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【英文长推】如何利用区块链基础设施推动 AI Agent 主流应用?

【英文长推】如何利用区块链基础设施推动 AI Agent 主流应用?

ChainFeedsChainFeeds2024/11/07 21:40
作者:Teng Yan

Chainfeeds 导读:

加密研究员 TengYan 撰文探讨了 AI Agent 与加密的未来前景。其表示,虽然目前 AI Agent 领域仍处于演示阶段,还没有准备好扩展到实际的现实世界应用中。处理幻觉现象和边缘案例仍然是挑战,但技术正在快速进步。

文章来源:

https://x.com/0xPrismatic/status/1854513654156398961

文章作者:

Teng Yan

观点:

Teng Yan:我完全认同未来的 AI 不会被一个庞大的、全能的 Agent 主导。 相反,我们正走向一个多智能体的未来,每个 Agent 都是特定任务的专家,经过精细调整以完成特定的工作。这是一种更高效的 AI 扩展方式。 这些 Agent 将协同合作,去解决更复杂的挑战,从而实现规模经济。 人工超级代理(ASI)很可能不会以单一实体形式出现。 相反,它可能会以一种分散的多 Agent 以系统形式出现,分布在数据中心之间,并通过市场连接在一起。另一方面,专门的 Agent 则可以基于更小、精细化的模型构建,能在更多设备上高效运行,并更快地扩展。 我在思维中将加密 AI Agent 分为两个大类:1)链上金融 AI Agent:这些是能够自主运行在区块链上并执行金融策略的 AI 智能体,例如量化交易、MEV 提取、预测市场等;2)非金融 AI Agent:我们正在见证一个 AI Agent 的「寒武纪大爆发」,几乎涵盖了所有可以想象到的应用场景。 当然,目前我们还处于早期阶段。大型语言模型(LLM)往往会产生「幻觉」。在连续任务中,即使是一个小错误也可能演变成更大的问题。 每个步骤中 10% 的失败率看起来可能不算什么,但经过十个步骤后,累积的失败概率高达 65%(1 - 0.9^10)。由于 AI Agent 在与 API 交互或执行区块链交易时通常需要完美的语法,即使是小小的错误也可能使整个过程脱轨。 有一些方法可以减少幻觉现象,比如检索增强生成(RAG),它允许 LLM 在生成响应时检查知识库。但是,这距离完美还有很长的路要走。【原文为英文】

内容来源

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