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上海艾录：夏季高温及冬季寒冷天气不会对公司包装产品各参数、属性、性能产生影响

请问贵公司的包装材料，能不能应对高温的天气而让产品不变质？如果没有，希望重视一下面对高温天气越来越近的情况下包装材料的研发运用。上海艾录董秘：尊敬的投资者：您好！夏季高温及冬季寒冷天气不会对公司包装产品各参数、属性、性能产生影响。公司重视研发过程中极端环境下针对产品稳定性等性能的各项测试，温度因素为公司产品设计研发端测试参数之一。感谢您的建议，对公司的关注与支持！投资者：请问，文振宇减持的股份现在减持结束没？东方证券增加减持时间也快接近过半了，减持进程如何？上海艾录董秘：尊敬的投资者：您好！自然人股东股东文振宇、机构股东东方证券及滁州东证减持计划尚在有效期内，公司将严格按照《深圳证券交易所上市公司股东及董事、监事、高级管理人员减持股份实施细则》等规则指引，对股东减持时间区间内各阶段节点的减持行为履行信息披露义务，具体情况请以公司披露的公告为准。感谢您的关注与支持！上海艾录2023一季报显示，公司主营收入2.23亿元，同比下降17.74%；归母净利润701.41万元，同比下降77.92%；扣非净利润486.02万元，同比下降83.08%；负债率40.93%，投资收益1.19万元，财务费用578.13万元，毛利率18.46%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，增持评级1家。近3个月融资净流出722.7万，融资余额减少；融券净流入0.0，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，上海艾录（301062）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力良好，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标2.5星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）上海艾录（301062）主营业务：从事工业用纸包装、塑料包装及智能包装系统的研发、设计、生产、销售以及服务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-05-26

美股开盘：纳指涨超200点芯片股多数走高英伟达大涨26%

，以智能家居显示屏的风格显示日程安排、天气和通知等信息，这将是其iOS 17系统更新中即将推出的一系列新功能的其中一部分。据知情人士透露，当iPhone锁屏并水平放置时，该界面就会出现。这一想法是为了让iPhone放置在桌子上或床头柜上更为有用。此举是将实时信息更多地嵌入公司软件的更广泛努力的一部分。据报道，苹果计划在北京时间6月6日举行的全球开发者大会（WWDC）上发布新系统以及混合现实头显等。　　百思买调整后每股收益超预期　　百思买一季度业绩实现营收94.7亿美元，超过预期的95.4亿美元；调整后每股收益1.15美元。公司维持2024财年业绩指引不变，预计资本开支约8.5亿美元。　　Snowflake下调全年产品营收指引　　Snowflake公布了第一季度财务业绩。数据显示，第二季度营收指引低于预期，表明在经济形势不确定的情况下，许多公司正在削减云软件支出。　　网易一季度实现净收入同比增加6.3％，拟派发一季度股利每股0.093美元　　网易第一季度净收入250亿元，同比增加6.3％；毛利润149亿元，同比增加16％；归属于公司股东的净利润为68亿元；每股基本净利润0.31美元，拟派发一季度股利每股0.093美元。本季度，来自于手游的净收入占在线游戏净收入的72.3％，上一季度和去年同期该占比分别为66.4％和66.9％。　　有道一季度营收11.6亿元，广告业务同比增79.7％　　有道Q1净收入达11.6亿元，其中学习服务净收入为7.3亿元，智能硬件净收入为2.1亿元，在线营销服务净收入2.2亿元。受益于AI助力，广告业务同比增79.7％。　　微博一季度经营利润9650万美元，经营利润率23％　　微博2023年第一季度净收入4.14亿美元，同比下降15％，依据固定汇率计算同比下降7％；经营利润为9650万美元，经营利润率为23％；归属于微博股东的净利润为1.005亿美元，每股摊薄净收益为0.42美元，拟派发特别现金股息为每股普通股及美国存托股0.85美元。

金融界2023-05-25

嗓子痛就是“二阳”？关于“二阳”，这些你需要知道

泉分析，现在很多地方从春天转入到夏天，天气逐渐炎热，风热导致的疾病就会增加。二次感染后出现风热感冒症状，如嗓子疼、轻度咳嗽、低烧等，使用中医治疗风热感冒的药物非常有效，如清热、疏风解表、利咽喉类药物。低热者用了这些药物，全身症状就会逐渐消失。　　王贵强表示，去年年底大量的人群感染以后，目前还存在有效的保护，所以即使再次感染，他的症状普遍是偏轻的。从病程上来看也要短，发热的时间发热的热度都要比初次感染要轻一些，当然这些每个人个体也不一样，每人感受也不一样，但是从大的总体来看比初次感染的普遍是轻的。　　不想“二阳”应该怎么做？　　避免去人多聚集的场所，平时注意手卫生，去人多封闭的环境，注意戴好口罩，保持社交距离。　　没有接种疫苗的高风险人群，建议接种疫苗，预防重症的发生。　　“要保持健康饮食，最好做到清淡饮食。”刘清泉说，从中医角度看，风热引起的感冒，最容易侵犯的是有热邪内积的人群。经常吃重油重辣重盐类食物，会很快出现体内积热，容易出现感冒或感染新冠病毒。因此，饮食要清淡，要保持胃肠清利，防止胃肠有积热，再次感染的几率就会下降。　　老人如何避免“二阳”？　　接种疫苗：继续倡导老年人接种新冠疫苗，提高全程接种和加强针的接种率。　　减少外出：尽量减少外出，尤其是避免到人群聚集的封闭场所。如果需要外出，一定要佩戴口罩，注意手卫生，避免直接接触外部环境物体，勤洗手。　　慢病管理：要把基础疾病管理好，规律用药，不要因为害怕去医院而停药，可以让家人取药。　　规律作息：保持心情放松，不要紧张，保证睡眠，饮食规律，多喝水，尽可能避免吸烟饮酒。　　孩子如何避免“二阳”？　　少吃快餐，少喝碳酸饮料。儿童青少年都是阳热性体质，经常吃快餐、喝碳酸饮料以后，体内会产生积热，感染新冠病毒的几率就会大增。　　孩子感染以后往外传播的几率加大，因为孩子在学校学习和活动时，接触的人较多，更容易传染。要保持作息规律，早睡觉，饮食清淡。　　该准备什么药品应对“二阳” 　　王贵强表示，应对二阳，除了解热镇痛药，重症高风险人群建议抗病毒治疗。普通人群也可以考虑在早期使用抗病毒治疗药物，达到减轻症状、缩短病程的效果。

金融界2023-05-25

期货收评：商品期货多数收跌焦炭大跌超4％创2020年12月以来新低

体市场的供需压力依然较大。随着高温多雨天气的到来，市场将逐步进入需求淡季。在未来6、7、8月份需求淡季钢材需求会进一步下降，这样在钢厂产量仍然较高的情况下供应压力仍然较大。　　展望后市，多机构继续看空黑色系价格。国信期货表示，黑色终端需求继续走弱，建材高频成交难有起色，钢材价格弱势，钢材产量延续下滑，铁矿石需求见顶回落，负反馈驱动主导盘面。短期铁水产量上行，但或难持续，操作上逢高做空为主。　　我的钢铁网分析表示，5月份楼市复苏遇阻，钢材需求疲弱，钢厂继续降低原燃料库存，近期铁矿石、废钢等价格明显下跌，钢材成本支撑进一步下移。基于“买涨不买跌”心理，又对钢市成交量形成负反馈，短期钢价延续弱势。市场情绪偏弱主要在于需求迟迟不能恢复，如果低价资源成交出现好转，钢价跌势则有望趋缓。　　玻璃：　　近期下破整数关口1600后连续下跌，但昨夜反弹收红，或将昙花一现。需求端，淡季深加工订单环比回落，下游开工率下降。贸易商开始不做库存，产销仍旧偏弱。供应端，原料纯碱下移利润修复，复产预期逐步提升，玻璃产量有望进一步回升。现货产销边际转弱，库存有望重新回到累积的状态，玻璃价格和库存高度反相关，产销持续偏弱的情况下，盘面或维持震荡偏弱。风险因素：供给增加，库存累积（下行风险），需求上升（上行风险）。（中信期货）　　纯碱：　　纯碱期货价格宽幅波动，主力合约收盘价1617元/吨，小幅上涨0.19％。昨日夜盘纯碱期货价格延续弱势震荡模式。现货市场继续下行，华中、华东地区厂家报价再度下调50~100元/吨，期、现市场互相负反馈的局面仍未结束，但二者跌幅均有所放缓。基本面有好转迹象，企业库存和社会环节库存双降。但当前生产水平依旧维持近90％的高位，企业检修也暂无大规模启动。需求端也依旧偏弱，采购不积极。整体来看，纯碱期货市场悲观情绪明显缓和，盘面或将进入底部震荡阶段，短期不排除修复性反弹可能，中期关注远兴一期项目出产品情况、纯碱季节性检修以及中下游补库情况。另外需警惕交易所后续风控措施对盘面的影响。（广发期货）

金融界2023-05-25

小米2023Q1业绩电话会分析师问答

40%，在菲律宾更高。对于东南亚来说，天气很热，人们更喜欢去购物中心。所以这是非常有利的。天气很热，人们更愿意去购物中心。所以这是非常有利的。天气很热，人们更愿意去购物中心。所以这是非常有利的。所以小米在整个东南亚的发展是非常好的。此外，我还去过西欧、东欧和中东，我们在所有这些地区都看到了非常好的增长。然而在新零售方面，它仍然落后于——与中国大陆市场相比。所以我相信对于新零售业务在海外的发展，我还是很有信心的。文韩静第一个问题，我们听说了关于 AI 的简要更新，我想问一下 AI 对 IoT 的思考，因为在过去，例如在上海，[ph] 你有一个非常好的部署。我想问AI加上现有的IoT，你的想法是什么？例如，它们会被连接和组合在一起吗？其次，看看第一季度的互联网业务，我们看到了互联网业务的历史新高，您对未来的预测是什么，您将如何继续实施您在这一领域的战略？卢伟冰在AI中，它必须与我们的业务相结合。这对我来说小米作为一个终端公司，这是我们必须要关注的。比如目前在上海，我们已经使用了TBT模式，并且有一些demo。我们正在寻找合适的时间，我们将启动它。因此，这是非常重要的 AI 入口点。另外大家也可以看到，所以对于我们的智能手机来说，它不仅仅是一个智能手机，它还可以扩展到很多不同的设备和设备上，未来MIUI和AI的结合会更加强大，更紧。并且在不久的将来，还会有这方面的产品推出。林世伟对于互联网业务，我们说过主要增长确实来自——例如，它正在享受非常健康的发展，目前，我们的出货量继续增长。因此，其次，我们继续扩大并着眼于发现新客户，不仅是现有客户，还有海外市场的本地客户。这是这两年在提高我们出海收入方面，非常重要的一点，不仅仅是帮助中国的APP出海。此外，我们还与全球应用程序以及本地应用程序一起工作。因此，随着客户数量的增长并为我们带来非常可观的收入，这对我们有所帮助。而在互联网业务方面，毛利率为72.5%，相当健康。而这主要来自游戏。例如，我们有一些毛利率非常高的游戏合作伙伴。他们看到了非常好的增长，这也推动了我们在游戏方面的毛利率以及高毛利率的广告投放。这也帮助我们提高了互联网业务的毛利率。但是我经常说，过去几个季度，我们的互联网业务一直稳定在70%。我认为这是一个非常健康的水平。黄乐平如何看待二手手机问题？而最近，我们可以看到二手手机越来越流行的消息，人们换手机的频率越来越少。所以，【技术难度】说说二手手机对第一手手机的影响。您如何看待手机市场，我们什么时候可以达到稳定的市场规模，您对此有何看法？我的第二个问题，我们可以看到第三方数字和印度市场，而且非常明显，我们可以看到你专注于规模和盈利能力。所以，我想问问你们在印度的业务。你有什么样的目标？你也去过很多国家。我们能否弥补错过印度市场的差距？公司代表对于二手机，我们知道二手机，我觉得因为手机的质量越来越好，一般来说，我们的客户可以用三四年，手机还是很好的。所以，这就是二手智能手机市场繁荣的原因。而且我们确实认为二手手机和低端手机的更换方面的影响非常大。如果它是 1,000 部分——低端手机，人们会花更多的钱购买更好的二手手机。而且我确实认为这是每个人都购买的趋势，这是一种自然趋势。所以考虑到这一点，我认为小米可以做的几个方面，首先，在新手机促销方面，我们确实需要确保对于高端新手机销售，你可以看到我们确实需要确保我们可以使用旧手机来更换新手机。因此，我们需要帮助并进一步巩固这种以旧换新服务，因为很多客户会认为他们的旧手机仍然很好。因此，我们需要加强商业贸易。此外，我们还需要确保我们维护现有客户并为他们提供良好的服务。例如 - 对于我们需要确保客户仍然可以享受非常好的用户体验的客户，即使他们已经使用我们的产品很长时间了。其次，比如客户可能已经使用了很长时间的产品，电池不再那么高效，也许我们可以帮助他们更换电池。对于客户来说，也许他们觉得在更换电池后，他们觉得这就像拥有一部全新的手机一样。我真的不认为这是一种威胁。我认为这是维护现有客户并继续为他们提供良好服务的一种方式。其次，关于印度，我们已经多次谈到这一点，投资者继续关注这一点。所以，单纯从商业的角度来看，在印度，今天的小米还是很健康的。在第一季度，我们拥有大约 70% 的市场份额。我们——对于印度市场，我们不会有一个非常具体的盈利目标。但目前印度的市场仍然非常健康。黄乐平对于国内市场，您认为一手智能手机市场什么时候才能算稳定在一个合理的范围内？公司代表实际上，对于第一季度，如果我们看去库存，我认为不是这样，所以我们需要看第一季度的下降来预测和预测全年。我们确实认为全年的跌幅将远低于第一季度。去年在这里特别针对中国，我们知道这一点，所以今年我们度过了一段艰难的时期。我相信 2023 年对于整个市场来说，我认为在 5% 以内，它的市场非常好。我认为下降幅度为 2% 至 3%。粗略地说，2.6% 到 2.7%，这就是范围。身份不明的分析师这与半导体和芯片有关。我的第一个问题是请问同行，我们看到他们停止了芯片业务，这影响了小米在这方面的计划。其次，如果在手机芯片开发业务方面，能不能给我们大概的感受下成本，对你们的成本有什么影响？另外，对于手机高端化战略，又会产生怎样的影响？公司代表对于我们的同行，根据他们自己的策略，他们已经决定终止这项业务。我们都觉得很可惜，但是这充分体现了芯片业务的难度。而且我认为对于各种不同的城市和创新，对于我们的同行，他们的勇敢，我们真的需要为他们鼓掌。而对于小米来说，我们早在 2014 年就开始了芯片业务。快 10 年了。我们也付出了惨重的代价，吸取了教训。但与此同时，至少，它启发了我们。再加上芯片行业有自己的行业规则，这是一个长期的，很难通过大量的资金和人力资源的投入，你就能实现突破。这不可能。所以我们需要意识到，对于芯片业务来说，这是从长远来看，涉及的复杂性和难度，我们需要意识到这一点。其次，对于芯片业务，对于我们的核心业务，对于我们的终端业务，它起着非常重要的作用。对于芯片业务，对于小米来说，不是做不做，而是必须做。所以，不要担心我们的决心。这是我们将长期投资的领域。这对我们具有战略意义。很简单的例子，我告诉你，你知道小米的相机，我们能很快的抓到物体或者抓到人物，那是因为我们的芯片。而且你也可以看到我们的充电速度是120瓦。而我们目前还在使用单芯片。其优点是容量大、成本低。但是你也可以看到很多同行，他们会用双芯片。所以，这些就是芯片能给我们带来的好处和价值。当然，我们也意识到其中的困难、复杂性和长期投入。而且我们要以单位看我们在芯片投资领域的业务几十年。我们将投资芯片。我们将在这个领域开展工作。我们尊重它的复杂性、难度和长期所需的能量。就 3 纳米和行业而言，我们相信我们将进入 - 3 纳米。而 3 纳米与 4 纳米相比，我们相信在成本方面会有相当大的改进。当然，它反映的是它将反映我们的芯片成本。而目前从量产到交付，时间比较长，我们也在密切跟进中。所以，目前，我还没有看到任何直接影响。身份不明的分析师关于供应链，我只有最后一个问题。我们已经看到，对于一些消费品，有一些新的补货。所以，小米，你明天也有你的新闻稿，对于媒体，你有新产品和一些新的不同类型，例如一些烤箱等。还有想请教陆总和林总，这些新产品，对未来有什么样的投放效果？林世伟那么其实从昨晚开始，6月18日，进入预售，每年，无论是6月18日还是双11，小米都会重视这些购物节。一般来说，我们会提前一年开始准备我们的新产品。而每年的6月18日，我们都会有两种产品，一种是对于一些已经上市很长时间的产品，我们会重新调整价格。例如小米 13，它已经推出了大约六个月，前一段时间。而且我们听消费者说，也许小米13和小米Pro，也许他们需要降价一点。昨天从我们的预售中我们看到了非常好的结果。而且总的来说，在榜单上，小米基本上已经包揽了所有榜单。其次，在 6 月 18 日，我们还将发布一些新产品，包括智能手机或生态系统以及家用电器，这将是我们的第 3 代手机发布。目前，我们已经看到消费者对这款产品给予了很好的关注。目前仍存在不确定性。而且人们在消费方面还是比较保守的。而在促销、打折、新优惠等方面，我们相信这一定会对消费产生积极的带动作用。我们也希望这个行业能够尽快恢复。也希望投资者关注6月18日。并查看我们的产品。如果有什么满足您的需求，请继续购买。因此，对于您的生态系统——对于生态系统和新产品，实际上，我们将向客户和客户介绍一些非常酷的产品。我们将推出一些新产品和一些杀手级产品，并提供给我们的客户。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-05-25

苹果借鉴谷歌和亚马逊推出iPhone新界面，采用智能家居风格

，以智能家居显示屏的风格显示日程安排、天气和通知等信息，这是苹果iOS 17软件更新中即将推出的一系列新功能之一。据知情人士透露，当iPhone被锁定并水平放置时，该视图就会出现，操作方式类似于Alphabet旗下的谷歌(Google)和亚马逊(Amazon)提供的专用显示屏，从而让iPhone在人们的办公桌或床头柜上更有用。此举是苹果将实时信息嵌入公司软件更多部分的更广泛努力的一部分，也包括Apple Watch的界面。新视图是iOS 17的几个变化之一，代号为黎明，将于2023年晚些时候向消费者发布。苹果计划在6月5日的全球开发者大会(Worldwide Developers Conference)上发布这款软件和混合现实头盔。新的iPhone界面将类似于2019年推出的更基本形式的安卓操作系统界面。亚马逊早就在其平板电脑上提供了这样的选项，允许设备进入一种模式，类似于其Echo Show智能家居设备的界面。据知情人士透露，苹果的这项功能将使用深色背景和明亮的文字，更方便阅读。它将以苹果公司去年推出的锁屏小工具为基础，作为iOS 16的一部分，锁屏小工具可以让用户在屏幕上垂直看到时间下方的小片段信息，比如股票行情、新闻和温度。苹果公司也在为iPad开发一种新的横向界面，但在对iPad做出重大改变方面进展缓慢。iOS 16的新iPhone锁屏还不能在iPad上使用，iOS 14中推出的主屏幕小部件直到iPadOS 15才出现在平板电脑上。苹果正在探索将其设备转变为智能家居显示器的其他方式。这包括开发一种低成本的平板设备，这种设备可以磁性地附着在墙壁和支架上，尽管这方面的努力进展缓慢。这款设备最终可能成为苹果进军智能家居显示器领域的敲门砖，用来控制恒温器和灯光、播放视频和处理FaceTime聊天。作为iOS 17的一部分，苹果还计划对iPhone的钱包应用程序进行重大调整，并将增强其定位服务。将会有一个新的日志应用程序，从而增加笔记和更强的社交元素的设备。健康方面也有变化，iOS 17将有记录情绪和应对视力不佳的新功能。苹果还计划在iPad上推出Health应用。苹果公司还在升级SharePlay和AirPlay的功能，SharePlay可以让用户在使用应用程序时进行FaceTime通话，AirPlay可以将苹果设备上的内容传送到电视和扬声器上，与酒店和其他提供电视和扬声器的地方进行连接，目的是让用户更容易将视频和音频传输到他们没有的设备上。

Sue2023-05-25

新西兰央行上调基准利率至5.50%且预期此为峰值新西兰元兑美元下跌1%

议后的一份声明中表示：“由于最近的恶劣天气事件，北岛重要地区面临的修缮和重建将支持经济活动，尤其是建筑行业。”“预计更广泛的政府支出将在通货膨胀调整后下降。委员会相信，随着利率在一段时间内保持在限制性水平，消费者价格通货膨胀将回到每年1％-3％的目标范围内，同时支持最大限度的可持续就业。” 　　新西兰央行预计现金利率峰值在5.5％，料从2024年第三季度开始降息。新西兰元兑美元下跌1％。

金融界2023-05-25

阿尔伯塔省野火肆虐影响焦油砂产出，5月加拿大经济增长数据或出现下滑

Tucker说，过去一个月反常的温暖天气无疑导致了“严重”火灾活动的开始时间比正常情况要早。 “我们没有看到4月底和5月初那种炎热、干燥的天气。”

绿山墙的安妮2023-05-25

每日钢市：期螺创下年内新低，钢价弱势下行

绪，然而从终端需求方面来看，南方的多雨天气，钢材需求表现依旧疲软，叠加传统淡季的影响，后期不排除钢厂继续向成本端焦炭转移压力、降低原料价格的可能，因此短期来看焦炭价格或将继续偏弱运行。四、钢材市场价格预测首先，由于欧美制造业持续萎缩，国内经济弱复苏，宏观面信心不足。其次，5月中旬重点钢企产量波动不大，高库存压力有所缓解，但钢厂低效益态势延续，对原燃料价格仍有打压意愿。再次，Mysteel调研237家贸易商，5月22日-23日建筑钢材成交量分别为13.3万吨、14.0万吨，处于春节后以来较低水平。BDI指数周二跌至1348点，为3月8日以来最低水平，也反映全球大宗商品需求疲弱。综合来看，由于市场信心不足，需求偏弱运行，且预期成本仍有下移空间，钢厂及贸易商继续积极去库回笼资金，短期钢价或延续弱势运行。

我的钢铁网2023-05-24

zkML：zk+机器学习新兴项目和基础设施

理以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明，以无需信任的方式解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。 · ML参数化的DeFi应用。DeFi有很多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。今天的借贷协议主要信任由组织运行的链下模型来进行抵押品事宜、LTV、清算门槛等相关决策，但社区训练的开源模型可能是更好的替代方案，这类模型可以由任何人运行和验证。 · 自动交易策略。展示财务模型策略的回报状况的一种常见方法是，MP向投资者提供各种回测。然而，在执行交易时，是没有办法验证策略是否遵循了模型的——投资者必须相信策略确实遵循了模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在进行特定位置部署时提供财务模型推理证明。这对于DeFi管理的金库来说特别有用。（2）安全性 · 智能合约的欺诈监控。ML模型可以用来检测潜在的恶意行为并暂停合约，而不依靠缓慢的人工治理或中心化主体来控制是否暂停合约。（3）传统ML · Kaggle的去中心化、无需信任的实现。可以创建这样一个协议或市场，允许MC或其他相关方在MP不披露模型权重的情况下验证模型的准确性。这对于模型销售、模型准确性竞争等会很有用。 · 生成式AI的去中心化prompt（提示）市场。生成式AI的prompt创建已经演变成一种复杂的工艺，最好的prompt输出通常包含许多modifier修饰符。外部各方可能愿意从创建者那里购买这些复杂的prompt。zkML可以在这里发挥两方面作用：1）验证prompt输出，以向潜在购买者确保prompt确实创建了所需的图像；2）允许prompt所有者在prompt被购买后仍然保有prompt的所有权，对购买者匿名的同时仍然为他们生成经过验证的图像。（5）身份验证 · 用保护隐私的生物识别身份验证取代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验最大的摩擦之一。通过面部识别或其他独特因素提取私钥是zkML的一种可能的解决方案。 · 公平的空投和贡献者奖励。ML模型可用于创建详细的用户角色，以根据多种因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这种功能会特别强大。在这种情况下，有种可能性是让用户运行一个开源模型来评估他们在应用程序中的参与度，以及更高层的生态参与度（比如治理论坛帖子），以推断他们的分配额度。然后，他们向合约提供此证明以接收代币分配。（6）Web3社交 · web3社交媒体过滤功能。web3社交应用程序的去中心化性质将导致更多的垃圾邮件和恶意内容。理想情况下，社交媒体平台可以使用社区同意的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。 · 广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望对广告商保密我的偏好和兴趣。我可以选择根据我的喜好在本地运行一个模型，该模型向媒体应用程序提供信息，然后展示我想要的内容。在这种情况下，广告商可能愿意为终端用户付费，但这些模型可能远没有当前的目标广告模型那么复杂。（7）创作者经济/游戏 · 游戏内经济再平衡。ML模型可用于动态调整代币的发行、供应、销毁、投票阈值等。一种可能的模式是，如果达到一定的再平衡阈值，并且推理证明得到验证，那么合约就可能受激励以重新平衡游戏内经济。 · 新型链上游戏。可以创建人类对抗AI的合作游戏和其他创新的链上游戏，此时无需信任的AI模型充当非玩家（NPC）角色。NPC采取的每一个行动都会被发布到链上，并带有一个证明，任何人都可以验证该证明以确定运行模型的正确性。在Modulus Labs的Leela vs. the World案例中，验证者希望确保正在下棋的是1900 ELO AI，而非棋手Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，这是一款Super Smash Brothers风格的AI战斗游戏。高风险竞争环境中的玩家希望确保他们训练的模型不受干扰或者不会出现作弊行为。 4、新兴项目和基础设施 zkML的生态系统可以大致分为四大类： · Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）：将模型从现有格式（例如Pytorch、ONNX等）编译成可验证计算电路的基础设施。 · 通用证明系统：用来验证任意计算轨迹的证明系统。 · 特定zkML证明系统：专门用于验证ML模型的计算轨迹的证明系统。 · 应用程序：处理独特zkML用例的项目。（1）Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）在研究zkML生态系统时，大多数注意力都集中在模型到证明编译器上。通常，这些编译器会将使用Pytorch、Tensorflow或类似语言编写的高级ML模型转换为ZK电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中对深度学习模型进行推理。使用EZKL，你可以在Pytorch或TensorFlow中定义计算图，将其导出为ONNX文件，一些样本输入包含在JSON文件中，并将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。随着最新的性能改进，EZKL现在可以在大约6秒内占用1.1GB RAM证明一个MNIST大小的模型。到目前为止，EZKL已经有一些重要的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathy So的circomlib-ml库包含Circom的各种ML电路模板。电路包含一些最常见的ML功能。同样由Cathie开发的Keras2circom是一个python工具，它使用底层circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA为zkML开发了两个框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为纯整数形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言的工具。LinearA计划支持Circom和Solidity，前者使用域算法，后者使用有符号和无符号整数算法。 Daniel Kang的zkml是一个用于在ZK-SNARKs中构建ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够证明一个使用大约5GB内存运行约16秒的MNIST电路。更通用的模型到证明编译器还有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证使用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与本文提到的其他一些模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍然适用于像zkML这样的复杂计算。当与证明市场相结合时，该功能将格外强大。 Risc Zero面向RISC-V开原指令集构建了一个通用的zkVM，因此支持现有的成熟语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这将支持主机和客户端zkVM代码之间的无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但使用了ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，可以使用Risc Zero来验证ML模型的计算轨迹。（2）通用证明系统证明系统的改进是zkML实现的主要推动力，特别是custom gates（自定义门）和lookup tables（查找表）的引入。这主要是由于ML对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）引入的，这些函数应用于神经网络内线性变换的输出。由于受数学运算门的限制，在ZK电路中这些非线性实现是有难度的。Bitwise decomposition（逐位分解）和lookup tables（查找表）可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在ZK中计算效率更高。由于这个原因，Plonkish证明系统往往是zkML最流行的后端。Halo2和Plonky2的table-style（表式）算法方案可以通过lookup参数很好地处理神经网络非线性。此外，Halo2有一个充满活力的开发者工具生态系统，再加上它非常灵活，使其成为包括EZKL在内的很多项目名副其实的后端支柱。其他证明系统也有自己的优点。基于R1CS的证明系统包括用于小型证明的Groth16和处理超大电路和线性时间证明器的Gemini。如Winterfell证明者/验证者库这样的基于STARK的系统也非常有用，特别是当通过Giza的工具实现时，Giza工具将Cairo程序的轨迹作为输入值，并使用Winterfell生成STARK证明来证明输出值的正确性。（3）特定zkML证明系统在有效的证明系统设计方面已经取得了一些进展，这些系统可以处理复杂的、电路不友好的高级ML模型操作。Modulus Labs的基准报告证明，像zkCNN这样基于GKR证明系统的系统，或者像Zator这样使用复合技术的系统，通常比通用的同类系统性能更高。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络（convolutional neural networks）正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶（Fourier）变换和卷积，其线性证明时间比渐近计算结果更快。交互式证明引入了若干改进和通则，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。zkCNN特别有趣，因为Modulus Labs的基准报告发现，zkCNN在证明生成速度和RAM消耗方面都优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARKs来验证深度神经网络的项目。目前验证深层模型的约束条件是将整个计算轨迹拟合到单个电路中。Zator提出使用递归SNARKs一次验证一层，可以渐进增量验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例缩减到一个实例中，这个实例可以通过单个步骤进行验证。通过这种方法，Zator能够snark一个具有512层的网络，这与当今大多数生产式AI模型一样深。对于主流用例来说，Zator的证明生成和验证时间仍然太长，但是其复合技术还是很有趣的。（4）应用程序鉴于zkML仍处于早期阶段，它将大部分重心都放在了上述基础设施方面。然而，目前有一些项目正在进行应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，致力于应用范例和相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在应用zkML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。Worldcoin正在使用定制硬件来处理高分辨率虹膜扫描，这些扫描被插入到他们的Semaphore实现中。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理。 Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于表示机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。虽然Giza也可以属于模型到证明的编译器类别，但它们定位为ML模型市场是当今更有趣的应用之一。 Gensyn是一个去中心化硬件供应网络，用于训练ML模型。具体来说，他们正在设计一个基于梯度下降算法的概率审计系统，并使用模型检查点使去中心化的GPU网络能够为大规模模型训练提供服务。虽然他们的zkML应用明显特定于自身用例——他们希望确保当节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型的更新是诚实的——但却展示了ZK和ML结合的强大功能。 ZKaptcha专注于web3的bot问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务。它们目前的实现是让终端用户通过完成captcha来生成人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，它们主要只依赖于ZK，但计划在未来实现zkML，类似于现有的web2 captcha服务，分析鼠标移动等行为，以确定用户是否是人类。 zkML市场仍处于相当早期的阶段，但很多应用程序已经进行了黑客马拉松级别的试验。这些项目包括AI Coliseum（一个使用ZK证明来验证机器学习输出的链上AI竞赛）、Hunter z Hunter（一个使用EZKL库来验证带有halo2电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏），以及zk Section 9（它将AI图像生成模型转换为用于铸造和验证AI艺术的电路）。 5、zkML面临的挑战虽然zkML正在以光速进行改进和优化，但该领域仍然存在一些核心挑战。这些挑战涉及到技术和实践方面，具体如下： · 高精度的量化 · 电路的大小（特别是多层网络） · 矩阵乘法的有效证明 · 对抗攻击量化是将大多数ML模型用来表示模型参数和激活函数的浮点数表示为定点数的过程，这在处理ZK电路的域算法时是必不可少的。量化对机器学习模型精度的影响取决于所使用的精度水平。通常，使用较低的精度（即更少的bits）会导致准确性降低，因为它会应用四舍五入和近似误差。然而，有几种技术可以用来最小化量化对准确性的影响，例如在量化之后微调模型，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一个黑客马拉松项目Zero Gravity已表明，为边缘设备开发的替代神经网络架构（如无权重神经网络）可用于避免电路量化的问题。除了量化，硬件是另一个关键挑战。一旦机器学习模型通过电路进行了正确表示，由于ZK的简洁性，验证其推论的证明既便宜又快速。这里的挑战不在于验证者，而是在于证明者，因为随着模型越来越大，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算法电路的基于GKR的系统）或复合技术（例如wrapping Plonky2，它有高效的证明时间，但在较大模型的有效证明大小方面表现很差，使用Groth16，它不会随着模型的复杂性加大而增加证明大小）更适合处理这些问题，但是管理权衡是构建zkML项目的核心挑战。在对抗方面，还有工作要做。首先，如果一个无需信任的协议或DAO选择实现一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如，训练一个模型在看到一个可用于操纵后续推理的输入时表现出特定的行为方式）。联邦学习（federated learning）技术和训练阶段zkML可能是最小化这种攻击面的一种方法。另一个核心挑战是，当一个模型属于隐私保护模型时，存在模型窃取攻击的风险。虽然模型的权重可以被混淆，但理论上仍可以在有足够的输入-输出对的情况下对权重进行反向工程。虽然这种风险主要针对小型模型，但风险就是风险。 6、扩展智能合约尽管优化这些模型以符合ZK运行条件还存在着这样那样的挑战，但优化改进正在以指数级的速度进行，有人预计，假设在进一步的硬件加速条件下，我们将很快扩展更广泛的机器学习领域。zkML已经从2021年0xPARC的zk-MNIST演示（展示了如何在可验证的电路中执行小型MNIST图像分类模型），发展到Daniel Kang在不到一年后对ImageNet-scale模型做了同样的验证。2022年4月，ImageNet-scale模型的准确率从79%进一步提高到92%，尽管目前的验证时间较慢，但像GPT-2这样大的网络在短期内是可行的。我们认为zkML是一个丰富且不断发展的生态系统，它希望扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、适应性更强、更加智能。虽然zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出光明前景。随着技术的发展和成熟，我们有望看到出现更多链上zkML的创新用例。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

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