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邦达亚洲：美元回落油价走高美元/加元承压收跌
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领域的通货膨胀放缓提供更多时间。库克在哈佛大学一个经济学讲座中称："实现我们的就业和通货膨胀目标的风险正在向更好的平衡转移。尽管如此，完全恢复价格稳定可能需要随时间谨慎地放宽货币政策。”尽管借贷成本高昂，美国经济的强劲仍然让经济学家感到意外。在过去六个月中，雇主平均每月增加了231,000个就业岗位。上周，美联储官员将2024年的增长预期从去年12月的1.4%上调至2.1%。库克表示：“如预期的那样，通货紧缩的路径坎坷不平，但谨慎地调整进一步的政策可以确保通胀可持续地回归到2%，同时努力维持强劲的劳动市场。” 当地时间周一，亚特兰大联储主席博斯蒂克重申，他预计美联储今年将只会降息一次，并补充称，只要经济保持强劲，决策者就可以保持耐心。博斯蒂克周一在辛辛那提大学的一次活动上说：“我对经济的表现有一个展望，如果这一展望能够实现，那么我认为我们可以保持耐心。”博斯蒂克表示：“我们的目标和现实是，我们必须让数据指导我们。” 博斯蒂克说：“只要经济强劲，只有GDP高，只要企业在招聘，人们有工作，我就不会急于把通胀率降至2%。如果通胀继续沿着目前的趋势发展，我会感到满意。”他还表示，美联储希望在缩减资产组合时避免引发市场波动，将在未来某个时间放缓缩表步伐。博斯蒂克认为，过早降息可能具有破坏性。这一观点和美国前财政部长劳伦斯·萨默斯不谋而合。萨默斯长期以来一直警告称，美联储不应过早降息，他还认为，中性利率远高于美联储所认为的水平，更接近4%，而不是2%。
邦达亚洲2024-03-26
美股收盘：道指跌超160点中概股多数下跌拼多多跌近3%、宜人金科跌超13%
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的风险正趋于更好的平衡，”库克在为周一哈佛大学发表的经济学演讲准备的讲稿中表示，“尽管如此，要完全恢复物价稳定可能需要谨慎行事，逐步放松货币政策。”
金融界2024-03-26
美联储官员侧重经济增长与通胀控制的平衡在降息方面持谨慎态度
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的危险之间存在着大致的平衡。库克在为哈佛大学主办的讲话中表示，随着通胀下降但仍处于高位，劳动力市场依然强劲，“实现就业和通胀目标的风险正在变得更好的平衡” “尽管如此，随着时间的推移，完全恢复价格稳定可能会采取谨慎的方式放松货币政策。” 她表示，将通胀率降低至美联储2%目标的道路“一直崎岖不平”，“但谨慎地进一步调整政策可以确保通胀率可持续回到2%，同时努力维持强劲的劳动力市场，目前失业率为3.9%。” 库克的言论没有表明她认为何时首次降息可能是合适的，也没有表明她认为美联储一旦决定降低基准隔夜利率就应该采取何种步伐。美联储官员在上周的政策会议上预计，今年有必要降息三个百分点，投资者普遍预计首次降息将在6月份进行。库克表示，她预计住房通胀将继续放缓，这是房价上涨的一个关键部分，房价上涨的速度最近比去年放缓。1月份，不包括食品和能源价格的个人消费支出价格指数按年率增长2.8%，而美联储官员在最新预测中预计，到今年年底，该指数仅下降至2.6%。库克表示，近期生产率的提高也可能使经济继续高于趋势增长，而不会重新引发2021年和2022年的高通胀。尽管如此，库克还是重复了美联储试图确保经济在通胀上升的情况下“软”着陆的试金石短语，表示“过度或过早放松货币政策的风险是，它可能会让高于目标的通胀率变得更加严重”。她表示，“根深蒂固并阻止我们所看到的进步……太晚的宽松政策也可能会阻碍经济并剥夺人们的经济机会，从而造成不必要的伤害。” 芝加哥联储主席奥斯坦·古尔斯比表示，在美联储上周的政策会议上，他预计今年将降息三次。在那次会议上，美联储将基准隔夜贷款利率维持在5.25%-5.5%的目标区间，而政策制定者预计今年降息的中位数为3。古尔斯比在接受雅虎财经采访时表示：“我的看法处于中位数。”但他拒绝透露他认为借贷成本可能何时开始放松。古尔斯比补充说，1月和2月的价格上涨数据高于预期，“主要难题”仍然是住房通胀。古尔斯比说：“所以我们处于一个不确定的状态，但我觉得我们并没有从根本上改变我们正在回到目标的情况。”
佳华1682024-03-26
比特币大爆涨无法想象
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主席。 Ackman在1988年毕业于哈佛大学，获得社会研究学士学位，并以优异成绩毕业。1992年，他从哈佛商学院获得了工商管理硕士学位。 Ackman的职业生涯始于1992年，他与哈佛大学的同学David P. Berkowitz共同创立了投资公司Gotham Partners，该公司最初是以小额投资公共公司为主。三年后，Gotham的资产管理规模达到了5亿美元。到2002年，Gotham因与其投资公司的外部股东发生诉讼而陷入困境。Ackman还因对MBIA公司的研究而闻名，他在2007-2008年金融危机期间通过做空MBIA公司债券而获得了巨大利润。 Ackman的投资哲学是基于深入的研究和分析，他常常对目标公司进行全面的尽职调查，然后采取行动来提高公司的价值。这种方法有时会导致与公司管理层的冲突，但Ackman坚信这是为了股东的最佳利益。他的这种策略在投资界引起了广泛的讨论，有人赞扬他为投资者创造了巨大的价值，也有人批评他的方法过于激进。截至目前，福布斯估计Ackman的净资产为40亿美元。他的成功和影响力证明了他在金融投资领域的卓越才能和坚定信念。Ackman继续在全球金融市场上发挥着重要作用。入局Web3 虽然上文提及，Ackman 曾是比特币的怀疑者，但很快他的态度就发生了转变。 2022年11月21日，对冲基金经理 Bill Ackman 在其社交平台表示，自己曾经是一位加密怀疑论者，但在研究了一些更有意思的加密项目后，相信加密技术可以创造出史无前例的业务和技术。他表示，虽然目前大多数加密货币助长了欺诈，相信借助合理的监管和监督，加密技术会产生有益社会影响的潜力，并最终可能产生与电话和互联网同等级别的社会影响。而后，Web3创投基金OP Ventures Fund I宣布完成了一轮规模为5000万美元的融资，Bill Ackman管理的对冲基金潘兴广场是其早期投资方之一，其他投资者还包括Solana联合创始人Raj Gokal、Polygon联合创始人Sandeep Nailwal、以及移动游戏发行商Animoca Brands。 2023年03月26日，Bill Ackman近日在推特上评论了包括硅谷银行和签名银行在内的主要银行倒闭引发的当前银行业危机：“想想最近发生的事件对非系统重要性银行的长期股权资本成本的影响吧，在这些银行中，作为股东或债券持有人的你可能有一天醒来，突然发现自己的投资归零。” 这可能是今年Bill Ackman对比特币态度转变的原因之一。 2024年01月16日，比尔·阿克曼的Table Management 就参投专注于去中心化物理基础设施网络的初创公司Digital Infrastructure，该公司完成了1150万美元的A轮融资。 2024年03月10日，正如上文所述，Bill Ackman 在X平台谈及世界上最大的加密货币BTC的价格可能会飙升至远超任何人想象的水平，并表示“也许我应该买一些比特币”。写在最后在金融界的巨浪中，Bill Ackman 的态度转变显得尤为引人注目。从对比特币持怀疑态度到考虑投资，并认为比特币价值将是无限，这位华尔街的对冲基金大鳄似乎在重新评估加密货币的潜力和影响。展望未来，随着技术的进步和监管环境的成熟，我们可能会看到更多的金融专家和投资者转向加密货币。可以说，Ackman 的态度转变可能预示着一个新时代的开始，一个数字资产被广泛接受和整合进全球经济体系的时代。随着Ackman 这样的金融领袖的态度转变，我们或许可以期待一个更加成熟和稳定的加密货币生态系统的到来。来源：金色财经
金色财经2024-03-12
美国前财长萨默斯：美联储对中性利率判断有误今年不一定降息
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说货币政策有很大限制性，这是错误的，”哈佛大学教授萨默斯说。“中性利率远高于这个数字。”他说：“中性利率更接近以4%开头，而不是以2%开头。” 美联储决策者将在本月晚些时候的会议上更新对长期基准利率的估计。他们的预测中值有约10年没有达到4%或以上了。美联储主席杰罗姆·鲍威尔周四表示，就目前利率立场而言，“我们远未达到中性”。他在参议院银行委员会的听证会上说：“目前利率已深入限制性区域，远高于中性利率。” 萨默斯敦促鲍威尔及其同事在转向降息时要特别小心。鲍威尔周四称央行距离对降息有信心“不远”了。萨默斯说：“美联储对过去几年的制度进行重大转变时需要非常谨慎地判断。”他还警告称，金融市场对今年的降息预期可能过高。“如果人们认为这是确定无疑的，那就大错特错了，”他在谈到美联储今年的降息前景时表示。萨默斯还表示，周五的就业报告继续反映了经济强劲。他表示，就业增长仍然“比潜在人口增长快得多”。这位前财政部长指出，上个月他曾表示美联储今年不降息的可能性约为15%。他周五表示，“如果说有什么变化的话，这15%的可能性可能略有上升。”
金融界2024-03-09
ETHDenver2024热议DePIN未来：OKX Ventures、Filecoin基金会和DMC代表这样看
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为什么马里兰大学、加州大学伯克利分校、哈佛大学的实验室和麻省理工学院等许多大学都将他们的研究数据放在 Filecoin 和DMC上，因为他们认为这是不可变存储和永久存储的更好替代方案。现在，我想提的例子之一是南加州大学大屠杀基金会。大屠杀基金会实际上是史蒂文·斯皮尔伯格在拍摄电影《辛德勒的名单》后创立的一个基金会。因此，他向 Shoah 基金会投入了 1 亿英镑，南加州大学也提供了一定的资助。他们所做的就是记录战争罪行或大屠杀幸存者的证词。这类数据的问题在于你放在互联网上的任何内容，有些团体正在积极尝试否认或销毁他们所提供的信息。所以他们来找我们，现在我很高兴地告诉你，我们在 Filecoin 上存储了世界各地多个副本的大量数据，并且它们将无法更改。这样我们就可以永远拥有这些信息。那么还有一个可以讨论的例子就是AI训练所用到的数据。您可以在自己的计算机上聊天，该计算机具有计算机文件的索引，并且它能够非常轻松地为您找到文件，对吧？所以这是一个大问题。如果您在云上执行此操作，则基本上会将所有文件放在那里，并允许该服务能够读取您的所有序列。但如果它在您自己的设备上，您知道您可以完全控制它，并且它不与互联网通信，那么你将会知道它是安全的，对吧？这表明我们仍然不太信任AI。事实上，我对此感兴趣是因为我不太信任AI。人们害怕它。所以Filecoin的用处是，如果你有经过验证且质量非常好的用于训练 AI 的数据，并且训练过程向人们公开，而模型本身也在文件系统中进行验证，那么您可以提高它的信任度。现在，训练AI的新方法之一是进行数据学习，这意味着同时会有五到六个模型在做事时接受训练。现在，在这个模型中，AI数据模型和数据本身很可能留在设备本身。所以现在就真正进入 DePIN 学习阶段了。因此，Filecoin 的用武之地是我们可以，希望在 Fog Works 的帮助下，我们可以减少设备尺寸并允许较低层设备加入网络并提供此类数据进行训练。 Felicia：真是一场关于AI与DePIN非常精彩的演讲。在这里也很高兴地宣布DMC与Filcoin基金会将Filecoin Station构建到 Foggie Max IO中。此外，我们很高兴能够集成 Filecoin 支持的存储服务和Lighthouse支持的存储服务，集成到我们的 Foggie 移动和桌面应用程序中，提供增值的去中心化存储解决方案。 3月6日，Filecoin官网宣布与 Datamall Coin(DMC) 达成 DePIN 生态合作伙伴关系。Foggie Max 是世界上第一台 DePIN服务器，将引起储存行业巨大变革。推特链接：https://x.com/fogworksinc/status/1765157472611062211?s=20 Filecoin官网官宣链接；https://fil.org/ecosystem-projects/fog-works-inc/ DMC官网：https://dmctech.io DMC钱包：https://dmctech.io/zh/ecosystem Staking质押网址（PC端）：https://donedmc.io/#/login 来源：金色财经
金色财经2024-03-08
AI+DePIN赛道的io.net（4月份上线）, 能否推动牛市的价值叙事主升浪？
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net 的商务拓展副总裁。她毕业于美国哈佛大学。 3-项目融资 io.net 截至目前共进行了一轮融资，该轮融资发生在2024年3月5日的A轮融资，完成了 3000万美元的融资额，估值高达10亿美元，由Hach VC领投，参透机构有Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、SevenX Ventures、ArkStream Capital、MH Ventures、OKX Ventures、Amber Group、Modular Capital、Mo Shaikh、Avery Ching、Yat Siu、Jin Kang、Anatoly Yakovenko、Sebastien Borget。 4-经济模型 IO 币（“IO”）是 io.net（“网络”）的原生加密货币和协议代币。IO 服务于 IO 生态系统中两个主要方的需求：人工智能初创公司和开发人员轻松集群支付：IO Coin 将作为生态系统中的主要支付方式。初创公司和开发人员可以轻松支付集群部署费用，从而简化流程并提高效率，还可以用“IOSD 积分”，这是一种与美元挂钩的实用代币，源自销毁交易中的 IO，用于支付计算作业的交易费用在网络上。模型推理网关：io.net 上部署的每个模型都必须通过微 IO 币交易进行推理供应商雇佣时间利润：当机器学习工程师为项目雇佣 GPU 时，将在硬件使用期间收到 IO 币付款。空闲时间利润：即使 GPU 没有被积极雇用，IO Coin 也会继续工作。利用的空闲 GPU 时间来推理在网络上托管的模型。 GPU 奖励：了解的 GPU 资源的价值，这就是为什么 IO Coin 确保连接到 IO.net 网络的每个 GPU 都获得公平的份额，将在部署和维护 GPU 可用性的同时获得本机 IO 或 IOSD 等网络代币奖励。 IOSD 是一种与美元挂钩的实用代币，源自销毁交易中的 IO，用于在 io.net 云上支付费用。IOSD只是通过烧录IO产生的。这种 IO 与 IOSD 关系基于通常称为销毁和薄荷均衡（“BME”）的设计，旨在允许 IO 供应响应网络使用趋势，从而使存在的 IO 量每月保持静态。燃烧 IO 产生的 IOSD 数量将根据 IO 价格预言机报告的 IO 美元价格增减。净排放量为协议提供了足够的 IO 来获得永久奖励。净排放使网络能够监控给定时期内 IOSD 烧毁的 IO 数量，并将其添加到该时期铸造的 IO 数量中。 IO Coin 将于 2024 年4月底推出。 5-项目潜力 IO.net 最大的亮点就是所属板块 DePIN 和 AI ， io.net 可以使用 GPU 的 ML 训练去中心化的云集群，并允许无需许可的访问 GPU 的和 CPU 网络，为大规模 AI 公司提供节省 90 % 的计算成本，并集成了Render（RNDR）和 Filecoin（FIL）网络，建立在Solana链上的大规模云计算平台。 IO 使用的 Solana 公链是唯一能够支持 io.net 部署的区块链，因考虑成本对于 IO 的主要竞争点来说 Solana 是非常符合这一点，所有这些交易都必须是 1/100 美分或 1/10 美分的交易成本。对于 io.net 所提供的所有内容都具有研究的价值意义，也是目前最具体的软硬件的大规模 AI 网络训练的项目之一，AI 也是目前高新科技领域的龙头核心，在未来 io.net 的采用率一旦被提高，或许将给整个 AI 市场带来更加普遍的解决方案的基础，市值或许有可能会超过 ChatGPT！ 6-Depin+Ai赛道如何？晴天的看法！最近，投入一部分精力到AI+DePIN赛道，有种感觉，这会是推动这一轮牛市的价值叙事主升浪，老DeFi协议，NFT、新锐公链，以及不少底层技术创新都在往DePIN方向靠拢！晴天以前也介绍过DEPIN的概念，没了解过的朋友可以看一看！大概率，AI+DePIN会承接上一轮DeFi Summer的角色，成为这一轮牛市的价值叙事主升浪。这就解释了为啥BTC涨完会是MeMe涨，而大家期待的老DeFi却没啥动静，无论说炒新不炒旧也罢，还是上一轮DeFi落地预期差造成的车包袱过重，关键还是缺一个能带动场内和场外资金混合联动的叙事机会。毫无疑问，上一轮牛市NFT通过艺术家数字市场的重塑，带入了传统用户和资金，这一轮牛市AI+DePIN或许会扮演类似的角色！来源：金色财经
金色财经2024-03-07
哈佛大学的AAA评级债券发行受到投资者狂热追捧
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哈佛大学不仅仅是知名学术机构，在债券市场上也颇具盛名——拥有AAA信用评级并被认为“太大而不能倒”，本周其7.5亿美元债券发行获得了投资者的热烈追捧。
金融界2024-03-07
任正非小女儿姚安娜，回应争议！
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南省昆明市，中国内地女歌手，本科毕业于哈佛大学电脑工程和统计数据专业。2021年1月10日，姚安娜签约天浩盛世，当年1月14日正式在个人微博上宣布出道。姚安娜身上除了“哈佛毕业”外，最具代表性的标签是“华为千金”，她是华为创始人任正非的小女儿。据红星新闻，姚安娜于1998年出生于云南昆明，是任正非和第二任妻子姚凌生的孩子，原名姚思为。《猎冰》上线后，“姚安娜演技”“猎冰导演选择姚安娜的原因”等多个话题登上热搜引起热议。《猎冰》导演高群书发文称，这部剧是近十几年来最缺钱的戏，“天天愁钱。现在还被骂成被资本绑架。” 评论区有人提问：“华为没投钱吗？”高群书答：“华为怎么会投钱？任正非也不会那么干。” 还有人问，为什么要选姚安娜来拍这部戏？高群书表示，用姚安娜与资本无关。
金融界2024-03-03
岩山科技（002195.SZ）：脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入
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业化落地。目前类脑研究院的研究工作由哈佛大学博士后研究员、德国马克普朗克学会研究科学家、中国科学院上海微系统与信息技术所研究员李孟博士领衔。李孟博士的主要研究成果包括：深耕大脑神经解码（斑马鱼、啮齿类动物和人类大脑）、类脑计算和原生脑计算（脑机接口）等前沿领域。在哈佛大学工作期间，破解了全球首例斑马鱼全脑十万量级神经元网络，相关研究工作发表于顶级学术期刊Nature，并被Nature杂志以“NewsandViews”和“NewsFeature”形式进行单独评论和报道，是脑科学与人工智能交叉领域的里程碑式工作。下图为Nature期刊中关于斑马鱼全脑神经网络解析的论文，李孟博士为并列第一作者：二、介绍环节 1、什么是类脑人工智能？类脑人工智能是一种模拟生物大脑神经网络结构和功能的人工智能系统。其设计灵感来自于生物大脑的神经元网络，试图模拟大脑的学习、感知和决策能力。类脑人工智能系统具有复杂模式识别、语言处理和决策任务等能力。类脑人工智能是脑科学研究的重要组成部分，涉及医学、生物学、计算机科学、材料学、数据科学、社会科学和人文科学等多交叉领域，其核心内容是对生物大脑神经网络的精确解析。脑科学和人工智能是当今国际科学研究的两大热点，类脑人工智能是这两大学科相结合的新兴交叉学科。其目标是利用最新的脑科学与人工智能技术及工具，通过破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和信息处理图谱，从微观、介观和宏观水平加深对生物大脑工作原理的理解，并构建模拟生物大脑的人工神经网络系统，最终达到“认识脑、保护脑和模拟脑”的目标。 2、什么是脑机接口（BCI）？脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）通常是指不依赖常规的脊柱或外围神经肌肉组织系统在大脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。脑机接口技术是类脑人工智能研究的一个细分领域，旨在打破大脑与外界信息交互瓶颈，是实现人机交互、人机交融的必由之路。 BCI技术原理：首先，通过数据采集设备采集大脑神经系统的活动信号；然后，将记录的数据通过放大、滤波、模数（A/D）转换等方式转换为计算机可识别的数字信号；随后，利用神经信号处理器对记录的信号进行预处理，提取特征，再将特征转化为输出指令以达到替换、恢复、增强、补充大脑功能的目的。 3、脑机接口系统是什么？行业内企业的进展如何？典型的BCI系统主要包括四个部分：信号采集、信号处理、设备控制和反馈环节。其中，信号处理部分包括预处理、特征提取和神经解码。脑机接口的技术体系主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和脑电信号处理设备。脑电采集设备包括核心材料和器件、电极，脑电信号处理设备包括芯片、电源等。软件层包括脑电信号预处理分析、核心解码算法、通信计算和安全隐私。随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步，可以采集到的脑电信号的数据量越来越庞大，如何从海量的数据中提取出所需颗粒度的信息，其中的脑电解码算法是脑机接口系统中急需突破的关键。近年来脑机接口行业发展较为迅速，马斯克创建的Neuralink专注研发脑机接口技术，探索将设备植入人脑记录脑部活动，颠覆了传统脑机接口企业的商业模式，开发出了R1手术机器人与N1脑机接口芯片。黑石（BlackrockNeurotech）推出了NeuroPort电极，并推动了犹他阵列成为BCI行业主流。美国Google的DeepMind实验室在机器学习算法和人工智能方面有着突出的研究成果，能够对脑信号进行高效的分类和识别，实现对脑机接口的精准控制。美国BrainGate团队也在脑机接口数据处理方面取得了重要突破，他们利用机器学习算法实现了运动意图的准确识别和肢体运动控制。 4、公司在类脑人工智能领域的研究涉及哪些细分领域？公司在承继了控股股东多年在类脑人工智能领域的研究成果基础上，于2023年8月成立了岩思类脑人工智能研究院。岩思类脑研究院目前主要致力于（1）大脑内部状态解析与调控（2）深度生成式大脑信号解码算法（亦称“脑电大模型”）（3）非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。 5、岩思类脑研究院为什么要重点开展大脑内部状态解析与调控、及脑电大模型的研究？大脑内部状态解析与调控是认识脑、保护脑的关键，对人类了解生物大脑和诊治重大脑疾病有重要意义；建立脑电大模型是实现实时、精准、多维度神经解码的核心技术，是行业公认的BCI领域研究重点和难点，以上两点是岩思类脑研究院的重点研究方向。如同海量语料是语言大模型的必要条件，类脑人工智能的燃料是海量脑电数据。随着以Neuralink、BlackrockNeurotech、BrainGate、Synchron等BCI硬件研发厂商的持续技术进步，侵入式硬件终将会达到比现在更先进的状态，从而更安全、高效、精准、方便地获取病人或正常人的高通量大脑神经活动数据，采集到的脑电信号将以指数级增长，如何在海量脑电信号中解读大脑意图将成为人机交互的瓶颈。正如当前语言大模型所取得的极大成功，未来构建脑电大模型是脑机接口、人机交互的必然选择。基于上述思考，岩思类脑暂时跳过电极、芯片等硬件的研发，直接提前布局脑电大模型的构建和研发，从而可以适应现在及将来非侵入式、侵入式等多种方式获得的海量脑电神经网络数据，以脑电大模型为硬件赋能，从而达成实时、精准、高效的人机交互系统。 6、什么是脑电大模型？脑电大模型的研究目标是什么？脑电大模型是基于海量大脑神经网络活动数据进行预训练的超大型深度学习模型，该模型通过预训练学习大脑神经信号的本征表达和动态特性，具有解析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。脑电大模型作为底层算法模型赋能脑科学、脑健康、脑机接口、人机交互等前沿领域。行业公认的脑电大模型研究目标包括：最大限度的学习、理解并模拟生物大脑的运行方式，创造像生物、甚至人类一样思考的AI（即类脑人工智能的“ChatGPT”），进而通过转译大脑中的意念并输出给下游外设（如机械臂、人形机器人等）或下游AI系统（GPT、文生视频AI等），实现实时、高通量的大脑与外部物理世界或者虚拟元宇宙的无界沟通。 7、公司在脑电大模型领域的研究方法如何？目前岩思类脑的脑电大模型研究处于什么阶段？岩思类脑研究院不断尝试用AI与脑科学相结合的方式解决脑科学的问题，通过用生成式AI、对比学习等方式，并配合以专业的脑科学实验范式，实现脑电大模型的研发。研发过程包括数据采集、数据清洗、预处理、数据token化、模型预训练、基于下游任务的fine-tuning、模型验证与优化等反复迭代的多个环节。目前岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，目的在于使脑电大模型学会脑电信号的变化规律后，将大模型底层压缩出来的本征特征做为下游任务的输入，从而完成大脑意念的转译。未来待脑电大模型成熟后，可衔接外设完成脑机接口或元宇宙的互动，或者与其他多模态大模型配合实现大脑意念的具象显示和实时互动。此外，脑电大模型还可通过分析备试对象大脑活动的异常状态，对非器质性脑疾病进行早期筛查、干预和疗效评估。 8、岩思类脑的商业化进展如何？研究成果可以用在哪些领域？岩思类脑研究院的脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入。研究成果理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云2024-02-29

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