更加个性化的 AI 服务是怎样的？近年来，不少主打 AI 服务的 Web3 初创项目开始兴起，凭借语音、文字、图像等全方位的用户数据跟踪和使用习惯定义，场景化的 AI+ Web3 产品开始围绕用户的工作、生活日常提供智能服务。这其中，W3AI 进行了更深度的数据挖取与整合，通过链接社区平台触达用户行为模式，支持开发者和企业不断创新拓展，带来了不小的行业影响力。如果你也想深度了解 W3AI，就跟我们一同来回顾上周举行的「TinTin AMA」活动吧！
作为 TinTinLand 推出的全新线上品牌活动，「TinTin AMA」第一期于 8 月 15 日顺利举行。活动由 TinTinLand 社区经理 Tracy 主持，邀请到了垂直类多模态 AI 产品——W3AI 的 Co-Founder Danny 与大家畅聊智能型 Web3 产品如何为用户提供全方位的工作、生活服务功能。本次线上活动共吸引了近 400 位观众的参与，不少观众还在活动过程中与嘉宾们近距离交流，解码 W3AI 的高能技术秘籍。
精彩观点
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W3AI 助力用户在复杂多变的 Web3 世界中高效获取价值及洞察
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W3AI 通过学习用户的喜好与习惯，给出个性化的智能投资与决策支持
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和 Web3 生态资源有机融合，让 W3AI 提供更强大的 AI 知识服务
Web3 垂直 AI Agent，成为用户专属 AI 助手
作为一个 Web3 初创项目，W3AI 将自身定位于个性化 AI 助手。通过 Telegram、Discord AI bot、网页及 API，用户可以凭借 W3AI 轻松获取定制化 Web3 相关的新闻社区、交易和链上相关信息并进行数据分析和生成。“我们希望能利用 AI 技术助力用户在复杂多变的 Web3 世界中高效获取价值及洞察，并最终成长为用户的专属AI助手”，带着这样的项目建设初衷，W3AI 还拓展了学习用户喜好和习惯的功能设置，大幅度提升 Web3 用户体验、实现应用场景优化。
事实上，W3AI 能够实现这些项目发展目标与其对 Web3 数据和 AI（尤其是 LLM）的深度整合密不可分。AI 可以阅读数据，而人类只需要用自然语言提出问题，因此团队将 Web3 数据和 LLM 进行整合，为 Web3 用户提供投研助手的能力，构建了一个 Web3 的专家模型。这个专家技术模型主要由以下三个部分组成：
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Instruction tuning 让 LLM 能更好地理解用户关于 Web3 的问题；
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通过采集数据，结合自研 DNN AI 模型将 Web3 信息和数据问题进行归类；
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基于 LLM 拥有与人类对话的能力，让其成为 Web3 的专家，不断输入数据来解答用户问题；
助力智能投资与决策支持，实现个性化用户体验
W3AI 作为一个多模态 AI 产品，主要通过文字、声音、图像这几个方面为用户提供智能投资和决策支持：
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文字部分：提供社区咨询、项目研究以及决策执行等服务，助力用户做出明智的投资决策。
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声音部分：通过语音交互带用户深入不同场景体验，如 SocialFi、GameFi 等；同时作为用户的虚拟好友、游戏 NPC 进行互动，以智能助手的角色提供更加人性化的交互体验。
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图像部分：辅助用户进行 NFT 评估，支持以图像形式进行社交互动。
具体到实际应用场景上来说，假设现在用户正在玩一个 GameFi 产品，有了 AI 助手以后，可以直接跟这个 AI guider 打电话，了解关于游戏的数字虚拟资产模型和早期资金投入情况。
不仅是这样短期的用户体验，通过长期的产品使用后，W3AI 能够学习用户的喜好与习惯，提供更加个性化的使用体验，“W3AI 会收集并分析用户长期关注的投资领域，建立精确的用户画像；记录用户语言习惯和表达方式，追踪用户的社媒发言与观点态度，提供匹配的个性化资讯推荐和各类新闻、数据、研报等信息订阅”。基于此，W3AI 可以不断优化对用户的理解，定制具有吸引力的项目深度分析，根据风险偏好提出调整仓位的建议等，给出独到、准确的决策判断。
这些量身定制的 AI 服务主要面向 Web3 用户的需求进行设计和开发，通过链上数据分析、图表和数据集的创建，处理 Web3 领域的各类任务与挑战：
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链上数据分析平台：对链上数据进行深入分析，为区块链生态系统的交易、模式和趋势提供有价值的见解；
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自定义分析和图表创建：使用 W3AI 创建自定义分析和图表，允许根据个人需求对特定数据进行可视化和解释；
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自定义数据集创建：帮助项目或研究快速创建基于智能合约解析的数据集。
从 GameFi 开始，探索 AI 赋能 Web3 应用
勇闯 Web3 行业，W3AI 也并不孤军奋战。通过与 Web3 生态的协作整合，W3AI 才能提供更全面的洞察与服务。目前，W3AI 作为社区中的 AI 助手和 bot 与不同社区平台进行对接，为用户提供在社区内的增值服务；通过数据边界的拓展和链接，获取更加多样化的链上社区数据（竭力覆盖一级投研和 GameFi 赛道）并与专业投研机构进行深度整合，以获取高质量的投研报告及数据支持。“我们希望和 Web3 生态资源进行有机融合，最终成为用户获取 Web3 价值和洞察的主要门户”。
未来，W3AI 也有着明晰的发展计划和愿景，致力于扮演好 AI 服务的支持者角色。“我们接下来将聚焦 GameFi 领域，通过与游戏开发者的深度合作，将 W3AI 嵌入到游戏场景中丰富游戏体验；加强数据整合能力优化 Web3 场景的知识图谱，推广 API 和企业级定制化 AI 服务，面向其他 Web3 企业和项目提供知识供给”，谈到下一步发展计划时，Danny 老师与我们分享道。
Web3 仍在早期高速增长的阶段，各种创新应用蓬勃兴起。当 AI 持续赋能 Web3 应用，W3AI 更希望成为构建自主 AI 服务的基础工具和中间件，不断支持开发者和企业实现创新拓展、与行业同频共振，以知识创造更大的价值。
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到了这里，关于AI 浪潮下，W3AI 如何增强和激励 Web3 玩家研究和决策力？的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
