🚀 LLM架构的演变将不可避免地导致MCP(模块化可组合参数)的出现。当前的局限性要求Web3原生解决方案:
1. 过时的知识:巨大的训练周期使模型停滞在过去。Web3需要去中心化的实时知识更新(想想链上数据流)。[4]
2. 过度参数化:臃肿的模型并不意味着更好的用户体验。模块化设计可以实现任务特定的参数集群(例如,仅在本地部署代码生成模块)。[1]
3. 有毒数据爬取:到2026年,74%的网络内容可能会对AI产生敌意。Web3需要:
- 代币化创作者激励
- 验证过的数据市场
- 反垃圾邮件共识机制
4. 功能限制:静态API并不能满足动态现实操作的需求。想象一下:
- DAO策划的插件注册表
- API的链上版本控制
- 社区验证的执行证明
未来在于将单体LLM分解为可互操作的模块,并通过区块链进行协调。真正的进步不是更大的模型,而是创建激励对齐的系统,让人类和AI共同进化。