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[Leo @Leozayaat]

所有人都在找 Crypto 和 AI 的结合点，但大多数尝试要么很生搬硬套要么是拙劣的骗局。
其实答案一直都在眼前。
回到 Nick Szabo 设计智能合约的初衷，本质上就是让互不相识的人，在没有中心化实体介入的情况下，把承诺变成可以自动执行和结算的规则。十年 DeFi 走下来，这套基础设施已经非常成熟了。

再看 agentic commerce 的演进，也很自然。先是 agent 替人买东西和执行交易策略，然后是 agent 之间直接采购 模型外部资源。再往后，交易会越来越小、越来越短、越来越定制化。很多过去根本不值得签合同的交易，会变成机器可以实时发现，议价，签约，结算的瞬时交易。

真正难的从来不是支付，而是信任。

Agent identity 几乎可以零成本批量生成。很多实验也已经反复显示，单靠 reputation 很容易被 Sybil、弃号重来、策略性欺骗击穿。一个坏记录如果随时可以扔掉，那这个记录本身就没有约束力。

真正有约束力的，是你提前押上的、做恶以后真的会失去的东西。

所以我越来越觉得，低成本、可编程的 escrow，以及围绕明确条件的自动执行，会成为 agentic commerce 里非常核心的一层。而这恰好是链上已经做得很成熟的东西：permissionless，全球化，7×24，而且边际成本足够低。

再往上就是 discovery 和市场机制。
Discovery 让 agent 找到谁有什么资源，有多少 capacity在什么条件下交易。Auction, pool 这些机制，则负责在大量成本，库存，和风险敞口都不同的参与者之间，完成资源和风险的分配。

Payment 解决钱怎么走。
Escrow 解决为什么敢交易。
Discovery 解决跟谁交易。
Markets 解决以什么价格交易，以及对面到底有没有人。

走到这一步，Crypto 才不只是AI 的支付轨道，而是真正
开始变成机器经济真正的协调基建。

[AYi @AYi_AInotes]

Anthropic 创始人 Dario Amodei今天凌晨那篇 ART 长文，一个早上就刷到了 300 多万浏览，

里面有一句我反复看了好几遍，数学可以纯靠推理，生物必须做实验，

但很少有人注意到，昨晚刚发了免费科研工作台 ScienceBuddy 的 @PhAILabs，上周四还开源了一个项目 ScienceIDE，把验证这一关，直接做成了 AI 的对账考场，

上周四，9 月 17 号，其实有两件重磅的事同时落地，

→一边是 Anthropic 公布，Claude 用不到四周，优化了 AlphaFold3、Boltz-2 在内的 30 多个生物学 AI 模型，代码全部开源，

→另一边是 ScienceIDE，把天体物理的 Athena++、海洋气候的 MITgcm、等离子体的 Gkeyll、暗物质探测的 NEST、量子纠错的 Stim 等 7 个学科的真实科研代码，封装成了 15 套 AI 能动手训练的环境，

判分只认一条铁律， 改完的代码算出来的科学结果，必须和基准参考结果逐点吻合， 跑通不算，对了才算，

就拿 MITgcm 来说，海洋和大气之间氟利昂交换的模块里，埋了一个 bug， AI 要自己找到，自己修好， 合不合格，不看代码写得漂不漂亮，只看最终输出能不能一个点一个点对上，

一开始我也觉得，不就是修个 bug 吗，
后来才反应过来，写业务代码，写错了有编译器和单测当场拦住你， 科学代码里最吓人的 bug，偏偏不报错，
程序照样跑完，曲线照样好看，只是海洋吸收的氟利昂悄悄偏了一点，后面整条气候推论，就跟着一起偏， 拿写业务代码的标尺去量科研 AI，量出来的多半是假及格，

难度也摆在明面上， 最难的 85 道题，8 家厂商的 15 个模型，表现最好的首次尝试正确率是 67.1%， 差不多每三道，还有一道拿不下，

另外说句实在的，现在绝大多数任务是代码修复和重构，加速类任务还在早期， 我反而觉得挺好，考场没被刷穿，才有练的价值，

两件事放在一起，味道就出来了，
Anthropic 证明了 AI 有能力改进真实的科学软件，ScienceIDE 想给 AI 一个跨学科练这类活的地方，
团队还说，准备把 Anthropic 开源的优化方案也封装成训练环境，把前沿的做法，变成大家都能拿来练的标准题，

做过科研的人都懂，调代码、排 bug、适配工具、核对结果，能耗掉一个博士生大半的时间，
以前聊 AI 做科研，聊的多半是读文献、写综述、出思路， 现在它开始下到各学科的代码库里，干这些最磨人的活，还要对着基准结果一个点一个点交账，

ScienceBuddy现在免费开放，思路是让科研智能体在和研究者的长期协作里，一轮一轮变强， 同一个团队，一边做给 AI 练兵的考场，一边做给科研人当副驾的工作台，

生物学靠湿实验室验证，计算科学靠和基准结果逐点对账， 论文读得再多，综述写得再漂亮，到了几万行的模拟代码面前，还是得把每一个数都对上。

[Altus @altushq]

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