在區塊鏈和開源領域，高效的資金分配一直是個難題。如今，一個名為 DeepFunding 的創新專案正嘗試用人工智慧（AI）和去中心化評審機制來解決這個問題。該專案由以太坊創辦人 Vitalik Buterin 提供了 25 萬美元的初始資助，以改善以太坊生態系統中公共物品資源分配的現狀。
DeepFunding 不僅旨在解決當前以太坊生態中資源配置效率低下的難題，更希望為未來公共物品（public goods）的資助建立一種全新的模式。
以太坊公共物品資助的困境
傳統的公共物品資助方式（如 Gitcoin 的捐贈或二次方資助機制）存在一些明顯的局限。首先，人類在面對龐大而複雜的資訊時，決策常常並不理性。例如在以太坊生態中，資助者傾向於支持那些表面上引人注目的專案，而容易忽略隱藏在背後、卻至關重要的技術依賴和基礎貢獻。
現行的資助機制要麼依賴大量公眾評審（導致項目為了獲得關注而進行市場宣傳競賽），要麼依賴少數專家決策（可能出現私下尋求關照的情況），在龐大的項目數量下難以擴展。結果是：有些對生態發展至關重要的基礎工具和「隱形」基礎設施得不到足夠支援，而資源可能浪費在短期看似熱門但長期價值有限的專案上 。
以開源軟體為例，核心依賴項目的貢獻者往往得不到應有的回報。Vitalik Buterin 指出，如今的二次方募資、Retro 資助等方式，更偏好可見度高、易宣傳的專案，卻往往忽略那些低調但同樣關鍵的貢獻者。
一個常被提及的例子是 JavaScript 的 core-js 函式庫：它支撐了無數大型應用，卻因為不為人熟知而讓維護者僅靠零星捐款過活。這類現象說明現有模式下，公共基礎設施的經濟迴圈並不健康，我們迫切需要更公平、更長遠可持續的資助模式來解決這些盲點。
DeepFunding 的願景與創新
DeepFunding 是什麼？簡而言之，DeepFunding 是一種利用 AI 和社群智慧來重新分配公共資源的全新嘗試。
其核心願景是打造一個公平、透明且高效的資金分配系統，確保以太坊及其關鍵開源項目能獲得長期可持續的支援。不同於傳統模式需要項目方主動申請資助，DeepFunding 採取主動出擊的方式：它會主動識別對生態有貢獻的依賴項並獎勵它們。
Vitalik 將其背後的理念稱為 「濃縮的人類判斷」（Distilled Human Judgment，DHJ）。意即運用 AI 來擷取人類群體的價值共識，使資金能夠沿著貢獻鏈條深度分配，讓整個產出背後的所有貢獻者都得到應有的回報。
DeepFunding 如何運作？它的解決方案可以概括為「AI 引擎 + 人類方向盤」的模式。
整個技術架構主要包括以下幾個部分：
Deep Funding 的運作原理
Deep Graph 動態依賴圖：DeepFunding 首先構建一個全面的項目依賴關係圖（Deep Graph）。
這個圖譜將生態系統中各個專案、元件之間的依存關係以節點和連結的形式呈現，並為每條依賴關係賦予一定的權重。
透過 Deep Graph，我們可以可視化每個專案的實際價值貢獻——那些過去難以衡量的「隱形貢獻」現在有了直觀的呈現方式。
例如，若某個以太坊去中心化應用依賴某個加密函式庫，那麼 Deep Graph 會讓我們看到這種依賴並給出其對最終成果的重要程度占比。
AI 模型加權與評估：有了依賴圖後，下一步是決定每個節點（專案）的貢獻權重。為了解決人類難以手動評估海量項目的問題，DeepFunding 引入了人工智慧模型來完成這項任務。
模型會以開源項目的各種客觀數據作為輸入（例如 GitHub 星標數、貢獻者活躍度、最近更新時間等），並基於這些資訊以及對專案價值的理解，自動計算每條依賴關係應分配的權重。換言之，AI 模型回答的是「項目 A 的成功中，有多少功勞應歸於其依賴的項目 B？」這樣的問題。
由於可能存在成千上萬條依賴關係需要評估，因此鼓勵參與者使用 AI 進行批量計算，以解決人工難以規模化的難題。透過 AI 的協助，我們能動態調整資金分配，使之盡可能反映每個專案對整體生態的實際貢獻度。
評審團（Jury）機制：儘管 AI 可以在規模和速度上處理大量資訊，但最終我們希望確保分配結果符合人類社群的價值觀與常識。因此 DeepFunding 引入了一個去中心化的專家評審團對 AI 模型結果進行抽查與校準。
具體做法是：由社群中具備經驗的專家組成評審團，隨機抽取部分專案對之間的依賴關係進行比較，回答例如「專案 A 和專案 B，哪一個對整體生態更重要？」這類問題。這種成對比較（pairwise comparison）的提問形式對人類而言相對簡單，也能產生清晰的判斷依據。
透過這些人工抽查點，系統可以評估出哪一個 AI 模型的加權結果最貼近人類專家的偏好。最終，DeepFunding 將挑選出與人類共識最一致的一組優勝模型來實際決定資金分配方案。可以說，人類專家負責指引方向和價值判斷，而 AI 負責在此基礎上進行大規模的數據分析與預測，兩者相輔相成。
資金分配與激勵：當權重計算與模型評審結束後，資金便按照最終確定的權重進行分配。簡單來說，就是哪個專案對整體的貢獻越大，就獲得越多資助。此外，為了鼓勵大家參與構建優秀的模型，DeepFunding 也會預留一部分獎金獎勵最佳模型的提交者。整體而言，這樣的機制確保了資金既照顧到關鍵的基礎專案，也獎勵了提供智慧的參與者，形成良性循環。
為什麼說 DeepFunding 更公平、更可持續？
傳統方式下，資金往往流向知名度高或會行銷的專案，導致「眾人追捧新應用，無人維護老基建」的失衡局面。
DeepFunding 則將視角從單一項目擴展到整個貢獻鏈，確保那些藏在背後的英雄（如函式庫作者、底層協議開發者）也能獲得應有報酬。這不僅更公平，也讓整個生態的基礎更穩固。
更重要的是，透過 AI 的輔助，DeepFunding 的決策機制能隨著專案和依賴的演變持續動態調整，不像傳統撥款那樣一次性、靜態。這意味著當生態發生變化、新的關鍵技術出現時，資金分配也能相應調整，維持長遠的有效性。
此外，由於AI可以處理海量數據並縮短決策時間，DeepFunding 可以隨生態規模成長而擴張，不會受制於人力評審的瓶頸。
整體而言，DeepFunding 為公共物品資助提供了一條更兼顧廣度與深度的道路：廣度上涵蓋更多隱性貢獻者，深度上強調長期影響力和可持續性。
整套流程體現了「人機協作」的理念：AI 提供規模化的分析引擎，人類確保價值判斷的方向正確。
Vitalik 將此形容為「AI 作為引擎，人類掌握方向盤」，DeepFunding 正是這種理念在資源分配領域的實踐。
如何參與 DeepFunding？
看到這裡，也許你已對 DeepFunding 躍躍欲試。無論你是開發者、研究者，還是單純對公共資源資助感興趣的愛好者，都有機會參與其中。對於想要爭取資助的創新者來說，提交提案不僅僅是填寫表單，而是一套完整的規劃、展示和社群互動過程。以下是從準備到資金撥付的詳細步驟：
1. 準備完整的提案資料
在提交之前，你需要整理一份具體而有說服力的提案文件。內容應包括：
- 專案簡介與目標：清楚描述你想解決的問題、AI 方案的核心價值，以及如何促進去中心化 AI 的發展。
- 團隊背景：介紹核心成員的經驗、技術能力、過往專案案例，說服評審與社群相信你的執行力。
- 技術方案與可行性：說明 AI 模型或服務的設計邏輯、運行方式、與 SingularityNET 平台的整合計劃。
- 里程碑設計：把專案分成多個階段，每一階段列出明確交付成果（Demo、API、文件等），並設定達成標準。
- 預算規劃：以每個里程碑為單位列出所需經費，說明資金用途，確保資助方能夠監管資金流向
- 社會或平台影響力：如果你的專案能帶來正面社會影響（例如公益應用、無障礙技術、教育工具），或能提升 SingularityNET 平台用戶採用率，需在此加以強調。
2. 選擇申請類型
DeepFunding 提供兩種主要申請管道：
- Funding Round（定期資助輪次）：任何創意都可提交，競爭激烈。
小型資助：最高 40,000 美元；大型資助：最高 150,000 美元（部分情況需與平台分享未來收益） - RFP（Request for Proposal）：官方或社群提出明確需求（如特定 AI 工具、平台功能擴展），你可針對這些題目提交解決方案。
3. 在 DeepFunding 官方網站提交提案
- 註冊帳號並登入 DeepFunding.ai 平台。
- 填寫線上表單，包含專案摘要、技術細節、里程碑、預算、團隊資訊。
- 上傳相關附件，如簡報（Pitch Deck）、技術文檔、初步 Demo 或設計稿。
DeepFunding 作為一項前沿實驗，後續動態值得持續跟進。建議讀者訂閱相關新聞渠道、關注 DeepFunding 官方網站和社群媒體（如 Twitter 等），以掌握最新進展。
如果有線下研討會、黑客松或社群討論，你也可以踴躍參與，結識志同道合的開發者和研究者。隨著 DeepFunding 機制逐步成熟，我們有理由對公共物品資助的未來保持樂觀：一個更加公平、透明、可持續的資助時代正向我們走來！
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