在快速发展的区块链与 AI 世界，创新从不止步。最近，Edgar Pavlovsky（以其在 Dark Research AI、MTN DAO 和 Solana 上的 Paladin 工作而闻名）发了一条引人深思的推文，在加密社区引发热议。他引用了一篇关于 Tiny Recursion Models (TRM) 的新论文，他的观点？是时候重新思考我们在加密领域使用 AI 的方式了。

来拆解一下。原始帖子来自 Samsung SAIT AI Lab 的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau。她发布了一篇新论文，介绍 TRM——一种只有 700 万参数的超轻量神经网络。尽管体量小，但在基准测试上表现突出：在 ARC-AGI-1 上达到 45%，在 ARC-AGI-2 上达到 8%，超过了大多数大型语言模型（LLMs）。作为背景，ARC-AGI 是测试 AI 抽象推理和泛化能力的艰难考验，有点像机器的智商测试。

你可以在她的博客文章中深入了解细节，或查看GitHub 上的代码。关键要点？递归——模型调用自身来分解问题——使得微型模型能发挥远超体量的能力。

Edgar 的回应对区块链从业者来说直击要点： "I'm going to keep saying it until we've implemented this approach at @darkresearchai, but there's a huge space for (1) lower latency (2) cheaper AI experiences through tiny models that are good enough to solve scoped down tasks. The 'remote LLM API for everything' approach will feel outdated in the future."（我会一直这么说，直到我们在 @darkresearchai 实现这种方法——通过能够解决特定小任务的微型模型，有巨大的空间去实现（1）更低延迟，（2）更便宜的 AI 体验。把“一切都交给远程 LLM API”的做法将来会显得过时。）

这对 meme 代币和加密为何重要？Dark Research AI 正在为加密产品构建专门的 AI 代理，包括其实时信息代理 Scout，以及他们自己的代币 $DARK，可以在 scout.trade 上检索。在区块链世界里，每一秒和每一笔 gas 费用都很重要，像 TRM 这样的微型模型有可能革新链上应用。

想象一下，meme 代币交易者使用低延迟的 AI 代理直接在设备或边缘端运行，而无需访问昂贵的远程 API。这可能意味着更快的病毒性表情包情绪分析、更便宜的预言机价格服务，甚至是不花大钱的 AI 驱动社区工具。在以速度快、成本低著称的 Solana 平台上，集成微型 AI 可能会为 DeFi 协议、NFT 市场，当然还有 meme coin 的发行带来强劲助力。

从臃肿的 LLMs 转向有针对性、高效的模型，与区块链去中心化与效率的理念完全契合。不再依赖集中化的 API 巨头——可以想象更多运行在链上或你钱包里的点对点 AI。

正如 Edgar 指出，这不仅仅是噱头，而是未来。Dark Research AI 已经在尝试这些想法，将 AI 与加密结合，创造像他们为 Solana 开发的 Model Context Protocol（模型上下文协议）这样的工具。如果你身处 meme 代币领域，留意这些微型模型的发展——它们可能会成为你在这个疯狂市场中所需的竞争优势。

你怎么看？微型 AI 模型会颠覆加密格局吗？在下方评论中留下你的想法，并继续关注 Meme Insider，获取更多关于技术创新如何塑造 meme 代币的报道。