深度精选是我们推荐的本周市场热议主题下必读文章，取材自 Buidler DAO 认知蝗虫计划每日推送；在这里，Web 3 Native 的资深读者会从繁杂的信息源中抽取优质文章的核心内容与个人的深度思考。

本文的关注从 AI 与 Blockchain 的叙事结合，到思考 AI 对 NFT 的影响；从讲解模块化公链的格局，到 LSD 叙事的分析；从 2023年 Q1 的各个细分领域数据，到行业的整体表现分析；从Chronos 的代币模型分析，到比特币生态上新叙事解读。欢迎阅览下文并了解核心关点，参与共同讨论！

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<aside> 💡 ***目录：

  1. AI + Blockchain=? @shuang 2.* 浅思：AI 爆发对创作者和NFT的影响 *@shuang
  2. How AI Can Help Build Web3 @createpjf
  3. 一文详解模块化公链及市场竞争格局 @TX
  4. LSD 如何再次点燃DeFi Summer @TX
  5. CoinGecko 2023 年 Q1 报告 ：行业是否已经回暖？@wes 7.解析 Chronos，基于 ve(3,3) 的 Arbitrum DEX @SCaesar
  6. 在比特币生态发 Token，并不是新鲜事，早在10年前就有了 @TX***

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1*. AI + Blockchain=? @shuang*

<aside> 📖 文章首先讲了AI上链的方式，提到三点：模型架构，模型参数&权重，模型输入。

随后作者给了一些结合的脑洞：

  1. Trading 有关的：AI对价格进行预测，进而进行交易；
  2. 预言机不需要复杂设计劲儿达到去中心化；
  3. 链上DAO加入ai，做管理上的赋能

Blockchain可自调节，体现在：

  1. 链上的交易市场可以去中心化地自动调节；
  2. 多模态学习可以让链上协议的交互通过生物特征识别完成，提供安全的 KYC，并实现身份管理的完全去信任；
  3. 允许链上应用最大化地捕获链上数据带来的价值，支持定制化内容推荐等服务。

模型预测结果的确定性 = 可验证的（input + 模型架构 + 参数）

文章最后也提到了，infra对AI上链很关键。提供proof system, ZK rollup等，但是整体的成本依然高，需要优化。

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<aside> 💡 沸沸扬扬的概念面前，看到一些亮眼的项目正在积极的探索，也令人激动。即使AI最近的发展迅猛，但是看到 web3 infra部分还是没有打开友好的接口，仰仗 ZK Rollup 为这条道路铺路，同时让proof system升级也是亟待攻克的问题。

作者提到了 AI as Agent 在 Game 中的应用，制造出 in game-AMM, 去优化游戏世界中的经济模型，提高资产利用效率，人类还可以与AI在游戏中结盟，不失为有趣的点子。

整体文章基本参考了Modulus Labs 的一系列深度文章，感兴趣的伙伴自取的阅读一下。

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<aside> 📖 https://mp.weixin.qq.com/s/U8jLw07o3zUOkk1Cz3S60g https://medium.com/@ModulusLabs

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*2. *浅思：AI 爆发对创作者和 NFT 的影响 @shuang

<aside> 📖 作者首先指出，在AI时代NFT不变的点是：**其所提供的就是其一直以来都不可被忽视的——可溯源性。**进而帮助人们分辨出内容的出处以及是否是“正版”内容，分辨出数字内容的出处和所有权，保护数字内容的版权和知识产权。

作者强调，如果一个创作者拥有越高的知名度，越多的人就会通过AI学习和生成他的作品风格，从而进一步扩大了他的影响力和价值。因此，在一个无限“内容”的世界中，只有通过不断地展示自己的作品、与其他创作者互动、积极参与社交媒体等方式，才能够让更多人认识和了解自己的作品，从而获得更高的价值。

同时，商业内容可以通过AI技术来自动生成，节省人力物力成本，提高效率和质量。

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<aside> 💡 今天内容的爆炸，进一步带来对“稀缺性”的思考。用户希望的是归属感，所有权体现，自我价值主张的表达。在过去我们潜移默化的受教育时间里，或者在亲身的体会中，如果没有用“努力”就及时获得的东西，我们对其产生的羁绊就或少一些。

AI出来后，更多的赋能应该在“讲故事”的创造中。正好看到了可口可乐和AI的结合广告，效果可以说是惊艳，能够感受到画面上带去的新意多样。在创造情感链接点时候，NFT的逻辑就来了，作为奖励参与的奖品或证明。

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<aside> 📖 https://sleepy0x13.substack.com/p/ainft?utm_source=twitter&sd=pf

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3. How AI Can Help Build Web3 @createpjf

<aside> 📖 生成式 AI 是一种用于通过计算机模型生成内容（例如文本、图像、音频和视频）的 AI。AIGC 被广泛认为是继专业生成内容 （PGC）和用户生成内容 （UGC）之后内容生成的下一阶段。AI 的一些相关分支是自然语言处理 (NLP) 和生成对抗网络 （GAN），前者研究计算机如何处理和分析文本，后者旨在生成与训练数据集具有相似特征的新数据。

AI 与 Web3 结合的应用： 1）NFT：品牌营销，生成 NFT艺术品。 2）区块链游戏：游戏资产生成、游戏叙事和故事设计；角色建模和创作；角色动画。 3）元宇宙：身临其境的 3D 环境设计；动态资产及纹理生成。 4）Web3 开发：代码生成；代码调试；工作流自动化；代码审计。

有了 AI，可能性是无限的，并且只受用户想象力的限制。虽然进入门槛低导致广泛采用，但是此类技术也存在一些挑战和风险： 1）消费者和组织对人工智能生成的内容的抵制； 2）质量问题，然而 AI 将取代人类在工作中的地位是一种误解。

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<aside> 💡 最近AI的大火以及gpt-4展露出AGI特征，许多人就开始构想 AI 能为加密行业带来什么。总而言之，目前大家的想象还是局限在机器学习模型对现有技术生产力的提高，同时也不断的产生AI取代某些岗位的焦虑。

Web3 将用户的权利和收益从 Web2 中心化平台中解放出来，个人认为趁着AI目前还没有完全普及，主动学会与AI协作，用AI提升个体生产力，利益最大化才是消除焦虑的解决方案。

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<aside> 📖 https://crypto.com/university/how-ai-shapes-web3

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