Podcast Highlight | Day1Global生而全球 | TypoX Founder探討Web3與人工智能（AI）的融合為我們帶來了多方面的機遇和發展路徑

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在這一期的Day1Global生而全球節目中，

我們深入探討了Web3與人工智能（AI）的融合，以及這一融合為我們帶來的多方面機遇和發展路徑。以下是我們的重點討論：

1️⃣ 增強的知識圖譜

隨著Web3生態系統的複雜化，如Snapshot、Lens Protocol等新名詞和概念的涌現，利用AI構建增強的知識圖譜變得至關重要。這不僅幫助新手更容易學習和理解，還為開發者和決策者提供了更精確的數據支持，助力他們做出明智決策。這種技術的應用，例如在Techopedia的文章，對於提升Web3生態系統的透明度和效率至關重要。

2️⃣ AI簡化Web3操作

在Web3中，參與ICO、加密貨幣交易或使用去中心化應用（dApps）等操作常常複雜繁瑣。AI通過自然語言處理和智能代理系統，將這些操作簡化為直觀的指令和交互界面，降低了使用門檻，同時加速了技術的普及。這一概念的探索，特別是在Medium的文章，有助於理解如何在不同的Web3應用場景中應用AI以提高效率。

3️⃣ Tokenomics激勵數據標註和模型訓練

在Web3中，利用Tokenomics激勵用戶參與數據標註和模型訓練，提升了AI系統的準確性和效率。這種機制不僅帶來經濟回報，還促進了AI技術的前沿發展，共同建設智能和可靠的Web3生態系統。了解更多有關這一主題的信息，可以參考TypoX AI Forum上的討論。

4️⃣ Agent化和垂直類型意圖分類

AI的Agent化應用使得服務更加智能和個性化，能夠根據用戶的偏好和上下文信息進行優化。這種技術不僅提升了用戶體驗，還降低了操作的複雜性，推動了Web3應用的進一步發展。詳細了解Agent化應用在Web3中的應用，可以參考TypoX AI Forum上的連接。

5️⃣ 跨文化內容搜索中的AI重要性

在全球化的背景下，AI技術跨越語言和文化的障礙，提供了更高質量的信息和鏈接，促進了全球社區之間的互動和理解，推動了跨文化交流和合作的發展。這一點在社群對話中得到了廣泛討論，特別是AI如何應用於多語言環境中的成效。

6️⃣ 訓練Web3垂直類型增強模型的必要性

隨著Web3技術的進步，對專門針對其場景訓練的AI模型的需求日益增長。這些模型的訓練需要高質量的數據和專業的算法支持，並結合Tokenomics激勵機制，吸引社區和用戶的積極參與，共同推動技術的創新和發展。了解如何訓練Web3垂直類型增強模型，可以參考TypoX AI Forum上的深入討論。

訪談摘要：探討人工智能在 Web 3 項目中的角色

活動日期：2024年6月13日
時長：1小時20分鐘20秒

主要講者及其見解

Jeffrey Hu (Hashkey Capital)

職位：技術總監
時間戳：[00:05:20]
見解：Jeffrey Hu強調了人工智能在研究中的變革性影響，特別是在分析項目文件、比較行業領域以及收集團隊背景信息方面。這不僅節省了時間，還提高了準確性。

擴展引述： 「通過使用人工智能，我們可以深入分析項目文件，跨行業比較，並高效地收集團隊背景信息。這種方法大大節省了時間，顯著提高了我們研究的準確性。這讓我們能夠更多地專注於關鍵分析，而不必花費大量時間收集數據。」

潘智雄 (ChainFeeds)

職位：創始人兼總監
時間戳：[00:06:30]
見解：潘智雄分享了他在翻譯和研究中使用人工智能的經驗，強調了像 ChainBuzz 這樣的工具自動生成內容並高效總結討論。

擴展引述： 「人工智能大大改善了我們翻譯和研究的能力。例如，像 ChainBuzz 這樣的工具可以自動生成內容並高效地總結討論。這種自動化使我們能夠在不需要手動篩選大量信息的情況下，保持對最新趨勢和見解的了解。這簡化了我們的工作流程，確保我們能夠專注於更具戰略性的任務。」

Wenqing Yu (TypoX AI)

職位：創始人
時間戳：[00:08:45]
見解：Wenqing Yu討論了 Typo AI 的開發及其專注於整合針對 Web 3 數據的人工智能基礎設施。這種方法旨在通過解決特定的用戶需求，為 Web 3 項目提供更好的研究和參與工具。

擴展引述： 「Typo AI 整合了專門為 Web 3 數據設計的人工智能基礎設施，提供強大的工具以更有效地進行研究和更深入地參與 Web 3 項目。通過解決特定的用戶需求，我們可以提升用戶體驗，使用戶更容易導航複雜的數據集並獲得有意義的見解。我們的目標是創建一個無縫且直觀的研究工具，以滿足 Web 3 生態系統的獨特需求。」

討論中的一般要點

AI 作為百科全書

講者：Wenqing Yu
時間戳：[00:12:10]
見解：人工智能作為廣泛的知識庫，有助於有效地總結白皮書和法律文件。

引述： 「人工智能作為廣泛的知識庫，如同百科全書，在總結複雜的白皮書和法律文件方面無價。這種能力幫助研究人員快速掌握核心理念和重要信息，而無需翻閱冗長而密集的文本。這確保了關鍵見解不被忽視，並使用戶能夠更有效地做出明智的決策。」

當前人工智能的局限性

講者：Jeffrey Hu
時間戳：[00:18:55]
見解：儘管取得了進步，像 GPT-4 這樣的人工智能模型在上下文長度和特定新知識方面仍然存在局限性，這需要人類介入以確保準確性。

引述： 「儘管取得了顯著進步，像 GPT-4 這樣的人工智能模型仍有明顯的局限性。其中包括上下文長度的限制，這可能會妨礙對較長文件的全面分析，以及在特定新知識領域的空白需要經常更新。因此，雖然人工智能可以處理研究過程中的大部分工作，但人類的介入仍然是確保從人工智能中獲得的見解的準確性和相關性所必需的。」

實用的人工智能應用

講者：Jeffrey Hu
時間戳：[00:23:40]
見解：人工智能工具通過分析文件、總結行業領域等，提高了研究的效率和準確性。

引述： 「從分析文件到總結行業領域，人工智能工具顯著提高了我們研究的效率和準確性。它們使我們能夠快速可靠地跨行業進行詳細比較，確保我們擁有堅實的信息基礎來制定戰略決策。這種技術優勢幫助我們在快速變化的市場環境中保持競爭力和信息靈通。」

挑戰與改進

講者：潘智雄
時間戳：[00:35:15]
見解：改進人工智能的邏輯推理和上下文處理能力將顯著提高其在研究中的有效性。

引述： 「改進人工智能的邏輯推理和上下文處理能力將顯著提高其在研究中的有效性。目前，雖然人工智能可以處理大量數據，但其繪製邏輯聯繫和處理複雜上下文細微差別的能力仍在發展中。通過提升這些方面，我們可以使人工智能成為一個更強大的工具，不僅可以處理信息，還可以提供更深入、更有見地的分析和建議。」

未來展望

講者：Wenqing Yu
時間戳：[00:50:30]
見解：未來的願景是一個更強大的人工智能助手，可以提供高層次的見解和個性化的用戶體驗。

引述： 「未來的願景是一個更強大的人工智能助手，能夠提供高層次的見解和高度個性化的用戶體驗。這個人工智能不僅支持用戶完成日常任務，還能作為戰略顧問，幫助他們應對複雜的決策並發現新的機會。通過根據個人需求和偏好量身定制其響應，這個先進的人工智能可以徹底改變我們與技術和數據互動的方式。」

用戶參與

講者：Wenqing Yu
時間戳：[01:10:20]
見解：通過激勵機制讓社群參與訓練人工智能模型，可以提高人工智能的整合和功能。

引述： 「通過激勵機制讓社群參與訓練人工智能模型，可以顯著提高人工智能的整合和功能。通過讓用戶參與訓練過程，我們可以確保人工智能從多樣的視角和真實世界場景中學習。這種合作方式不僅改善了人工智能的性能，還促進了用戶的所有權感和參與感，推動創新和持續改進。」

這些話題不僅僅關乎技術創新，更關乎如何通過技術驅動社會和經濟的可持續發展。Web3與AI的融合將持續推動未來數字經濟的發展，並促進全球範圍內的合作與共享。讓我們一起期待，這一技術融合將如何塑造我們的未來世界。