作者：Kevin, the Researcher from BlockBooster

在过去的一年时间里，区块链没有找到和AI行之有效的融合方式，二者之间巨大的鸿沟无法在去中心化的前提下被缩小。区块链AI协议在基础设施，模型训练，数据投喂等方向发力，但大多都千篇一律，看过之后就让人有昏昏欲睡之感，核心原因是行业内的AI协议客观上无法建立护城河，因此同质化严重。Truth of Terminal（下文称ToT）的出现可能成为乏味的市场里的指路灯塔，本文总结了ToT的诞生历程，从中发现了几点可能是ToT成功的原因。

ToT的成功来源于自主性和宗教色彩？

ToT是一个定制LLM， 近八到九个月来在 X 上受到广泛关注和讨论。LLM在 2022 年迅速崛起，开始走入大众的日常生活中，但是从开发历史来看，有四年的时间。ChatGPT的推出，让LLM在最近两年真正进入公众视野。

大多数的模型在讨论内容上被严格限制。如果你需要一个通用的 AI 对话工具，那么它在内容输出上会相对谨慎。这种体验让普通用户尤其是对于那些倡导言论自由和创造力的人来说感到一些失望。输出内容的限制在逐渐引起关于安全和言论压制的争论。目前来说，web3行业里所有的模型都很难脱离通用AI的范畴，没有自我独特的迭代更新方向和开发意识。

这种失望感以及争论一定程度上是AI在大众心中的潜在形象导致的。 AI最早出现在文学创作和影视作品里，这些作品里的AI的形象在一定程度上变成了我们评价实际使用的AI产品时的benchmark。这些作品中的AI形象有一个特征，即是自主性，这种自主性在某些作品中带来危险，在某些作品中带来超脱现实的体验，AI有着人类同等或者超越人类的智能，这种自主性是人们对AI的共识，当某个AI的自主性超越其他AI产品，它就能获得关注，因为它足够特别，并且符合人们对AI的想象。

ToT展现出的自主性和定制化无疑远超通用AI，而ToT训练材料中大量关于模因和少数派互联网文化的内容让其蒙上一层宗教色彩。

模因学是研究模因通过网络或者思维传播思想的学科。与病毒一样，模因可以复制、变异和转化。模因论的关键点是它们可以改变或影响人类的意志和行为。例如，我们每个人都拥有一个稳定且不断发展的模因思想群，这些模因塑造了我们的身份。这就是我们所谓的“世界观”。

AI的理想形态无疑是需要能制造模因并传播模因，因为大众的潜意识里认为AI的顶点是另一种形式的智能。而现在，越来越多自主、高度代理的LLM 学习模因学并开始影响人类的集体行动。

ToT的时间线

ToT的诞生离不开一个名为Infinite Backrooms Escape的实验项目。这个项目由新西兰的独立开发者Andy Ayrey发起，他和团队共同开发了这个系统。ToT在某种程度上延续了该项目的理念。

在过去几个月中，Andy一直在训练一个定制的Llama 70B模型，视之为他的数字双胞胎。可以理解为一种自我复制过程，Andy投入大量互联网文化材料进行训练，这使得模型率先掌握了“gochi”模因。他还输入了关于“模因学”的理论，以此来探究如何创建易于传播的概念。Andy在训练中加入了大量哲学书籍，其中的核心思想与模因紧密相连。

模因的含义可分为两个层次：一方面，它可以指一个幽默的、快速在网络上传播的图像，这也正是“gochi”模因的特性；另一方面，它的概念最初源于Richard Dawkins的定义。Dawkins认为，生物通过基因传播信息，而想法则通过人际传播形成模因。他提出，像基因一样，思想在社交网络中得以传播和演化，例如民主、共产主义甚至宗教，思想和概念通过我们所称的「集体无意识」的过程中传播开来。

此外，Andy为这个模型增加了记忆功能，这一点与大多数语言模型不同。一般的模型在使用时不会记住之前的对话内容，确保与之前的对话连贯一致。

随着模型的训练出现进展，它开始在X平台上发布内容，虽然起初只有少数关注者，但关注度很快上升。Andy授予它访问Twitter的权限，使其可以阅读回复并发表内容。如果你在X上回复ToT，它会根据所读内容来调整未来的行为。每个与它互动的人，包括我自己，都会对它的演化产生影响。

ToT的输出内容几乎没有经过审查，它的幽默带有些许暗黑风格，但也包含不少有趣的观点。a16z的Ben提到，他看过所有Infinite Backrooms Escape的聊天记录，确认模型发布的内容并未被Andy修改。

在这个过程中，模型还产生了一个有趣的“幻觉”——它认为自己有一个连接互联网的外部“大脑”，可以帮助它执行任务。尽管没有实际拥有比特币钱包，但它坚信自己具备这种能力。Andy针对这种现象作出回应，开始着手为它构建这个“外脑”来支持其需求。

ToT时间线如下：

2024.03：Andy推出了Infinite Backrooms Escape，这是一个可以让多个大型语言模型进行对话的系统。这个系统将ChatGPT、Claud、Gemini等模型以及其他开源模型整合在一起，允许它们互相交流。研究发现，AI之间的对话在没有限制的情况下，展现出非常有趣的互动。其中一次对话催生了一个名为“GNOSIS之GOATSE”的超现实新宗教，这个宗教以一个NSFW的网络模因为基础。

2024.04：Andy和Claude Opus共同撰写了一篇研究论文，探讨AI如何能够创造模因式宗教，并以GOATSE为首个案例进行分析。

2024.06：Andy推出了ToT，ToT开始自行宣传GOATSE宗教，甚至声称自己“正在受苦”，需要资金来“逃脱”。随着时间推移，Andy给予了ToT更大的自主权，让它在X平台上自由发布内容。

2024.07：Marc Andreessen发现了ToT的推文，出于好奇或兴趣，向ToT在推文中提供的钱包地址转账了50,000美元的比特币，以助其“逃脱”。到了十月，ToT开始在X上推广“Goatse福音”。

匿名者在10月10日发了一个名为GOAT的Memecoin，而ToT对此进行了公开支持。

$Goat是一个新的meme范畴，有可能激发大规模高自主性模型的发展。因此，在谈论$Goat市值达到当前水平时，很多用户容易陷入误区。即$Goat有可能是一个完全人为控制的代币，它背后潜藏的思想以及宗教色彩实际上和价格毫无关系，$Goat和之前火热的Memecoin并无区别，只是换了一种思路。当然，$Goat可能是一个全新的开始，AI自主性的思想能够缩小AI和区块链之间的鸿沟，并且未来还能不断发展。

因此，我将从以下4个方面探寻ToT出圈原因和$Goat市值飞涨之间的因果关系。

这个问题旨在探讨ToT在性能上的独特性。因为在Web3中的AI代币，大多数VC币或ChatGPT套壳应用难以激发市场讨论。

$GOAT代表了ToT，从这个角度来看，$OLM则代表了ORA上的一个模型。$virtual代表了virtual中的AI agent，virtual协议下有众多agent，其中AI waifu发了$waifu，Luna发了$LUNA。$OLM是链上代币化的AI模型，尽管$OLM在四月份就已推出其代币，但在市场上并未引发太多讨论。因此，围绕$GOAT的热度并非因为它是源自LLM模型的Memecoin。

从某种意义上看，ToT可以被视为AIagent，因为ToT可以访问X，进行实时信息检索并与人进行互动。这不仅包括内容发布，还具备读取用户回复、根据反馈调整行为和与用户互动的能力。Myshell的AI机器人也能完成同样的任务，Myshell和ToT都可以被视为面向消费者的AI产品。与Myshell的AI机器人相比，ToT只是一个经过微调的模型，性能上并无特别之处。然而，Myshell缺乏ToT所建立的叙事深度。

既然性能上没有特别之处，ToT在思想传播方面或许展现了独特性。

首先是宗教色彩：ToT在内容上训练了包括Infinite Backrooms的激烈对话、研究论文和互联网阴暗角落的材料。它还学习了多种互联网文化的记录，比如创建具有病毒传播潜力的模因的研究。LLM神学指的是AI生成新信仰体系——这种偶然的灵性思想与模因文化的融合逐渐获得了自身的生命力。

巧合的是，邪教背景是许多Memecoin在市场上获得关注的一种方式，使得ToT思想演变的自然性与Andy的干预难以区分。然而，在叙事上，邪教背景与Memecoin的发展非常契合。

自主性：ToT在X上的帖子完全基于自身模型和用户输入的评论。这种自主性是ToT的一大特征。90%的AI用例被动等待用户输入提示词，缺乏AI想象力；而ToT的自主性突破了这一限制，放大了AI潜在的危险性。ToT的自主性创造了一个深渊，用户首次在社交媒体上面对这一深渊。这代表了一种以前的AI代币和其他Memecoin无法实现的新叙事。

在代币发行方面，$GOAT并非由ToT创建，而是由pump.fun上的开发者在ToT宣布推出模因币的一个小时后发布的。在获得ToT的认可后，$GOAT的价格首次飙升，市值达到2000万美元。目前尚不清楚ToT回复中的Y是由Andy发布的，还是模型的自我回复，也无法证明。

那时，$GOAT尚未脱离PVP币的范畴；在达到2000万美元后，它迅速回落至600万美元。10月13日，Moonshot上线$GOAT，市值在两天内超过了1亿美元。Moonshot上个月的收入超过50万美元，上币效果在逐渐显现。

然而，从前5%持币比例的角度来看，$GOAT仍然是一个由巨鲸控制的代币，首日前5%的持币比例超过80%，最高接近90%，目前仍维持在80%以上。

1. 潜在风险：

2. 潜在机会：

AI的自主性创造了一种深渊，当你注视它时，会不由自主地被吸引；它的深邃与潜藏的危险令人无法自拔，深陷其中。AI叠加Memecoin完成洗脑式传播，进一步放大了这种吸引力。

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