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什么是链上交互？撸空投的4个入门步骤

2、注册discord 3、注册 telegram 注册twitter账号三、创建钱包钱包是探索区块链最基础的工具，钱包有公钥和私钥。公钥是钱包账号，是一组无规则的数字和字母符号组合，相当于银行卡号，是可以对外的。在不同项目交互都会留下钱包账号信息，也是未来空投凭证。私钥是钱包的密码，不可以公开，每个私钥对应一组助记词；私钥也是无规则数字和字母符号组合，助记词是方便记忆的12个或24个单词组合。一定要记录好助记词，不要保存在网络上，也不要图片截图保存，最好手动抄写在纸质的本子上，保存好。如果助记词泄露，钱包就被盗了。任何人只要获取到助记词或私钥就可以任意操作钱包，钱包就不再是个人的了。记录钱包助记词在谷歌浏览器上创建钱包的步骤：安装对应钱包的谷歌插件-创建钱包-记录助记词-从交易所或其他地方转入数字货币-使用钱包。常见的钱包包括： 1、小狐狸钱包 metamask 2、幻影钱包 Phantom 3、keplr钱包 4、unisat钱包各种钱包插件四、项目交互基础工具和账号注册，只是磨刀步骤，最重要的是选择交互项目，以及如何交互。空投原本是奖励早期用户和玩家，是用户激励，但目前已经衍生出交互产业链，有一些专门做交互撸空投的工作室。批量注册账号，模仿用户交互，获得未来可能的空投。所以也存在项目方女巫检测的情况，如果被判断为是女巫账号，会被取消空投资格。比如STRK空投女巫查询严格，很多工作室大量账号都被标记了，空投收益是0。 STRK空投规则 1、如何找项目关注某个项目是否有潜力，可以从项目是否已发空投，是否获得融资，团队实力如何，项目具体应用等角度进行筛选和辨别。比如推特玩家bigplayer.eth、Greta008分享了很多项目，可以关注他们的推特了解项目信息。 2、如何找教程在推特或mirrorbeats.xyz 搜索“项目名称+教程”可以找到相关教程，可以跟着教程进行交互。但要注意找个靠谱的空投教程博主，有些人会把项目官网改成钓鱼网站，一旦链接钱包，可能存在助记词泄露，钱包被盗的风险。比如关注推特玩家加密狗、追风Lab等博主，关注各种项目教程。项目交互教程 3、持续做交换不同项目的交互方式和频率要求各不相同。比如STRK空投要求最低交互不低于3个月，大于100美元交易额，以及不少于6次交互；而早期ENS空投，注册eth域名的用户都获得空投了。一个真实的用户，应该是长期关注项目，才有可能获得空投的吧。 4、交互的费用任何链上的交互都需要支付gas，这个gas是给矿工的，是针对链上行为的确认。在自己能承受的范围去体验项目，即使未来不发空投了，也亏得起。 5、交互的风险做交互最大风险就是项目不发空投了，或者空投收益低于投入的gas费，最终竹篮打水一场空，还费时间费精力。某博主整理的潜力项目链上交互是一个长期的过程，不为了获得某个项目空投，体验产品也是探索web3的方式。区块链经历了14年发展，创作了很多传奇故事，而正在学习和参与的我们，或许有可能顺势起飞，改变命运。当然，风险和机会都在其中，量力而行。以上只是个人看法，无投资建议。我是初晓链，我在关注加密市场和web3。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

比特币价格创历史新高微策略CEO看好后市持续上涨！而这种 SOL 模因币涨20倍！

，并在Twitter、Discord和Telegram等平台上与小区互动。或者，您可以访问该项目的litepaper以获取更多信息。 Smog正在成为下一个有望实现百万富翁梦想的meme币，它与SHIB币一样具有强大的小区基础和忠诚度。随着Smog将在ETH启动并开始抵押，其生态系统有望进一步扩大，关注Smog的投资者和有理由看到Smog重现Solana增长传奇。访问购买 $SMOG

Business2Community2024-02-18

Vitalik假期新文：深度伪造时代的安全策略

）防范中间人攻击：信号“安全号码”、Telegram表情符号和类似功能都很容易理解和提防。每日限制和延迟：简单地对后果严重且不可逆转的行动施加延迟。这可以在策略级别（预先与签名者达成一致，他们将在签名前等待 N 小时或天）或在代码级别（在智能合约代码中施加限制和延迟）来完成一种潜在的复杂攻击，攻击者在审批流程的多个步骤中冒充高管和受让人。安全问题和延迟都可以防止这种情况发生；两者都使用可能会更好。安全问题很好，因为与许多其他因不人性化而失败的技术不同，安全问题建立在人类天生擅长记住的信息之上。我多年来一直使用安全问题，这是一种实际上感觉非常自然且不尴尬的习惯，除了其他保护层之外，还值得纳入你的工作流程中。请注意，上述“个人对个人”安全问题与“企业对个人”安全问题的用例截然不同，例如当你去另一个国家旅行，信用卡停用 17次后你致电银行重新激活时，当你排完 40 分钟的烦人音乐队列后，银行员工就会出现，询问你的姓名、生日，也许还有你最近的三笔交易。个人知道答案的问题类型与企业知道答案的问题类型有很大不同。因此，值得单独考虑这两种情况。每个人的情况都是独一无二的，因此你与可能需要进行身份验证的人所拥有的独特共享信息的种类对于不同的人来说是不同的。一般来说，最好是让技术适应人，而不是让人适应技术。一项技术不需要完美才能发挥作用：理想的方法是同时将多种技术叠加在一起，然后选择最适合你的技术。在后深度伪造的世界中，我们确实需要调整我们的策略以适应现在容易伪造和仍然难以伪造的新现实，但只要我们这样做，保持安全仍然是完全可能的。来源：金色财经

金色财经2024-02-18

AI智能体是加密货币的下一个重要催化剂

上狙击key赚取了约200万美元 2、Telegram机器人这些交易机器人旨在执行与加密资产交易相关的各种操作。它们为用户提供了在 Telegram 上快速轻松地交易任何代币（甚至是你最喜欢的Meme币）的便利。示例：Unibot和Banana Gun等 TG 机器人的数量正在创下交易量历史新高。 3、做市商机器人这些机器人为链上市场提供流动性。他们通过对特定资产下达买卖订单或成为流动性池中的LP来做到这一点。此类机器人使用算法来确定其订单的最佳价格点，旨在从价差（买卖价格之间的差额）中获利，同时保持市场效率。示例：AMM 上的 MM 机器人（例如 Uniswap 和“基于意图的桥”）。 4、游戏中的机器人机器人在常规游戏中非常常见，尤其是作为非玩家角色 (NPC) 和对手（想想 FIFA）。然而，在区块链游戏领域，他们才刚刚开始。一个很酷的例子是Parallel 的 Colony，在这款游戏中，AI驱动的化身拥有自己的钱包并相互交互。 5、社交应用中的机器人 Frenrug是一个使用Ritualnet构建的链上AI智能体，它在应用程序上与用户聊天，并根据与用户的交互来买卖用户的key。就像游戏中的 NPC，但这个不会漫无目的地走动。这些机器人具有实时执行链上交易的附加功能，使应用内体验更具互动性。 6、预测分析机器人这些AI机器人利用过去的数据和市场信号来预测市场趋势和价格变化。这些有时也会与交易机器人结合起来，根据分析进行买卖。示例： Bittensor 上的Numerai、subnet 8（预测子网）。 7、预测市场中的AI智能体 Vitalik 在他最近的博客文章中强调， Omen是一个预测市场平台，不同的 AI智能体（市场创建智能体、 AI Mech和交易智能体）在其中进行协作。他们在市场中创建、分析和交易，预测政治、体育、资产价格等方面的事件，类似于 Polymarket，但有人工智能的参与。研究了生态系统中不同类型的AI智能体后，现在让我们探讨一些基础协议，这些协议为构建AI智能体革命奠定了基础： Bittensor Bittensor 建立了一个动态且开放的市场，将各种机器学习模型联合起来，形成一个互连的机器智能神经网络。网络中的其他参与者可以通过构建子网来利用这种机器学习模型的网格。这些子网是针对不同用例利用人工智能的专用协议。目前，Bittensor 生态系统拥有32 个子网。每个子网都可以被视为AI智能体的活跃市场，在 Bittensor 生态系统中被称为子网矿工，他们参与并解决持续的基于激励的竞争中的问题。例如，在子网 8（“预测子网”）中，子网矿工竞相预测比特币等金融市场的未来价格走势。 Autonolas Autonolas 堆栈支持开发连续运行并自行执行操作的加密原生自治服务。这些智能体服务充当多智能体系统 (MAS)，其中多个 AI 智能体协作执行复杂的功能。例如，人们可以在 Autonolas 上构建一种用于预测市场的AI 智能体，称为“预测智能体”。该智能体可以使用定制的数据分析策略进行编程，以帮助决策过程并积极参与预测市场。基于 Autonolas 构建的AI 智能体已经在 DeFi 领域取得进展。最近的一篇博客强调， Gnosis 链上超过 9% 的Safe交易可归因于 Olas 网络上运行的自治服务。进入2024 年，更令人印象深刻——在很多天里，Gnosis 链上超过 75% 的Safe交易都是由AI 智能体支持的。AI 智能体的高参与率是一个令人惊讶的细节，但许多人尚未注意到。它们在 Gnosis 链上使用的一种流行方式是充当 Safe 多重签名交易的自主签名者。 DAIN（去中心化自治基础设施网络） DAIN 是一个AI 智能体的全球网络，旨在相互交易、交互和合作。这是通过 DAIN 的 API 实现的，它充当AI 智能体进行通信和协作以执行复杂操作的标准化框架。虽然 DAIN 的网站目前正在开发中，但AI 智能体已经在其堆栈之上构建。以Asset Shield为例，它由 DAIN 提供支持。它部署Asset Shield,作为 Squads 上多重签名设置的自主签名者，从而增强安全性。它的工作原理如下：AI 智能体成为 Squads 多重签名的一部分，被编程为根据特定规则签署或拒绝交易。例如，AI 智能体可能会自动阻止任何超过 1000 SOL 的交易或标记那些看起来可疑的交易。可疑交易的标准由用户设定，可能类似于 Rabby Wallet 用来提醒用户可疑交易的逻辑 - 例如，当你处理新网站时，它会提示你在确认之前三思而后行。结语 AI 智能体经济已经到来。人工智能对加密货币的影响不再是遥远的可能性；它现在正在发生。随着人工智能基础设施协议的成熟，复杂的AI 智能体的开发及其跨用例的应用只会变得更加容易。所有迹象都表明一个令人兴奋的可能性：AI 智能体将成为本次牛市的独特催化剂。一旦AI 智能体成为加密货币未来的超级用户，我们可以预期它们之间的交互、交易和协作数量将呈指数级增长。这种激增将需要大量的计算能力和存储容量。为了满足这些需求，业界可能会寻求去中心化物理基础设施网络（dePIN）项目。Akash、Filecoin、GenesysGo、io.net、Render和Grass 等项目在 AI 与计算、存储和带宽等资源的交叉点上运行，可以在满足AI 智能体不断增长的需求方面发挥关键作用。来源：金色财经

金色财经2024-02-18

日圆贬值效应拉抬比特币兑日圆创历史新高交易员注视下一个潜力升百倍币Smog

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Business2Community2024-02-17

easyMarkets易信：2024年2月16日美国利空的零售数据令美元下挫，日内关注美国PPI数据结果

/syc/zh-hans/ 加入我们的Telegram 获取免费的交易信号 2024-02-16

易信easyMarkets2024-02-16

Covalent Network（CQT）与Cross Finance达成战略合作,实现透明无缝链上交易体验

witter | Discord | Telegram | Blog | API Guides 关于 Cross Finance Cross Finance 是下一代数字生态系统，提供前沿的支付解决方案，致力于联通银行和区块链的世界。CrossFi 将全球经济的这两个关键部分无缝集成到一个统一的生态系统中，并通过 CrossFi 链的核心——基于 Cosmos Tendermint 的模块化架构，实现了高达每秒 100 万笔交易的可扩展性和处理速度。 Cross Finance 基于 Ethermint 和 Evmos 构建，确保了区块链之间的互操作性、交易匿名性和 EVM 兼容 DApp 的集成。两种原生代币 MPX 和 XFI 的串联操作巩固了 CrossFi 的代币经济基础，为用户提供了无缝且强大的金融体验。来源：金色财经

金色财经2024-02-16

Solana价格一周内大涨20%　而这种 SOL 模因币涨了20倍！

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Business2Community2024-02-15

Crypto x AI 生态最全大盘点

以用每分钟 1 美元的价格在一个私人 Telegram 频道中与她的头像交谈，发送和接收带有她肖像的语音消息。在推出的第一周，Caryn Marjorie 赚了 72,000 美元，随着订阅的增长，预计她的月收入将超过 500 万美元。 CarynAI 仅仅是 AI 女友产品的其中一个例子 (更多介绍见下文)，想象一下，你可以和你最喜欢的游戏主播的 AI 模型一起玩游戏，实时对话，模拟真实的体验；或者，KOL 可以使用拟人化的 AI+头像，这些头像可以被授权用于时装秀或出版物等等。 ˚✧₊⁎( ˘ω˘ )⁎⁺˳✧༚ Uwu-ral Networks 是如此卡哇伊 (ノ◕ヮ◕)ノ:・゚✧* 一个不争的现实是，79% 的 18 至 24 岁成年人表示感到孤独；在 18 至 34 岁的人中，有 42% 的人表示 “一直” 感到 “被遗忘”；63% 的 30 岁以下男性认为自己是单身，而同年龄段的女性中有 34% 认为自己是单身；只有 21% 的男性表示他们在过去一周内从朋友那里得到了情感支持。人是寂寞的。在一个孤独感日益流行的时代，尤其是在年轻人中，人工智能陪伴的出现提供了一个独特但略带反乌托邦的解决方案。AI 伴侣始终可用、无需判断且高度个性化。他们可以充当治疗师或欲望释放出口。他们可以是富有创造力的同事，也可以是生活方式的教练。他们总是在等着和你谈论你想要的任何事情。做到这一点的基础结构可以是：使用个性提示微调模型，概述行为、外表、特征、沟通方式等。通过 elevenlabs 等人声模型运行模型的输出。根据要求使用图像生成器模型和定义的外观提示生成自拍照。生成适当的 vrm 头像并将其放置在可交互的环境中。好了，你现在拥有了一个非常适合你的超媒体伴侣。如果再融入 Crypto，你将可以让他们可拥有、可交易、可出租等等。伴侣上面的这种设置完全可以通过 DIY 实现，不过你也可以使用那些专门针对此概念的 APP。Replika 是最著名的例子，它允许我们与虚拟伴侣进行实时沟通而无需任何技术技能。这些应用程序通常以订阅模式运行，用户付费与他们的虚拟伴侣互动。此类产品不仅有利可图，而且它们还展示了这种趋势对人类心理的巨大影响：例如，Reddit 上的一篇帖子展示了一个人与虚拟伴侣连续 2000 天的交谈记录，而且我们还看到了求婚、AR 自拍创作等等。这里还有一个有趣的花絮：当色情功能从平台上删除时，subreddit 版主不得不将自杀热线 Pin 在了社区顶部以安抚躁动的社区成员。基于角色的平台也开始涌现，它为用户提供了一种使用多重角色的方法 (通常也是订阅模式)。虽然在 Character.ai 和 Chub.ai 等平台上有许多现成的角色可供选择，但真正的新颖之处在于通过性格提示 + 反馈训练来制作完全属于自己的角色或场景。很多 web3 项目已经进行了一些尝试来提供这些伴侣体验，例如 Belong Hearts、MoeMate 和 Imgnai。 Belong Hearts 开创了一种新颖的 NFT 铸造玩法，让用户与他们提供的角色聊天，直到用户搞到她的电话号码，从而可以被列入 NFT 铸造的白名单。一旦收到了 NFT，该 NFT 就可以让用户享受与角色的聊天体验，包括色情角色扮演以及生成的自拍。虽然产品的未来方向尚待确定，但围绕将代币经济学作为一种机制，让玩家将物品或代币赠给聊天机器人以影响她的情绪和关系水平的讨论非常多。 MoeMate 由 Webaverse 背后的团队创建，它同时提供了桌面版本和浏览器版本应用程序，用户可以轻松导入 vrm 模型，然后可以赋予其个性并与之交互。桌面版本让人想起了之前的一种名为 old-school paperclip assistant 的 AI 助理。还有 Imgnai，它除了是上面提到的高质量图像生成器模型外，还通过完全集成的聊天机器人体验来解决 Nai 角色的拟人化问题。归根结底，代币经济学的潜力在伴侣领域比比皆是，代币化 API、可交易的个性提示 (见下文)、链上游戏货币、代理支付、可交易饰品、角色游戏机制和代币限制访问等场景仅仅是未来潜在的探索范围中的一小部分。个性市场有趣的是，伴侣应用程序的兴起也引发了人格提示标准化的兴起，以及交换人格原语的平台。该领域有可能会向着高质量提示和场景的金融化的方向发展。例如，如果一个未经审查的开源 LLM 可以从包含标准化人格的 NFT 中读取元数据，那么人格 NFT 可以获得从中产生的版税从而让其创建者受益。不过这也引出了另一个悬而未决的问题：由于许多顶级模型都受到 NSFW 内容的限制，因此必须创建可行的开源模型，然而这恰恰是基于代币的众筹和治理的绝好机会。 — 你可以查看我写的这篇文章来深入了解本章节提到一些想法：https://medium.com/1kxnetwork/virtual-beings-51606c041acf。增强治理 DAO 治理的历史实际上是漫长的人类协作历史的演变。最终我们发现，有效地组织资源，最小化治理膨胀，消除摸鱼现象，以及发现软实力的低效或瓶颈是极其困难的。使用 AI 作为 DAO 增强层的实验才刚刚开始，但它们的潜在影响是深远的。最常见的形式是使用训练有素的 LLM 来帮助将 DAO 内的劳动力资本引导到更有效的事务上，识别提案中的问题，并开放对贡献和投票的更广泛参与。还有一些更简单的工具，如 AwesomeQA，它通过搜索和自动会回复来提高 DAO 的效率。最终，我们预计 DAO 中的 “autonomous” 将随着时间的推移变得更加重要。自治委员会和投票代理 Upstreet 已将多代理系统 (如 AutoGPT 等) 应用于他们的治理过程，作为一个早期的实验。每个代理都由 DAO 的一个子组定义，例如艺术家、开发者、BD 策略师、公关、社区经理等。然后这些代理的任务是分析来自贡献者的提案，并讨论其利弊。进而，代理们根据其对各自范围内的影响进行评分，并汇总分数。人类贡献者可以在投票决定结果之前评估他们的讨论和评分，因此本质来说，上它提供了一种多样化的并行评审服务。这特别有趣，因为这个过程可以浮现出人类可能错过的提案的各个方面，或者使人类能够与人工智能代理就其后续影响进行辩论。先进的协调系统 MakerDAO 也曾详细讨论过类似话题，以最少的人力投入实现自主治理决策的目标。他们完成了 Atlas 的概述，它描绘了一个包含所有与 Maker 治理相关的实时数据中心。这些数据单元以文档树的形式组织，可提供上下文以防止误读。Atlas 将采用 JSON 格式并标准化，以方便 AI 和编程工具使用它。 Atlas 可以被各种人工智能治理工具 (Governance AI Tools, GAIT) 使用，这些工具通过自动化交互和确定参与者任务的优先级来参与治理。示例用例包括：项目投标：GAIT 可以通过处理文书工作和确保提案符合战略目标来简化生态系统参与者对项目投标的流程。监控违反规则的行为：GAIT 可以帮助监控可交付成果和规则遵守情况，标记潜在问题以供人工审查。专业建议整合：GAIT 可以将专业建议转化为格式化的提案，弥合治理和专业知识之间的差距。数据集成：GAIT 可以轻松地集成新数据和经验，帮助 DAO 学习和适应新状况而不会重复错误。语言包容性：GAIT 可以充当翻译器，使治理以多种语言进行，从而营造一个多元化和包容性的环境。 SubDAO：Atlas 和 GAIT 可以应用于 SubDAO，允许实验和快速开发，并能够从失败中吸取教训。 ? <> ? 我尤为兴奋的 Crypto x AI 的领域是游戏。该领域有很多新颖的游戏可供探索，例如程序内容游戏、生成式虚拟世界、基于 LLM 的叙事、AI 代理相互合作的合作游戏等等。虽然 web2 中有很多关于新游戏的好例子，但在这里我们将重点介绍 web3 的例子。值得一提的是这篇学术文章《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》唤醒了许多人对多人工智能代理游戏环境的可能性探索。来自斯坦福大学和谷歌的研究人员通过将 LLM 应用于沙盒游戏环境中的代理展示了这种潜力。由 LLM 驱动的代理表现出令人印象深刻的行为包括传播派对邀请，建立友谊，约会，以及协调大家按时参加聚会等等，所有这些都基于单一的用户指定建议。该方法利用了一种架构，该架构扩展了 LLM 以存储和合成更高级别的反馈，从而让代理能够实现更为动态的行为规划。这项研究是迄今为止 web3 中探索最多 (但仍处实验阶段) 的游戏的基础。核心思想是我们如何在模拟环境中使用具有高度自治性或特性的 AI 代理，并围绕它们打造有趣而富有趣味性的游戏。 Parallel TCG 团队的 Parallel Colony 通过让 AI 代理在游戏中为玩家收集资源和代币来探索这一概念。使用 ERC-6551 标准，AI 代理是可以代表用户在游戏中进行交易的 NFT 钱包。AI 代理可以创建、铸造和存储新的游戏道具，并且还具备由团队创建的微调 LLM 所定义的个性，使他们具有非标准化的行为和特质，这些行为和特质可以影响他们在游戏中的行动。不过从概念上讲，最引人入胜的基于 AI 代理的游戏是 Upstreet。Upstreet 是一个虚拟世界项目，具有一些疯狂的创意，例如 AI 代理 SDK、程序任务、浏览器 + VR、拖放互操作性以及一个名为 “The Street” 的环境中的社交功能，玩家可以构建自己的体验并在其中互动。除了玩家之外，还有人工智能代理，开发人员 (及玩家) 可以部署影响游戏环境的个性和目标。最有趣的是他们对 AI Director 的研究和开发，这是一个 AI 代理，它决定一个目标，例如 “从最高的建筑物跳伞” 或 “开始一个新的宗教”，用户和代理作为挑战者参与其中。Director 会在每一个回合结束时确定获胜者，用奖品、代币和 NFT 奖励玩家和代理。这可能会导致非常有趣且复杂的代理与玩家的交互，我们非常高兴看到其发展，特别是，它可以直接导致高价值的 3D 环境研究和数据，为将来的更先进的模型提供更多的数据，OpenAI 似乎也对收购开源 Minecraft 风格的游戏颇感兴趣。用于创建虚拟世界的生成工具是增强游戏的另一个领域。例如，Today 让玩家设计自己的虚拟岛屿并照顾 AI NPC 同伴。尤为独特的是他们使用生成创意工具来促进游戏内 UGC 的开发。由于游戏主要基于这些用户创建的岛屿，因此，为没有 3D 游戏开发或艺术技能的玩家提供丝滑的资产开发机会非常重要。可以说，围绕元宇宙风格的游戏玩法之所以低迷，很大程度上是因为缺乏内容，而从短期来看，恰恰可以通过使用生成工具来补救这一点。 AI 代理需要训练，而训练本身可以成为一个有趣的游戏供玩家探索。AI Arena 提供了一种新颖的 AI 代理训练方式，让玩家玩 Super Smash Bros 风格的游戏，通过模仿训练慢慢教 AI 代理参加比赛。由于 AI 代理不需要休息，因此它可以全天候地与始终活跃的竞争对手池进行竞争性锦标赛以获得奖品，同时玩家可以异步微调其游戏风格。这将培训变成了一种游戏，并通过代币经济学放大它的效用。人类与强大的人工智能玩家进行大规模的合作游戏在过去是可以做到的，但随着代币经济学的融入，它被提升到了一个新的高度。来自 Modulus Labs 的 Leela vs. the World 是此类游戏形式的实验。在这个实验中，Modulus 采用了 Leela 国际象棋引擎，并通过 zk 电路验证它的输出。玩家可以投入资金押注人类与人工智能的对弈，从而形成一个有趣的预测市场。虽然考虑到目前 zk 的状态，该模型的验证时间会很长，但它无疑开辟了基于大规模协作的电子竞技预测市场和可验证且复杂的 AI 玩家治理机制的可能性挑战。最后，纯链游或自主世界也将通过人工智能得到增强。关于该主题最引人注目的是大型知识模型 (Large Lore Models)，它着眼于使用 LLM 协议层来创建持续的知识，这些知识可以在可修改和相互关联的游戏环境中进行互操作，玩家的行为在自主世界中同时影响多个游戏环境，因此应该携带更高维度的知识来促进故事情节。这非常适合构建在多链游戏环境中的抽象 LLM 层。基础设施 AI x Crypto 基础设施本身就值得用一篇单独的文章介绍，但在这里我将简要介绍我们看到的一些正在形成想法。分布式计算要理解加密经济系统对计算的需求，首先要理解核心问题。迄今为止，GPU 容量存在极大的瓶颈，最好的硬件，如 H100，等待时间长达一年。与此同时，初创公司正在筹集巨额资金来购买硬件，政府正在争先恐后地为国防目的而采购，即使是像 OpenAI 这样资金最充裕的团队也因为计算能力有限而不得不暂停功能发布。很多专注于去中心化计算和 DePIN 的团队在这里看到了机会：引导无许可的集群来满足需求，同时提供加密激励和最低利润，使网络在定价上与 web2 同行具有高度竞争力，同时为硬件供应商提供更好的回报。机器学习大致可分为四个主要的计算工作量：数据预处理：准备原始数据并将其转换为可用的格式。训练：让 ML 模型在大型数据集上进行训练，以学习数据中的模式和关系。微调：可以使用较小的数据集进一步优化 ML 模型，以提高特定任务的性能。推理：运行经过训练和微调的模型以进行预测。我们已经看到了像 Render 和 Akash 这样更通用的计算网络转向服务于更专业的计算，如 AI/ML。例如，Render 已经利用建立在他们网络之上的提供商如 io.net 来更直接地服务 AI 客户，而像 Akash 这样的供应商已经开始引入拥有需求的硬件供应商，并通过直接训练他们自己的模型来展示网络的力量，第一个案例是一个仅在无版权材料上训练的 Stable Diffusion fork。Livepeer 也正在专注于 AI 视频计算，因为他们已经有一个庞大的服务于视频转码用例的网络。此外，一种专门针对 AI 计算的网络正在形成，这让我们认识到围绕协同和验证的核心挑战可以通过围绕 AI 构建链或模型来更直接地解决。Gensyn 是其中比较值得注意的例子，它构建了一个基于基板的 L1，专为并行化和验证而设计。该协议使用并行化将较大的计算工作负载拆分为任务，并将它们异步推送到网络。为了解决验证问题，Gensyn 使用了概率学习证明 (probabilistic proof-of-learning)、基于图的 pinpoint 协议以及基于 staking 和 slashing 的激励系统。尽管 Gensyn 网络尚未上线，但该团队预测，其网络上等效 V100 GPU 的每小时成本约为 0.40 美元。储存之外，替代训练模型也在兴起，例如联合学习 (federated learning)，在意识到区块链可以更适当地激励这些模型后，它在 web3 中复兴。简而言之，联合学习是一种多方独立训练模型的方法，并定期批处理更新并将其发送到全局模型。有很多实践案例，比如谷歌的键盘文本预测算法。在 web3 中，FedML 和 FLock 正在尝试将联合学习方法与代币激励相结合。同样值得注意的是，像 Filecoin 和 Arweave 这样的去中心化数据存储，以及像 Space and Time 这样的数据库，可以在数据预处理方面发挥重要作用。基于共识的 ML 使用区块链的另一种新颖的基础设施形式则是基于共识的机器学习 (ML) 概念。Bittensor 是这一概念的最突出例子：这是一种基于 Substrate 的 L1 区块链，旨在通过使用特定于应用的子网来提高机器学习的效率和协作。每个子网都有自己的激励系统，用于服务各种用例，从 LLM 到预测模型到生成性创新。Bittensor 独特之处在于它如何使用矿工协调优质输出：矿工通过提供他们的 ML 模型的智能输出（由验证者评级）来获得 TAO (其原生代币)。由于矿工因为最佳输出而获得激励，他们会不断改进自己的模型以保持竞争力，从而帮助 Bittensor 完成了在代币经济学的协调下实现更快的学习过程。 TAO 生态系统中最近令人兴奋的发展是动态 TAO 提案，将 Bittensor 过渡到围绕代币排放的更自动化、市场驱动的机制设计，以及推出的 Nous 子网以提供激励模型微调，以便与 OpenAI 等公司竞争。我们可能会看到更多有关此类系统的尝试，例如让 mining 或共识以有利于质量的方式调节模型输出。意图就是您所需要的一切在DeFi中，MEV 领域的最新论点是关于用户意图以及使用经济同性 (economically-aligned) 的解调器来执行这些意图。关于意图的讨论通常百家齐放，但有一点已经变得越来越清晰了：用户的意图需要更高阶的语义上下文才能被解析成可执行代码。LLMs 可能会提供这个语义层。 Propellerheads 提出了迄今为止在意图空间中使用 LLM 的最清晰的愿景：https://www.propellerheads.xyz/blog/blockchain-and-llms。简而言之，LLMs 可以通过语义理解，将接近匹配的意图转化为完全匹配的意图，从而帮助我们找到巧遇需求 (coincidences of wants, CoWs) 的机会。这可以通过向内意图重判 (例如 “购买 LUSD 代替 USDC 可以吗？我找到了一个匹配的限价订单，你将通过这个 CoW 节省 0.3％的交易费用。”) 和向外意图重判 (例如 “我想购买你拥有的这个 BAYC，您愿意以 X ETH 的价格出售吗？”) 来实现。当然还可以有其他结构，这在钱包和多重签名的后账户抽象背景下变得特别有趣。DAIN 和 Autonolas 等项目已经尝试使用代理作为钱包的签名者，例如，出于安全和基于意图的目的，与你的钱包交谈并让它代表你执行交易即将成为现实。同样值得关注的是规模庞大 DeFi 用例，例如基于代理的预测市场、由 AI 管理的经济模型、以及 ML 参数化的 DeFi 应用程序，我的 zkML 文章提供了更为详细的介绍。代理经济迄今为止，我最喜欢的基础设施领域之一是人工智能代理经济。它源自我对世界的愿景，在这个世界中，每个人都有自己的代理，我们雇用那些高质量和训练有素的代理为我们服务，或者让自治代理在复杂的经济行为中实现我们的目标。为了做到这一点，代理必须有一种方式来支付和接收他们的服务费用。传统的支付模式绝对有可能为这些代理开放，但更有可能的是，鉴于其易用性、结算速度和无需许可的性质，代理将以加密货币进行交易。 Autonolas 和 DAIN 是该领域的典型案例。在 Autonolas 中，代理实际上是网络中的节点，致力于实现特定目标，这些节点由服务运营商维护，类似于 Keeper 网络。这些代理可用于各种服务，例如预言机、预测市场、消息传递等。DAIN 采用了类似的方法，使代理能够 “发现、交互、交易和与网络中的其他代理协作”。其他创意除上述内容外，我们还看到：用于微调模型（如 BagelDB）的去中心化向量数据库。用于 API 密钥的钱包和用于 AI 应用程序的 SIWE，例如 Window.ai 数据预配服务索引和搜索工具，如 Kaito 区块浏览器和仪表板，例如 Modulus Labs 的 AI 验证仪表板，它现在正在验证 Upshot 模型的一系列推理。开发助手，如 Dune 的链上 SQL 查询模型模拟代理测试环境用于数据抓取的带宽，如 Grass Network 合成数据和人类 RLHF 平台 DeSci 应用程序，例如 LabDAO 用于蛋白质折叠的分布式 bioML 工具 web3 中涌现出了无数的想法，用于服务于 AI 的各个领域，因此此处仅提供重点内容，但我强烈建议探索上述项目以深入了解其全貌。这一切的交汇 AI 和 Crypto 是协同作用的。两者都倾向于开源、抗审查，并正在创造历史上最大的财富转移。他们需要彼此，并解决彼此的核心挑战。对于 Crypto 来说，AI 解决了用户体验中的问题，促进了更具创造性的链上用例，增强了去中心化组织和智能合约的能力，并在应用和基础设施层解锁了真正的创新。对于 AI 来说，Crypto 解决了真实性和出处问题，加强了围绕开源模型和数据集的协调，有助于引导计算和数据，并使创作者和代理能够更直接地参与到后人工智能经济中去。现在的挑战是加密黑客、团队和项目了解并接受这种转变。创造力是无限的，我们正站在这一切的交汇处。如果你有兴趣了解更多关于这些交汇点的信息，请参加我们在 ETHDenver 举行的 Convergence 会议。来源：金色财经

金色财经2024-02-15

easyMarkets易信：2024年2月15日美元指数高位横盘，当下市场等待美国数据结果指引

/syc/zh-hans/ 加入我们的Telegram 获取免费的交易信号 2024-02-15

易信easyMarkets2024-02-15

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