如何轻松掌握新一代金融科技（FinTech）行业正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…？ 外捕研究（Web3Caff Research）推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻并筛选当前发生的热点事件，并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质，即刻跟随我们快速捕获一线市场风向。
作者：Hendrix，外捕研究（Web3Caff Research）研究员
封面：Logo form this project，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）
字数：全文共计 2200+ 字
生成式 AI 技术栈正在 Web3 领域迅速适配与落地：Agent 搭建框架、模型推理、MCP 工具调用等环节，均通过可信执行环境（TEE）和零知识证明（ZKP）等技术实现了 AI 任务的去中心化。当前，用户构建一个链上 Agent ，整个流程会涵盖数据调用、Agent 注册、 GPU 推理、推理结果调用及任务费用结算等流程，这其中所有环节理想情况下均可在可信且可验证的环境中完成。然而，这并不意味着 AI 开发的全链条已完全实现去中心化。在模型后训练（Post-training）这一开发者高度关注的环节中，训练过程仍面临高度不可控的环境。近期，专注于去中心化模型后训练的 Gensyn 发布了测试网，为 Web3 AI 补齐了这一关键环节。
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