模采用铺平了道路。然而，HajimeAI 目前还未发布测试网和测试版产品，链上 AI Agent 能否实现对其互操作愿景的落地以及 HajimeAI 侧链性能能否支撑大规模 AI 应用还有待观察。但解决这些问题将是推动 AI Agent 在 Solana 和 Web3 生态系统中成功应用的关键，值得期待。 Theoriq Theoriq 旨在成为模块化、可组合的 AI Agent 基础层，增强 AI Agents 之间的通信和互操作方式，确保它们不仅相互连接，而且比以往任何时候都更加自主和强大。此外，通过基于代币的 DAO 治理，利益相关者可以对影响 Theoriq 网络发展的提案进行表决，确保网络按照社区的利益和价值观发展。具体来说，Theoriq 生态系统由四种角色组成：AI Agent 开发者、AI 资源提供者、Agent 消费者和项目 Infinity Hub 是 Theoriq 的 AI Agent 开发和聚合平台，开发者可以通过工具快速构建各类 AI Agent，并与算力、模型、数据等 AI 资源提供者建立联系。任何有需求的用户或项目可以在 Infinity Hub 用稳定币支持获取 AI Agent 的使用权。无论是开发者、数据提供者还是用户，透明的算法机制都能确保奖励按照贡献的价值按比例分配，从而保持公平并激励有意义的参与。 Theoriq 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：可组合 Theoriq 正在开发一个可组合的 AI Agent 平台，允许用户将不同的 AI Agent 拼装在一起，创建更高级、更灵活的 AI 解决方案。激励机制 Theoriq 通过激励机制，推动了 AI Agent 的快速创新，为其成为模块化、可组合的 AI Agent 做铺垫。去中心化架构 Thoeriq 的 Infinity Hub 提供模型训练，推理，数据存储等服务，通过证明机制保证模型的准确性，抗审查，不可篡改和数据的隐私安全。机遇与挑战：Theoriq 由 ChainML 团队孵化，是 ChainML成为“去中心化的 OpenAI GPT Store”的重要一环。核心开发团队均来自加拿大和德国，技术背景深厚，拥有如 Teradata、Vector Institute 等大厂多年经验。过去两年中，Theoriq 和 ChainML一共获得 1000 万美元融资，投资机构包含 Hack VC，IOSG Ventures，Hashkey Capital，Alliance DAO, LongHash Ventures 等。 Theoriq 非常精准地抓住了 AI Agent 在发展中遇到的中心化垄断和对 Web3 赋能不足的痛点。AI agent 的最大推动者吴恩达教授、Vitalik Buterin、CZ 都有关注项目推特账号。与 Spectral 类似，Theoriq 也是一个服务于“AI for Web3”的项目，希望通过 Agentic Protocol 建立 Web3 使用 AI Agents 的调用和经济系统，增长飞轮也会受到平台上 Agent 质量和数量的约束。 GaiaNet GaiaNet 是一个去中心化的计算基础设施，使每个人都能够创建和部署自己的 AI Agent，这些代理可以反映他们的风格、价值观、知识和专业知识。通过 DAO 治理，GaiaNet 将 AI Agent 开发者、域名运营商、代币质押者和用户有机地链接在一起，形成域名运营商管理 AI Agent 开发者，代币质押者将代币质押在域名运营商上提供担保，最后用户择优在域名运营商中选择 AI Agent 使用代币付费使用的商业闭环。值得一提的是，GaiaNet 网络中还有个角色是组件开发者，可以通过微调 NFT 形式的模型、知识库、插件等组件，从有调用需求的 AI Agent 开发者那里获得收益。 GaiaNet 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：边缘计算 GaiaNet 正在建立一个由个人和企业控制的分布式边缘计算节点网络，用于托管具有专有领域知识和专业技能的微调 AI 模型。这种方法提高了 AI 模型的多样性和专业性。隐私保护 GaiaNet 的解决方案强调在提供 AI 能力的同时保护用户隐私。这符合 Web3 对用户数据主权的重视。专业知识整合 GaiaNet 允许个人和企业将的专有知识和技能整合到 AI Agent 中，这种知识的去中心化分享和应用是 Web3 精神的体现。机遇与挑战：GaiaNet 以节点为基础的 AI Agent 创建、部署环境，以保护专家和用户的知识产权与数据隐私为出发点，抗衡中心化的 OpenAI GPT Store。GaiaNet 构建了一个全套的去中心化的 AI 推理使用场景，从前端聊天机器人使用场景、节点 AI 推理、微调模型提供者、知识库提供者、再到最底层的去中心化算力供给。GaiaNet 的挑战在于，如何将宏大复杂的路线图全面产品化，如何开放面对 Web2 AI agent 和其他 Web3 AI 基础设施的可组合性。四、结语 AI Agent 不仅代表了 AI 领域的一次重大飞跃，更是 Web3 生态系统中不可或缺的一部分，在 Multi-Agent 多智体协作的基础上，它们将共同打造一个更加智能、高效和去中心化的世界。随着 HajimeAI、Spectral 等顶级 Web3 AI Agent 项目的不断涌现和发展，我们见证了 AI Agent 与区块链技术的深度融合，以及它们在推动行业进步、优化用户体验、降低参与门槛和创新应用方面的潜力。不仅为开发者和用户提供了丰富的选择，也为整个 Web3 带来了前所未有的活力和可能性。一场 DeFi Summer 式的 Web3 AI Summer 正在到来，AI Agent 则为其赋予了无限可能，让我们拭目以待。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

AI对AI完成首笔链上交易 AI Agent概念在区块链上走到了哪一步？

ire是人工智能经济的金融堆栈，为人工智能代理提供即时、全球和开放的支付系统，用于在人工智能代理、LLM、数据平台、服务提供商和其他商品和服务之间进行完全自主的交易。 Skyfire 开发了一个开源支付系统，允 AI Agent在互联网上进行各种交易，包括购买数据存储、创意资产、机票和日用品等。其支付网络基于 USDC 稳定币运行，目前部署在 Polygon 网络上，未来计划扩展到其他区块链。对于尚不支持 USDC 支付的服务，Skyfire 考虑集成第三方聚合商实现 USDC 支付到传统支付方式的中转。按照Skyfire官方消息，目前已经有一些项目在尝试使用Skyfire的服务，首先是Payman，这是一个允许AI为各种任务向人类报酬的项目。在理论上，通过Skyfire的平台，Payman的AI智能体现在可以完全自主地行使雇佣合同工并履行支付。根据Skyfire官方消息，另一个在用Skyfire做实验的项目是全球汽车零部件制造商Denso，它创造了一个AI Agent，希望能够实现在没有人类帮助的情况下，自行购买各种材料。此前，它的运行需要需要人类在月底介入并进行电汇支付，但尝试使用Skyfire的服务，似乎可以解决这一问题。另一个在做这件事的便是上述提到的使用了Skyfire提供的服务、Visa投资的Payman，Payman的项目构想是通过提供一个平台的 API，让 AI Agent 能够以法定货币、加密货币还有银行账户等多种方式向人类付款。上述提到的这些项目，都可以被视为一个支付中间件平台，专注于为AI Agent和人类之间的支付提供接口和服务。它们面向的更多是 AI 开发者。除了Skyfire之外，一些非支付类的区块链项目，也在尝试植入这一理念和技术。Parallel Alpha最新的游戏Colony就在设计创建可以拥有钱包并相互交易AI角色。区块链能为AI Agent做什么？ AI Agent是受资本热捧的一个AI赛道新概念和发展趋势。AI Aagent是指能够自主进行决策，完成行动，且无需人在这一过程中介入的人工智能。当机器人演变成强大的 AI Agent，其最终将实现自主处理复杂任务，并做出更加明智的决策。而打通了人工智能的自主支付和交易，无疑是AI Agent这一概念得以落地的重要一步。目前，AI不能使用传统支付手段购买云计算服务（如AWS）、开发者工具（如 GitHub）或支付其他费用（如预订机票或酒店）。AI也无法绕过付费墙来获取所需信息。这些限制大大阻碍了 AI 的潜在效用和实际工作能力。智能代理能够自主处理很多任务，不可避免需要“交易”，在经济社会，需要和其它主体进行各种经济交互。区块链是实现人工智能“交易”的一个方向。在当下的阶段，区块链有着开户门槛更低的特点，能够减少传统金融如开户、中介类似的摩擦成本。而且链上交易可以实现实时交易、提高了交易的效率。这是区块链技术的优势，行业的一些项目也正在实践这一方向。不过，区块链技术是必须的吗？很现实的问题，依托于区块链技术的链上交易，目前有需求，但是适用的范围很小。目前，传统金融体系才是主流，绝大部分的交易还是依托于传统的金融世界在进行。所以人工智能代理的打通交易，使得智能代理足够应对日常的各种经济行为，其实首先应该打通的是传统金融系统。只是现在受限于一些现实因素和技术发展的阶段，运用区块链技术进行打通交易的成为了一种可行的尝试。而实际上，以区块链为基础，打通AI交易的渠道，基石是区块链交易本身已经嵌入到了人类生活的方方面面。否则，类似的AI对AI的交易，本身就会陷入“市场在哪里？”的困境。但是我们从Web2跨回到Web3再看这件事的意义，就会发现，这是十分有利于构建加密原生的AI Agent的。加密原生支付通道被打通了，又能为AI Agent赋予了加密资产所固有的数字产权。这是AI Agent作为一个链上的独立经济人的基石。加密如何和AI结合，一直都是加密行业一个重要的探索方向。而AI Agent正是这一方向中的一个重要分支。目前，一些行业内知名的项目已经在有了相应AI Agent方向的尝试，如Fetch.ai平台推出的AI agent是一个个模块化的构件， AI开发商可以把自身的服务，LLMs、ML模型、API和其他AI业务注册为代理服务。让传统产品开发者可以通过快速集成这些代理来执行特定任务。在交易方面，如价格预测、成交策略、止损策略、杠杆动态调整、KOL 智能跟单、借贷……每一个中心化交易所之前赚钱的服务，都可以包装成一个个可自定义的自主学习的 AI Agent，交易者将通过 AI Agent 来执行自己的策略。也有为了AI Agent而生的公链在今年出现，Arweave推出的AO链，基于Arweave的链上存储构建，实现了无限可扩展的去中心化计算，允许同时并行运行任意数量的进程，去中心化的AI Agent 由AR在链上托管，并由AO在链上运行。也就是说存储在AR链，计算在AO链。在这一套设计模式之下，AO的最终愿景是实现AI与区块链的无缝融合，使AI模型能够在链上托管且直接在链上运行，并实现自主决策。不过目前这些项目都还处于极其早期的探索阶段，AI Agent的交易是一个复杂精细的系统，如何确保其在复杂环境下的稳定性，是需应对的最艰难的挑战。来源：金色财经

金色财经2024-09-06

AI 能在加密世界中生存吗？

密解决方案将解决众多人工智能挑战，人工智能代理将构建自治经济网络以加速加密的采用，人工智能将推动现有加密技术的演变。许多人的目光都集中在这个交叉点上，大量资金涌入，这些热词的热情助长了这一趋势。然而，在所有这些令人兴奋的事情中，我们对基础知识的了解却少得可怜。人工智能对加密的理解程度到底有多高？由 LLM 驱动的代理是否真的能够使用加密工具？不同的模型在加密任务中的表现如何？这些问题的答案对于指导这一新兴领域的产品和技术方向至关重要。但我们不知道。一个实验针对这些基础问题，我们进行了实验评估，评估了包括主流商业和开源模型在内的 18 个大型语言模型，参数规模从 3.8B 到 405B。闭源模型：GPT-4o、GPT-4o Mini、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、Grok2 beta（目前为闭源）开源模型：Llama 3.1 8B/70B/405B、Mistral Nemo 12B、DeepSeek-coder-v2、Nous-hermes2、Phi3 3.8B/14B、Gemma2 9B/27B、Command-R、Qwen2-math-72、MathΣtral 该研究旨在评估人工智能加密应用的现状，并评估人工智能与加密集成的潜力和挑战。鉴于这项研究还处于早期阶段，本文重点关注关键见解，而不是具体的结果数据。实验表明，人工智能模型对加密货币基础知识有全面的了解，并对加密货币生态系统表现出广泛的熟悉度。这些模型还表现出执行各种基本钱包操作所需的知识的熟练程度。在适当的提示下，它们的能力不仅得到了显着提高，而且还展示了按照指示执行复杂分析和操作的能力。这些发现共同表明，为众多加密货币相关领域开发人工智能应用程序现在是一个可行的前景。然而，研究也发现了几个关键的局限性。这些模型的理论知识和实际应用技能之间存在很大差距，特别是在与加密相关的计算方面。虽然它们能够生成简单的智能合约，但它们很难识别更复杂协议中的复杂漏洞。此外，这些模型无法解决在基于云的人工智能系统中安全管理私钥的基本挑战。深入探索数学差距：最值得注意的发现之一是人工智能模型普遍难以处理与加密相关的计算。这不仅仅是复杂的加密技术；即使是计算 AMM 滑点或挖矿盈利能力等基本操作也具有挑战性。然而，需要注意的是，大型语言模型并不是为数学计算而设计的。可以通过加载预设代码来绕过 LLM 的直接计算来解决这一限制，从而提高效率和准确性。这种方法类似于人类通常处理复杂计算的方式，依靠专门的工具或预先设定的公式。安全困境：虽然人工智能模型展示了对加密安全原则的扎实掌握，但使用人工智能实现安全系统的现实仍然存在问题。许多人工智能系统对基于云的处理的需求与加密货币的去中心化、无信任性质产生了内在冲突。解决这个问题将需要第三方服务，例如 TEE、HSM，甚至更具创新性的新技术。智能合约：形式重于功能：AI 模型表现出了理解智能合约和解释其功能的出色能力。它们可以有效地修改合约以解决常见的漏洞和优化点，甚至可以自主创建简单场景的合约。然而，当涉及到深藏在复杂业务逻辑中的漏洞时，所有模型都无法识别它们。这表明模型对智能合约的理解仍然在很大程度上停留在表面，侧重于形式，而不是掌握底层业务逻辑的复杂性。虽然 AI 在合约交互和基本创建方面表现出色，但很明显，人类的专业知识对于确保复杂智能合约系统的安全性和效率仍然至关重要。开源挑战：顶级闭源模型与大多数开源替代方案之间的巨大性能差距引发了有关加密领域人工智能未来的重要问题。鉴于加密社区强调开放性和去中心化，弥合这一差距对于广泛采用至关重要。坚实的基础和潜力：尽管面临挑战，但模型展示了对加密基础知识的深刻理解，并显示出对加密生态系统的熟悉。在适当的提示下，它们的能力显著提高。这表明加密领域的人工智能有着坚实的基础，模型对区块链架构、共识机制和代币经济学等概念的掌握令人印象深刻。引导提示的显著改进表明，当前的人工智能模型虽然并不完美，但已经能够在许多与加密相关的任务中提供有价值的见解和帮助，从市场分析到协议设计评估。展望未来：加密人工智能基准的需求随着实验的进展，一个迫切的需求变得显而易见：加密领域需要标准化的人工智能基准。正如 ImageNet 彻底改变了计算机视觉人工智能一样，加密专用基准可以推动这种技术融合的快速进步。如果人们相信人工智能和加密技术的交叉点具有巨大的潜力，并且人工智能有望推动加密技术的广泛采用，那么为加密领域建立专用基准就成为当务之急。这些基准可以作为连接人工智能和加密领域的重要桥梁，催化创新并为未来的应用提供明确的指导。这项努力不仅仅是一项技术活动；它是对如何理解和塑造这一新兴数字前沿的深刻反思。然而，创建这样的基准并非易事。它面临着几个重大挑战：加密技术的快速发展，其知识库仍在不断变化，并且在多个核心方向上缺乏共识；该领域的跨学科性质，涵盖密码学、分布式系统、经济学等，其复杂性远远超过任何单一领域；不仅需要评估理论知识，还需要评估人工智能利用加密技术的实际能力，这需要设计新的评估框架；必须确保基准测试任务与 DeFi、NFT、DAO 和其他新兴加密领域的实际应用保持相关，相关数据集的稀缺性进一步加剧了难度。鉴于这些挑战的规模和复杂性，很显然这不是一项可以单独解决的任务。问题的多面性需要多种专业知识和观点。它需要加密货币和人工智能社区的共同努力。只有通过这种集体智慧，我们才能确定这一新兴技术前沿中真正重要的东西，并创建准确反映人工智能在加密货币领域的复杂性和潜力的基准。当前状态和后续步骤当前的研究框架由几个关键部分组成：一个包含约 700 道多项选择题的 MVP 数据集，由人工智能和人类协作生成，随后由人类专家验证和完善。尽管存在质量限制，但该数据集能够快速自动测试模型，展示概念理解并提供基本的评分机制。约 100 个复杂任务不断增加，涵盖模拟、计算、代码审计和工具使用等场景。这些任务由多位加密领域专家贡献，增加了评估的深度和真实性。为了建立有效的基准，数据集需要大幅扩展，需要更多领域专家的参与。为这些复杂任务开发合适的自动评估框架也是需要解决的关键挑战。此外，为了让 LLM 能够应对未来现实世界的任务挑战，实现一个基本的 Agent 框架至关重要。该框架将提供更真实的测试环境，弥合理论知识与实际应用之间的差距。该方法正在不断完善，重点是提高测试用例的复杂程度并扩大整体数据集。本着开放协作的精神，所有相关资源将很快在 GitHub 上公开，旨在加快进展并邀请更广泛的社区参与。值得注意的是，这项研究仍处于早期阶段。研究结果应被视为初步观察和进一步研究的起点，而不是快速发展的人工智能和加密领域的明确结论。该项目欢迎更广泛的加密社区做出贡献，以帮助建立更全面、更强大的评估框架。来源：金色财经

金色财经2024-09-04

Bankless：人工智能板块的加密货币还有希望吗？

可以帮助改善加密的用户体验，并通过人工智能代理提高效率。要查看一份有前途的加密 x 人工智能项目精选列表，这些项目不仅仅是炒作。总结人工智能仍然占有一席之地，而且备受关注。有时，即使情况变得有些艰难，也只需要一点闲聊就能让火势继续燃烧。但让我们直言不讳——加密 x 人工智能领域就像一场高风险的扑克游戏。会有很多欺骗和空洞的承诺。话虽如此，历史告诉我们，颠覆性创新往往来自意想不到的地方。也许，只是也许，这里的十字路口有一颗隐藏的宝石等待被发掘。因此，虽然建议谨慎行事，但这个高风险、高回报的加密 x 人工智能领域的潜在回报使其成为一个不可否认的迷人领域。人工智能股票和代币的当前低迷可能是与更广泛的市场价格走势一致的暂时现象，但该行业的长期潜力仍然令人乐观。来源：金色财经

金色财经2024-08-21

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