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26本期介绍
这一轮 Crypto 周期有一个很大的特色，随着 OpenAI/ChatGPT 的发布，AI 浓度特别高。一方面出现了大量 Crypto x AI 的项目，另一方面几乎所有人都在利用 AI 来提升 Web3 投研的效率。
神鱼也发了一条推，「万能的推友，有没有人知道针对具体每个项目/赛道做聚合AI信息流的工具或平台？」，现在已经有 12w 的曝光，近百条评论，侧面反映了用户的高需求。
我们这一期请到了对这个话题非常有发言权的 3 位嘉宾来进行一场深度交流，使用 AI 来研究和参与 Web3 项目的最佳姿势是什么，里面又有什么需要避开的坑？有 2 位嘉宾是资深投研专家， Hashkey Capital 的技术总监 Jeffery Hu, 和 ChainFeeds 创始人、前链闻研究总监潘志雄潘老师，第三位嘉宾是专注在 Web3 领域的 Chatbot TypoxAI 的创始人 Thomas Yu.
Jeffery 和潘老师各分享了使用 AI 做 Web3 投研的 6 个方法（加起来 12 个），Thomas 分享了 Web3 里面 AI 工具的 3 类机会和在 Telegram 上做增长的心得。大家还讨论了 AI 时代产品经理、工程师的新机会，以及如何才能用 AI 增强自己，而不是被淘汰。
真是超级干货满满，既有用户视角，又有产品和行业视角，对我们来说是一次机会难得的学习过程，也希望带给听众们一些启发（嘉宾们也聊的意犹未尽 hh）。
Enjoy!
本期嘉宾&主持
- 嘉宾 Jeffery Hu
Jeffery Hu 是 HashKey Capital 技术总监，主要负责项目的投资研究，曾在边界智能担任研究总监
- 嘉宾潘致雄 Pan Zhixiong
潘致雄是 ChainFeeds 创始人、前链闻研究总监、互联网产品经理兼技术背景，长期关注公链、隐私技术、去中心化、DeFi 等话题。
- 嘉宾 Thomas Yu
Thomas Yu 是 KNN3 Network创始人，TypoX AI核心开发者，曾就职于Chainlink，Fundamental lab和BTCChina。长期关注如何通过AI、社交融合等媒介将 web3 的应用和文化推广到更广泛的人群，进而个体能够打破由固有文化语言、地缘、经济体系、数据边界等形成的隔阂。
- 主持 Star
Web3Brand主理人，10+年用户产品经理，技能树横跨内容社区、电商平台和人工智能，在探索成为全球化时代的超级个体。推特/X @starzqeth；Farcaster @starzq.eth ; 即刻 starzq.eth
- 主持 Ruby
Web3Brand主理人，10+年互联网运营，曾在亚马逊等多家科技公司就职。推特/X @rubywxt1；Farcaster @rubywang ; 即刻 rubywang.eth
播客精彩要点
Jeffery 使用 AI 做 Web3 投研的 6 个方法：
- 自动生成和项目方开会后的会议纪要；
- 写投资 Memo；
- 做类似项目的横向比较；
- 基于某个项目 or 协议的历史信息做考古和深度分析；
- 链上地址分析；
- 帮项目方生成 FAQ
潘老师使用 AI 做 Web3 投研的 6 个方法：
- 当做百科全书；
- 翻译工具；
- 视频 or 音频快速解读；
- 快速理解白皮书（AI 总结，AI 找 bug）；
- 发散式研究， 跳出白皮书，基于更全面的信息生成评价；
- 合同初审
Thomas 分享了 Web3 里面 AI 工具的 3 类机会
- 基于 Web3 的内容建立增强的知识图谱，更好解释 Web3 语境下的名词: snapshot, Lens Protocol, KNN, Enjoy, Higher, ……
- 用 AI 帮助 Web3 来做 Mass Adoption: Web3 里面的各类复杂的操作，直接用自然语言和 Agent 来交互，like “在 xx lunchpad 完成打新任务”, “购买 xx USD 的 Meme Coin”
- 通过 Tokenomics 激励用户参与数据打标和模型训练
其他精彩分享
- AI 是产品经理的超级杠杆：ChatGPT 已经可以帮忙写代码了，「准确描述需求」会成为更重要的事情，而这正是产品经理擅长的地方
- AI 时代工程师的角色会发生转变：大部分的代码都是 AI 写的，工程师是提出问题和解决问题的人
- 人和 AI 的关系里面，金字塔的最顶端是提出问题，因为大部分的 solution AI 都可以做，但是当你不知道提出什么新的问题的时候， AI 也不会给你反馈，然后我们和 AI 的这个缘分可能就走到尽头了
- 好奇心是你在 AI 时代需要锻炼的肌肉，而你可以通过 AI 启发出更高维度的需求和问题
时间戳
- 01:50 潘志雄分享使用 AI 进行翻译和研究工作的经验
- 07:16 Jeffrey 分享 AI 在投资分析中的应用，包括会议记录和项目资料分析。
- 14:32 Thomas 分享 AI 在编程和模块化开发中的应用，以及产品经理利用AI进行开发的优势。
- 23:04 Jeffrey 分享 AI 在生成 FAQ 和处理常见问题中的应用，以及 AI 在信息整理和收集中的作用。
- 29:36 潘志雄分享 AI 在音频转文本中的应用，特别是 Whisper 模型在处理长音频文件的准确性。
- 37:37 Thomas 分享 AI 在简化 Web3 产品交互模式中的应用，以及用户对简单交互的需求。
- 45:03 潘志雄分享 AI 在提升团队生产力方面的作用，以及AI在内容生成中的应用, ChainBuzz 如何响应 Day1Global.
- 53:46 AI 训练模型的迭代和开源计划，以及AI在意图识别和工作流分配中的应用。
- 01:01:40 AI 在散户投资研究和决策中的应用，强调独立研究的重要性。
免责声明：主持人或嘉宾在播客中的观点仅代表个人看法，不作为投资建议，DYOR.
本期嘉宾们提到的 AI 工具
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