开发能够分析多种输入如图像、视频和文本的加密交易Agent可能会带来更明智的交易决策。通过整合多个数据来源，这些Agent有可能捕捉到更加微妙的市场趋势和情绪，从而做出更准确的预测。
利用 CodeGen 进行安全和red teaming可能会革新组织测试和增强网络安全措施的方式。通过自动化识别漏洞并模拟攻击的过程，CodeGen based red teaming 可以帮助组织领先于恶意行为者并主动加强其防御。
引入 CodeGen 用于从文本创建智能合约，并通过自动化安全检查，可以简化开发过程并降低漏洞的风险。通过自动化生成和验证智能合约，组织可以确保其区块链交易的完整性和安全性。
在 Solidity 上表现卓越的 LLMs
优化为 Solidity 的高级语言模型（LLMs）可以极大地简化在区块链平台上编写智能合约的过程。通过擅长 Solidity，这些模型可以帮助开发人员编写高效和安全的智能合约，最终提高去中心化应用的可靠性和性能。
为像 Claude 或 GPT-4 这样的模型建立专门针对 Solidity 的基准可以提供有关其在执行智能合约时性能的宝贵见解。通过衡量效率、执行速度和资源利用等因素，开发人员可以优化这些模型以用于区块链应用，并确保它们满足去中心化生态系统的严格要求。
通过受BitTorrent风格协议启发的分布式机群，实施分布式训练，可以为大规模机器学习任务提供可扩展性和效率。虽然硬件多样性可能会造成瓶颈，但对优化资源分配和通信协议的创新方法可以增强节点间的协作，并加速分布式模型训练。