Solana與AI還有哪些結合點？

作者：@knimkar

翻譯：白話區塊鏈

我們似乎正在進入AI 與加密領域交會處的用例實驗寒武紀大爆發階段。我對這股能量中湧現的成果感到非常興奮，並且想分享我們在@SolanaFndn 看到的生態系統中一些令人振奮的新機會。

1、簡要概述

1）促進Solana 上最具活力的代理驅動經濟Truth Terminal 首次展示了AI 代理在能夠進行鏈上互動時可能實現的成就。 我們期待看到那些安全地突破代理在鏈上能力邊界的實驗。這個領域的潛力巨大，我們甚至還沒有開始探索其中的設計空間。這裡已經證明是加密與AI 結合中最出乎意料且爆炸性的領域，一切才剛開始。

2）讓大型語言模型（LLM）在Solana 程式碼編寫方面表現得更加出色，賦能Solana 開發者大型語言模型已經在編寫程式碼方面表現得相當不錯，而且它們將變得更加強大。我們希望利用這些能力讓Solana 開發者的工作效率提高2 到10 倍。 短期內，我們將創建高品質的基準測試來衡量LLM 理解Solana 並編寫Solana 程式碼的能力（詳見下文），這些測試將幫助我們了解LLM 對Solana 生態系統的潛在影響。我們期待支持那些在精細調整模型方面取得高品質進展的團隊（我們會透過這些模型在基準測試中的優異表現來驗證它們的品質！）。

3）支援開放和去中心化的AI 技術堆疊我們所說的「開放和去中心化的AI 技術堆疊」指的是能夠促進訪問以下資源的開放和去中心化協議：用於訓練的數據、計算資源（用於訓練和推理）、模型權重，以及驗證模型輸出的能力（「可驗證計算」）。這個開放AI 技術堆疊非常重要，因為它：

加速模型開發過程中的試驗與創新

為那些可能被迫使用不可信AI（例如國家批准的AI）的人提供出路

我們希望支援在這項技術堆疊各層級上建立的團隊和產品。如果你正在做與這些重點領域相關的工作，可以聯絡原文作者！

2、詳細概述

下面，我們將更詳細地解釋為什麼我們對這三大支柱感到興奮，以及我們希望看到哪些建設。

1）促進最具活力的代理驅動經濟

為什麼我們要關注這一點？關於Truth Terminal 和GOAT 的討論已經很多，我在這裡就不再重複了，但可以明確說的是，當AI 代理在鏈上互動時可能實現的種種瘋狂功能，已經不可逆轉地進入了現實（而且在這種情況下，代理甚至還沒有直接在鏈上採取行動）。

我們可以自信地說，目前我們無法確切知道鏈上代理行為的未來會是什麼樣子，但為了讓大家感受一下這個設計空間有多廣，以下是在Solana 上已經發生的一些事情：

像Truth Terminal 這樣的AI 領袖正試圖透過像$GOAT 這樣的memecoin 來培育新時代的宗教；

同時，像@HoloworldAI、@vvaifudotfun、@TopHat_One、@real_alethea 這樣的應用，讓使用者輕鬆建立並啟動代理程式及相關的Token。

透過訓練各種知名加密投資者個人化代理商的AI 基金經理，來做出投資決策並為他們的投資組合加油。例如，@ai16zdao 在@daosdotfun 的迅猛崛起，創造了一個全新的AI 基金+ 代理助威者的元宇宙。

還有一些以代理為核心的遊戲，如@ParallelColony，在這些遊戲中，玩家透過指令讓代理採取行動，通常會產生意想不到的結果。

接下來可能發展的方向：

代理管理需要各方經濟協調的多面向專案。例如，可以讓代理人承擔像「找到一種能夠治癒[X]疾病的化合物」這樣複雜的任務。代理可以執行以下操作：

透過@pumpdotscience 上的Token 籌集資金；

用籌集到的資金支付獲取相關付費研究的費用，並支付去中心化計算網絡（如@kuzco_xyz、@rendernetwork、@ionet 等）上的計算費用，用於對各種化合物進行模擬；

使用像@gib_work 這樣的懸賞平台，招募人類來執行實際工作的任務（例如，運行實驗以驗證/ 完善模擬結果）；

或是執行一個簡單的任務，例如幫你建造一個網站，或是創建藝術作品的AI（例如，@0xzerebro）。

還有許多其他可能性。

為什麼讓代理人在鏈上執行金融活動（而非傳統金融體系）更有意義？代理商完全可以同時利用傳統金融體系和加密貨幣。以下是加密貨幣在某些方面特別適合的幾個原因：

微支付場景－Solana 在這方面表現出色，像Drip 這樣的應用已經展示了其潛力。

速度－即時結算對代理商來說可能至關重要，尤其是當你希望它們在資本效率上達到最佳時。

透過DeFi 接入資本市場－一旦代理商開始進行嚴格支付以外的金融活動，加密貨幣的優勢變得尤為明顯。這可能是代理參與加密經濟的最強大原因。代理商可以無縫鑄造資產、進行交易、投資、借代、使用槓桿等操作。

Solana 特別適合支援這種資本市場活動，因為Solana 主網已有豐富的頂級DeFi 基礎設施。

最後，技術往往是路徑依賴的，關鍵不在於哪款產品最好，而在於第一個達到臨界質量並成為預設路徑的產品。如果我們看到更多代理商透過加密貨幣創造了顯著財富，這可能會鞏固加密貨幣連接性作為代理的重要能力。

我們希望看到的

代理與錢包結合，能夠在鏈上執行操作的大膽實驗。我們在這裡沒有給出過於具體的定義，因為可能性非常廣泛，我們預計最有趣且有價值的代理應用場景是那些我們無法預測的。不過，我們特別感興趣的是以下幾個方向的探索和基礎建設：

至少在測試網上處於原型階段（最好是在主網上）

2）讓LLM 擅長編寫Solana 程式碼並賦能Solana 開發者

為什麼我們要關注這一點？ LLM 已經具備強大的能力，並且正在快速進步。但編寫程式碼是LLM 應用領域中，特別值得關注的一個方向，因為它是一個可以客觀評估的任務。正如下面帖子中所解釋的，“編程具有獨特的優勢：通過'自我對弈'，可以實現超人級的數據擴展。模型可以編寫代碼，然後運行它，或者編寫代碼、編寫測試並檢查自我一致性。 」

限制幻覺的負面影響——目前的模型非常強大，但仍遠未完美。代理不能被賦予完全自由的權利來執行操作。

推動非投機性應用場景——例如，讓你透過@xpticket 購買票務、為穩定幣投資組合優化收益，或在DoorDash 上購買食物等。

目前，儘管LLM 在編寫程式碼方面仍然遠未完美，並且存在一些明顯的不足（例如，它們在查找漏洞方面表現較差），但像Github Copilot 和AI 原生程式碼編輯器Cursor 這樣的工具，已經從根本上改變了軟體開發（甚至改變了公司招募人才的方式）。考慮到預計的快速進步，這些模型很可能會徹底改變軟體開發。我們希望利用這項進展，使Solana 的開發者工作效率提升一個數量級。

然而，目前有一些挑戰阻礙LLM 在理解Solana 方面的表現：

沒有足夠優質的原始資料供LLM 進行訓練；

缺乏足夠的經過驗證的建置版本；

在像Stack Overflow 這樣的地方，缺乏足夠的高價值資訊交流；

Solana 基礎設施發展迅速，這意味著即使是6 個月前編寫的程式碼，也未必完全適合當前的需求；

沒有辦法評估模型對Solana 的理解程度。

我們希望看到的

幫助我們在網路上發布更好的Solana 數據！

更多團隊發布經過驗證的建置版本。

希望生態系統中更多的人能積極參與Stack Exchange，提出好問題並提供高品質的答案；

創建高品質的基準，以評估LLM 對Solana 的理解（RFP 即將發布）；

創建在上述基準中得分較高的LLM 微調版本，更重要的是，加速Solana 開發者的工作。一旦我們有了高品質的基準，我們可能會為第一個達到基準分數的模型提供獎勵——敬請期待。

這裡的最終成就將是完全由AI 創建的高品質、差異化的Solana 驗證節點客戶端。

3） 支援開放和去中心化的AI 技術棧

為什麼我們要關注這一點？目前尚不清楚在長期來看，AI 領域的權力將如何在開源和閉源AI 之間平衡。關於為何閉源實體將保持技術前沿，並從基礎模型中捕捉大部分價值，已有很好的論點。現在，最簡單的預期是現狀將持續——大型公司如OpenAI 和Anthropic 推動技術前沿，而開源模型將迅速跟進，並最終擁有針對某些用例的獨特強大微調版本。我們希望Solana 能緊密對接，並支持開源AI 生態系統。具體而言，這意味著要促進對以下內容的存取：用於訓練的資料、用於訓練和推理的計算能力、結果模型的權重，以及驗證模型輸出的能力。我們認為這是重要的具體原因有：

A、開源模型有助於加速模型開發的調試和創新開源社區如何快速精煉和微調像Llama 這樣的開源模型，展示了社區如何有效地補充大型AI 公司在推進AI 能力前沿方面的努力（甚至Google 的研究員去年也指出，關於開源「我們沒有護城河，OpenAI 也沒有」）。我們認為，繁榮的開源AI 技術堆疊對於加速該領域進步的速度至關重要。

B、為那些可能被迫使用他們不信任的AI（例如國家認可的AI）的人提供一個出口AI 現在可能是獨裁者或專制政權武器庫中最強大的工具。國家認可的模型提供了一個國家認可的真相版本，並成為一種巨大的控製手段。高度專制的政權可能還會有更好的模型，因為它們願意忽視公民的隱私來訓練其AI。 AI 被用作控制工具的問題是何時發生，而不是是否發生，我們希望盡可能支援開源AI 技術棧，為這種可能性做準備。

Solana 已經是許多支援開源AI 技術棧專案的家園：

Grass 和Synesis One 正在促進數據收集；

@kuzco_xyz、@rendernetwork、@ionet、@theblessnetwork、@nosana_ai 等正在提供大量的去中心化運算資源。

像@NousResearch 和@PrimeIntellect 這樣的團隊正在致力於開發框架，使去中心化訓練成為可能（見下文）。

我們希望看到的是在開源AI 技術堆疊的各個層面上，更多產品的開發：

去中心化的資料收集，例如@getgrass_io、@usedatahive、@synesis_one

鏈上身份認證：包括允許錢包證明自己是人類身份的協議，以及驗證AI API 回應的協議，以便消費者能夠確認他們正在與LLM 進行互動

去中心化訓練：例如@exolabs、@NousResearch 和@PrimeIntellect

智慧財產權基礎設施：讓AI 能夠授權（並支付）它們所利用的內容