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Tether行政总裁拆解USDT为什么在Tron成功原因 2024年潜力Meme币有哪些？

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Business2Community2024-02-02

马斯克转发2018年媒体报道：“马斯克的薪酬计划只是宣传噱头，不可能实现”

当地时间周三，特斯拉CEO埃隆·马斯克继续在X平台上回应粉丝们对于他550亿美元薪酬方案被法院推翻一事的评论。马斯克转发了X用户“Whole Mars Catalog”的一条帖子，后者引述2018年的媒体报道称：马斯克的薪酬计划是企业历史上最大胆的，其中规定的绩效里程碑目标不可能实现，可能只是特斯拉的宣传噱头。该报道称：“如果马斯克以某种方式将特斯拉的市值提高到6500亿美元，许多专家认为这是一个可笑的不可能的数字，而且根据目前的估值，这将使特斯拉成为美国最大的五家公司之一，他的股票奖励价值可能高达550亿美元（假设该公司在未来十年不再发行任何股票，这是不现实的）。即使达到其中的几个里程碑，也会给他带来数十亿美元。马斯克的批评者——有很多人——可能会认为，新的薪酬计划只是该公司最新的宣传噱头。他被称为当代的P.T．巴纳姆（P.T． Barnum），他制造了成功的假象，却始终达不到产量预期。该公司正继续亏损，去年一度每小时亏损近50万美元。做空特斯拉股票的卖空者吉姆·查诺斯声称，特斯拉一文不值。他在交易中一直处于亏损的一方。”

金融界2024-02-01

9股小股东干翻马斯克，后者再次回应：真正的原告是律师事务所

当地时间周三，特斯拉CEO埃隆·马斯克继续在X平台上回应粉丝们对于他550亿美元薪酬方案被法院推翻一事的评论。一位用户发帖称：“如果一个只持有9股特斯拉股票的人都能做到这一点，想象一下更有权势和富有的人能做什么。希望现在有更多的人明白为什么埃隆想要拥有特斯拉25%的控制权，因为他们正在打造一项非常强大的技术，将以前所未有的方式影响人类。” 马斯克的粉丝“Whole Mars Catalog”评论称：“没有理由对原告只有9股感到惊讶。任何人都可以对上市公司提起股东诉讼，哪怕只有1股股票。这真的与原告无关。他们只是替身，让律师能够为了钱而起诉公司。” 马斯克回应称：“真正的原告是集体诉讼律师事务所。”

金融界2024-02-01

天桥资本创始人预期比特币涨至17万美元　下一个万倍币有哪些？

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Business2Community2024-02-01

马斯克就特斯拉注册地迁往得州进行民调

当地时间周二晚间，特斯拉CEO埃隆马斯克在社交媒体平台X上就特斯拉是否应该将其注册地更改为得克萨斯州发起“民调”。此前，特斯拉2018年为马斯克制定的550亿美元的薪酬计划被特拉华州一位法官推翻。这一判决将令马斯克的财富大缩水，失去全球首富头衔。马斯克显然对这一裁决不满，发帖称：“永远不要在特拉华州注册你的公司。”“如果你想让股东来决定事情，我建议你在内华达州或德克萨斯州注册公司。”

金融界2024-01-31

UPS宣布裁员1.2万人马斯克锐评：提高生产率才能繁荣

，将这两条消息进行了对比，特斯拉CEO埃隆·马斯克评论称：“更高的生产率带来更大的繁荣。别无他途。”

金融界2024-01-31

美国金融大鳄格里芬：第一辆自动驾驶汽车很可能来自特斯拉

芬周二在一次采访中盛赞特斯拉及其CEO埃隆·马斯克。格里芬在采访中表示，马斯克是一位非凡的企业家，特斯拉生产很棒的汽车，并提供了创造未来汽车软件平台的机会。格里芬还说，全球第一辆自动驾驶汽车很可能来自特斯拉。一位X用户分享了格里芬这次采访的视频片段，马斯克回应了这条帖子，对格里芬的赞赏表示感谢。

金融界2024-01-31

马斯克550亿美元的特斯拉薪酬方案遭法官推翻

特拉华州一位法官驳回了埃隆·马斯克550亿美元的特斯拉薪酬方案，此前该公司一位股东提出质疑。这一判决将令马斯克的财富大大缩水。周二的决定意味着继逾五年前这位特斯拉的联合创始人获得历史上最慷慨的高管薪酬计划后，该电动汽车制造商的董事会将不得不重新提笔拟出新方案。这一判决令马斯克的财富前景晦暗不明。这些价值约511亿美元的期权是他名下最昂贵的资产之一。若剔除这一部分，他的资产净值将降至1543亿美元，令他在全球富豪排行榜中的排名跌至第三。彭博亿万富豪指数显示过去几年的大部分时间里，马斯克都是全球首富。

金融界2024-01-31

马斯克再次改变世界：脑机接口芯片首次植入大脑，可用意念操作手机

1月30日，埃隆·马斯克又一次改变世界！马斯克旗下的Neuralink宣布，人类首次接受脑机接口（Neuralink）芯片植入，植入者恢复良好。随后，马斯克在社交媒体平台X上宣布，人脑与机器的交互成为现实。图自X，2024年1月据每日经济新闻报道，Neuralink是马斯克在2016年与多名科学家一同创办的脑科学公司。这家公司的主要研究方向就是脑机接口——通过研发一种能够植入大脑的设备。2023年。Neuralink的估值已高达50亿美元（约合人民币359亿元）。 2019年马斯克发布了首款产品，其原理是用激光在头骨上钻孔，然后再避开大脑血管、将一条线路植入脑中。2020年8月，为了对脑机接口的效果进行验证，研究人员在三只猪的体内植入了设备，马斯克在直播时向观众展示了小猪大脑活动的实时传输。马斯克表示，Neuralink目前专注于于两个应用： 1、是恢复人类视力； 2、帮助无法移动肌肉的人控制智能手机等设备，甚至恢复脊髓受损者的全身功能。 Neuralink公司成立以来一直寻找22岁及以上、四肢瘫痪、且伤后至少一年未见好转的试验参与者，目标是让瘫痪人士仅用意念就能操作计算机光标或键盘。从马斯克公司脑机接口项目操作流程看，手术将由机器人“R1”操作植入物“N1”植入大脑区域。约15分钟植入完成后，“N1”内的芯片将用于记录大脑信号并将其无线传输到Neuralink的解码运动意图应用程序。应用程序解码大脑信号后，通过蓝牙连接来控制外部设备。患者则使用Neuralink应用程序并通过蓝牙连接来控制外部鼠标和键盘，从而去做自己想做的事。从外观上看，植入物“N1”只有一枚硬币大小，内部小型电池可以通过一个袖珍的感应式充电器从外部无线充电。图自Neuralink 机器人“R1”的关键部分则在于头部和针状物，头部包含5个摄像系统的光学器件和传感器，以及光学元件；针状物比人的头发还细。Neuralink表示，“R1”能够可靠有效地将“N1”的细线准确插入需要的位置，而这靠人手是无法做到的。图自Neuralink 2023年9月19日Neuralink宣布，该公司已获准进行首次人体试验，对瘫痪患者的大脑植入设备。这项人体试验为期六年，参与者将首先参加一项为期18个月的研究，在那之后，他们将每周至少花两个小时进行脑机接口方面的研究。据介绍，植入脑机需要切开颅骨，首先外科医生需要几个小时进行颅骨切除手术，然后机器人在25分钟的时间内插入Neuralink的设备以及约64根不同螺纹组成的超薄电极阵列。该装置将取代被移除的颅骨。Vance还补充称，电线非常细，大约只相当于人类头发宽度的十四分之一。而在对人类进行首例手术前，Neuralink已经成功让灵长类动物实现了用脑机玩游戏的案例。图自央视财经，2023年3月马斯克表示，接入脑机接口芯片后，将“只需通过思考即可控制你的手机或电脑，并通过它们控制几乎任何设备”。他补充道：“最初的用户将是那些四肢瘫痪的人，想象一下，如果史蒂芬·霍金的沟通速度比打字员或拍卖师更快，这就是我们的目标。” 据知情人士透露，Neuralink首次人体试验的理想人选是“40岁以下的四肢瘫痪的成年人”。理想的状态是：脑机芯片可以读取大脑的指令，将其转化为电脑代码，再通过脑机接口接到周围的电脑或者平板电脑，实现马斯克所说的用意念控制手机，或者控制家用电器等。央视财经也在报道中指出，如果“脑机接口”若能帮助失去视力的人重见光明，也将是载入人类文明史册的重要突破。根据美国国家眼科研究所的数据显示，与视觉相关的严重疾病正处于长期上升的趋势中，目前美国大约有130万盲人和290万弱视患者，这两个数字有可能到2030年将增长至220万和500万。此外，脑机接口已成为渐冻症、中风、脊髓损伤等领域的研究热点。比如渐冻症患者的病情恶化过程中，他们经常会遇到言语和沟通障碍，脑机接口将大脑发出的神经信号转换为通过计算机或其他设备合成语音说出的文本或单词，通过大脑神经信号，可以帮助晚期渐冻症患者进行沟通。不过，这种在大脑中植入芯片的做法，一直饱受争议，引发了伦理问题，并引起了神经科学家和其他专家的怀疑。但无论如何，马斯克又一次创造了人类的历史，电动车、可回收火箭、管道交通、脑机，不知道马斯克还会给世界带来什么惊喜？声明：原创作品，未经允许请勿转载复制

加拿大乐活网2024-01-31

Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

化？现在正发消息给我的这个账号真的是埃隆·马斯克吗？这个在在线任务市场提效的工作合格吗？这个网址是https://examplefinance.network的dapp是个骗局吗？ 0x1b54....98c3真的是“Casinu Inu” ERC20代币的地址吗？你可能会注意到，这些想法很多都是朝着我所说的“信息防御”的方向发展的。从广义上讲，问题是：我们如何帮助用户区分真实和虚假信息，检测诈骗，而不是授权一个中心化权威机构来决定孰是孰非，因为中心化权威可能会滥用自己的权利。在微观层面上，答案可以是“人工智能”。但在宏观层面上，要面临的问题是：谁来建设人工智能？人工智能是其创建过程的反映，是无法避免偏见的。所以，我们需要一个更高层的游戏去评判各种AI的表现，让AI能够作为玩家参与到游戏中。人工智能的这种使用，即人工智能参与某种机制，并最终会被一个汇集人类输入的链上机制（称之为基于市场的去中心化RLHF如何？）奖励或惩罚，我认为这是一个真正值得研究的方向。现在是时候更多地研究这样的用例了，因为区块链扩展终于成功了，让任何“小”、“微”事物终于在链上可行，而这些在之前通常是不可行的。一个相关的应用类别就是高度自主的使用区块链实现更优合作的智能体，不管是通过支付还是通过使用智能合约来做出可信承诺。 2、游戏界面类AI 我曾在自己的文章中提出的一个想法是，编写面向用户的软件是有市场机会的，这种软件可以通过解释和识别用户正在浏览的线上世界中的危险来保障用户的利益。一个业已存在的例子就是Metamask的欺诈检测功能：另一个例子就是Rabby钱包的模拟功能，它向用户展示他们即将签署的交易的预期结果。这些工具可能会被人工智能大大强化。人工智能可以提供一个更丰富的人类友好的解释，说明你正在参与什么样的dapp，你正在签署的复杂操作的后果，特定的代币是否真实（例如，BITCOIN不仅仅是一串字符，它还是一种真正的加密货币的名称，它不是ERC20代币，其价格远远高于0.045美元，LLM会知道这一点），等等。有些项目开始朝着这个方向发展（例如LangChain钱包使用AI作为主界面）。我个人的观点是，纯AI界面目前可能风险太大，因为它会增加发生其他类型错误的风险，但用AI来补足偏向传统的界面是极其可行的。值得一提的还有一个特定风险。我将在下面的“游戏规则类AI”部分内容中详细讨论这个问题，但一般性的问题是对抗性机器学习：如果用户可以访问开源钱包中的AI助手，那么不良人员也可以访问该AI助手，因此他们将有无限的机会优化他们的骗局，避免触发钱包防御。所有现代AI都有bug，这对于训练过程来说发现bug并不难，即使只有有限的模型访问权限。这就是“人工智能参与链上微市场”更能施展的地方：所有AI能都容易遭受相同的风险，但你有意创建一个开放的生态系统，由数十人不断进行迭代和改进。此外，每个单独的AI都是闭环的：系统的安全性来自游戏规则的开放性，而不是每个玩家的内部操作。小结：人工智能可以用简单的语言帮助用户理解正在发生的事情，它可以作为实时导师，它可以保护用户免受错误的负面影响，但如果想要直接使用人工智能来对付恶意散布虚假信息者和骗子时，一定要小心。 3、游戏规则类AI 现在，我们谈到了让很多人都很兴奋的应用，但我认为这是最危险的地方，我们需要小心行事：我称之为“人工智能成为游戏规则的一部分”。这与主流政治精英对“AI法官”的兴奋相关，在区块链应用程序中也有类似的愿望。如果基于区块链的智能合约或DAO需要做出主观决策（例如：某个特定的工作产品是否在雇佣合同范围内？），你是否可以让人工智能成为合约或DAO的一部分，以帮助执行这些规则？这就是为什么说对抗性机器学习将成为一个极其艰巨的挑战。基本的两句话论证如下：如果在机制中扮演关键角色的AI模型是闭环的，则无法验证其内部工作原理，所以它并不比中心化应用程序更好。如果AI模型是开源的，那么攻击者可以下载并在本地模拟它，并设计大量优化的攻击来欺骗模型，然后在实时网络上重播。现在，有些读者（或加密原住民）可能已经走在我前面了，并且在想：等等！我们有了不起的零知识证明和其他非常酷的密码学手段。当然，我们可以施一些加密魔法，隐藏模型的内部工作原理，这样攻击者就无法优化攻击，而与此同时证明模型正在被正确执行，并且是在合理的底层数据集上使用合理的训练过程构建的！通常，这正是我在其他文章中所提倡的思维方式。但对AI相关计算而言，还有两个主要的反对意见：加密开销：在SNARK（或MPC……）内部执行某些操作的效率要比透明化执行低得多。考虑到人工智能已经是非常密集的计算，在加密黑盒中进行人工智能计算可行吗？黑盒对抗性机器学习攻击：即使不了解模型的内部工作原理，也有办法优化针对AI模型的攻击。如果你隐藏得太多，你就有可能让选择训练数据的人很容易用有毒攻击来破坏模型。二者都是复杂的兔子洞，所以让我们来依次探查。（1）加密开销加密工具，特别是像ZK-SNARKs和MPC这样的通用工具，开销很高。客户端直接验证一个以太坊区块需要几百毫秒，但生成一个ZK-SNARK来证明这样一个区块的正确性却可能需要几个小时。其他加密工具（如MPC）的通常开销可能更大。人工智能计算已经相当昂贵：最强大的LLM输出单个单词的速度只比人类阅读单词的速度快一点点，更不用说训练这些模型常常需要数百万美元的计算成本。顶级模型和试图节省更多训练成本或参量数的模型之间的质量差异很大。乍一看，这是一个很好的质疑理由，怀疑整个项目试图通过将AI包裹在密码学中来强化保障。幸运的是，人工智能是一种结构非常具体的计算类型，这使得它能够适应各种优化，而像ZK-EVM这样的“非结构化”计算类型却无法从这些优化中受益。让我们来看看人工智能模型的基本结构：通常，AI模型主要由一系列矩阵乘法组成，其中穿插着各元素的非线性运算，如ReLU函数（y = max(x, 0)）。矩阵乘法占据了工作的大部分：将两个N*N矩阵相乘需要时间，而非线性运算的数量要少得多。这对于密码学来说非常方便，因为很多形式的密码学都几乎可以“免费”地进行线性运算（矩阵乘法是线性运算，如果你只加密模型而不加密它的输入的话）。如果你是一位密码学家，那么你可能已经听说过同态加密中的类似现象：在加密的密文上执行加法非常简单，但执行乘法却非常困难，直到2009年我们才找到方法来进行无限深度的乘法运算。对于ZK-SNARKs来说，与此相当的2013年的协议，证明矩阵乘法的开销不到4倍。遗憾的是，非线性层的开销最终仍然很大，实践中最好的实现显示开销在200倍左右。但有希望通过进一步的研究，大大减少这方面的开销。但针对很多应用程序，我们不仅想证明人工智能输出是计算正确的，我们还想隐藏模型。有一些简单的方式可以实现这一点：你可以拆分模型，由一组不同的服务器冗余存储各层，希望泄漏某些层数据的某些服务器不会泄漏太多数据。但还有一些特别有效的多方计算方式。在这两种情况下，故事的精神是相同的：AI计算的最重要部分是矩阵乘法，因此可以创建非常高效的ZK-SNARKs或MPC（甚至FHE），所以将AI置入加密盒子的总开销非常低。一般来说，非线性层是最大的瓶颈，尽管它们的规模较小；也许像Lookup Arguments这样的新技术会有所帮助。（2）黑盒对抗性机器学习现在，让我们来讨论另一个重大问题：如果模型的内容是私有的，并且你只有对模型的“API访问”权限，你可以进行哪类攻击？这里让我来引用2016年的一篇文章：许多机器学习模型很容易受到对抗性示例的影响：专门设计的输入会导致机器学习模型产生错误输出。能够影响一个模型的对抗性示例通常会影响另一个模型，即使两个模型的架构不同或在不同的训练集上进行训练，只要两个模型都被训练来执行相同的任务就可能受影响。因此，攻击者可能会训练自己的替代模型，打磨针对替代模型的对抗性示例，然后将它们用到受害模型中，几乎无需了解受害模型信息。有可能，你甚至可以创建只知道训练数据的攻击，就算你对试图攻击的模型的访问权限非常有限或没有任何访问权限也没关系。截止到2023年，这类攻击仍然是一个大问题。为了有效地减少这类黑盒攻击，我们需要做两件事：真正限制谁可以查询模型以及查询多少内容。具有不受限制的API访问权限的黑盒是不安全的；具有非常有限的API访问权限的黑盒可能是安全的。隐藏训练数据，同时确保用于创建训练数据的过程不会被破坏。在第一件事上做得最多的项目可能是Worldcoin。Worldcoin在协议层面广泛使用人工智能模型，以将虹膜扫描转换为易于比较相似性的简短“虹膜代码”，以及验证它所扫描的对象实际上是一个人。Worldcoin所依赖的主要防御措施是，它不允许任何人轻易调用人工智能模型，而是使用可信硬件来确保模型只接受由orb相机进行数字签名的输入。这种方法并不一定奏效：事实证明，你可以对生物识别人工智能进行对抗性攻击，形式是你可以戴在脸上的物理贴片或珠宝：但希望就是，如果你把所有的防御结合在一起，隐藏人工智能模型本身，极大地限制查询量，并要求每个查询进行某种方式的身份验证，你就可以让攻击变得足够困难，系统就可以是安全的了。这就将我们带到了下一件事：我们如何隐藏训练数据？这可能就是“民主治理AI DAOs”的用武之地：我们可以创建一个链上DAO，治理决定如下过程：允许谁提交训练数据（需要哪些数据相关证明）、允许谁查询、查询多少内容、以及使用像MPC等加密技术加密整个AI创建和运行管道（从每个用户的训练输入到每个查询的最终输出）。该DAO还可以同时对提交数据的人进行补偿。需要重申的是，这一计划雄心勃勃，从很多方面来看可能不切实际：对于这种全黑盒架构来说，加密开销可能仍然太高，无法与传统的封闭式的“信任我”的做法相竞争。结果可能是，没有一种好的方法可以使训练数据提交过程去中心化并预防有毒攻击。由于参与者串通，多方计算工具的安全或隐私保障可能受损：毕竟，加密货币跨链桥一次又一次地出现过这种情况。我之所以没有在这部分一开始就贴上更大的红色警告标签，告诉你“不要做AI法官，这是反乌托邦的”，其中一个原因就是，我们的社会已经高度依赖于不负责任的中心化AI法官：例如，决定社交媒体上哪些帖子和政治观点会浮出水面或被淹没（甚至被审查）的那些算法。我确实认为在这个阶段进一步扩大这一趋势是一个非常糟糕的想法，但我不并认为区块链社区更多地进行人工智能实验会使情况变得更糟。事实上，加密技术有一些非常低风险的基本方法可以使这些现有中心化系统变得更好，我对此非常有信心。有一种简单的技术通过延迟发布来验证人工智能：当社交媒体网站基于人工智能对帖子进行排名时，它可以发布一个ZK-SNARK来证明生成该排名的模型的哈希值。该网站可能会承诺在一年后公布其人工智能模型。一旦模型公布，用户就可以检查哈希值来验证是否发布了正确模型，社区可以对模型运行测试来验证其公平性。发布延迟将确保当模型公开时，它已经过时了。因此，与中心化世界相比，问题不在于我们是否能做得更好，而是能好多少。然而，对于去中心化世界而言，重要的是要小心谨慎：如果有人构建一个使用人工智能预言机的预测市场或稳定币，而结果证明这个预言机是可被攻击的，那么一笔巨大的资金可能会在瞬间消失。 4、游戏目标类AI 如果上述技术用于创建可扩展的去中心化私有AI，其内容是任何人都不知道的黑盒子，可用于实际运行，那么这也可以用于创建具有超越区块链效用的AI。NEAR协议团队正将此作为他们正在进行的工作的核心目标。这样做有两点原因：如果你可以通过运行使用区块链和MPC的训练和推理过程来创建“值得信赖的黑箱AI”，那么许多担心系统有失偏颇或欺骗自己的应用程序都可以从中受益。很多人表达了对我们将依赖的具有系统重要性的AI民主治理的期待；加密和基于区块链的技术可能是实现这一目标的途径。从人工智能安全角度来看，这将是一种创建去中心化人工智能的技术，它也有一个自然的终止开关，可以限制那些试图使用人工智能进行恶意行为的查询。同样值得注意的是，“使用加密激励措施来激励创造更好的AI”可以在不使用密码学进行完全加密的情况下完成：BitTensor等做法就属于这一类。结论区块链和人工智能都变得越来越强大，在这两个领域的交叉领域正出现越来越多的用例。然而，其中一些用例相比于其他用例要更有意义，也更强大。通常情况下，当底层机制继续如以前一样设计得很粗糙，但个体玩家却变成了AI，允许机制在更微观的尺度上有效运行时，用例往往是最有前景的，也是最容易做对的。尝试使用区块链和加密技术创建“单一实例”的应用程序将面临最大的挑战，即创建某些应用程序将依赖之实现某一目标的单个去中心化的可信AI。这些应用程序在功能和提高人工智能安全性方面都是前景光明的，避免了与更加主流的做法相关的中心化风险。但在很多方面，底层假设也可能失败；所以，需要谨慎行事，特别是在高价值和高风险环境中部署这些应用程序时。我期待在所有这些交叉领域看到更多人工智能建设性用例的尝试，这样我们就可以知道哪些用例是真正可行的。来源：金色财经

金色财经2024-01-31

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