欢迎来到我们的大语言模型（LLM）与区块链研究系列的第二篇文章。在上一篇文章中，我们从技术层面讨论了如何将 LLM 与区块链技术整合的，以及为何 LLM 框架非常适合区块链领域。我们还勾勒了未来将 LLM 与区块链融合的潜在路径。

在这篇文章中，我们将采用更加实际的方法，深入探讨八个特定的应用领域，我们相信这些应用将极大地改变区块链用户体验。更加令人兴奋的是，我们预测这些突破性的应用将在接下来的一年内变为现实。

请加入我们，一同揭示区块链交互的未来。以下是我们将要讨论的八个应用的简要概述：

1. 将内置的人工智能/LLM 功能整合到区块链中

2. 利用 LLM 分析交易记录

3. 运用 LLM 增强安全性

4. 利用 LLM 编写代码

5. 使用 LLM 阅读代码

6. 借助 LLM 协助社区

7. 实施 LLM 跟踪市场

8. 应用 LLM 分析项目

区块链将内置人工智能功能和模型。开发人员可以访问人工智能函数，在链上执行分类、回归、文本补全和 AIGC 等签名式 ML 任务。开发者可以通过智能合约调用这些人工智能功能。

有了这些内置功能，开发人员就能为他们的智能合约赋予智能和自主权。分类、回归和 AIGC 是典型的人工智能任务。让我们看看这些功能在区块链领域的应用以及几个示例项目。

分类

分类可用于确定地址是机器人还是真人。这可以改变当前的 NFT 销售情况。分类还可以提高 DeFi 生态系统的安全性。DeFi 智能合约可以过滤恶意交易，防止资金流失。

回归（Regression)

回归分析可以用于预测，应用于基金和资产管理。Numer.ai 已经使用人工智能来帮助他们管理资金。Numer 提供高质量的股市数据，数据科学家在这些数据的基础上进行工作，并应用机器学习来预测股市。

AIGC

许多 NFT 项目都试图构建一个 IP 宇宙。然而，它们有限的内容无法支撑一个宇宙。如果我们可以在链上使用 AIGC，以相对较低的成本输出无数具有类似的标志性品牌风格的内容。模型可以输出文本、插图、音乐、声音甚至视频。这大大扩展了 IP 宇宙的规模。社区参与者可以共同对模型进行微调，以满足他们的期望。微调过程也让社区有参与感。

Botto 使用 AIGC 模型来生成艺术内容。社区对他们最喜欢的图像进行投票，以共同微调 AIGC 模型。

如果我们将区块链视为一个数据库，我们还发现 Databend 将内置的人工智能功能整合到他们的数据库中。他们提供以下功能：