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阿里云发布通义千问2.0，模型参数达千亿级！正在加速追赶GPT-4

0版本，通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前，通义千问2.0的得分整体超越Meta的Llama-2-70B，相比OpenAI的Chat-3.5是九胜一负，相比GPT-4则是四胜六负，与GPT-4的差距进一步缩小。在中英文理解能力、数学推理、代码理解等方面，通义千问2.0进步明显。英语任务方面，通义千问2.0在MMLU基准的得分是82.5，仅次于GPT-4，通过大幅增加参数量，通义千问2.0能更好地理解和处理复杂的语言结构和概念；中文任务方面，通义千问2.0以明显优势在C-Eval基准获得最高得分，这是由于模型在训练中学习了更多中文语料，进一步强化了中文理解和表达能力。在数学推理、代码理解等领域，通义千问2.0进步明显。在推理基准测试GSM8K中，通义千问排名第二，展示了强大的计算和逻辑推理能力；在HumanEval测试中，通义千问得分紧跟GPT-4和GPT-3.5，该测试主要衡量大模型理解和执行代码片段的能力，这一能力是大模型应用于编程辅助、自动代码修复等场景的基础。周靖人表示，基于通义大模型训练的8大行业模型组团上线，他们分别是通义灵码-智能编码助手、通义智文-AI阅读助手、通义听悟-工作学习AI助手、通义星尘-个性化角色创作平台、通义点金-智能投研助手、通义晓蜜-智能客服、通义仁心-个人专属健康助手、通义法睿-AI法律顾问。周靖人透露，阿里云计划近期开源通义千问72B版本，此前，阿里云已先后开源7B和14B版本模型，模型累计下载量超过100万。阿里云将持续支持千行百业的开发者基于通义千问开源模型进行模型和应用创新。截至10月，阿里云已与60多个行业头部伙伴进行深度合作，推动通义千问在办公、文旅、电力、政务、医保、交通、制造、金融、软件开发等领域的落地。

金融界2023-10-31

上榜2023福布斯亿万富翁! 这是加拿大富人的秘密!?

David Thomson拥有剑桥大学文学硕士学位。 2. David Cheriton David Cheriton因早期投资谷歌而坐拥 $90亿净资产。他是斯坦福大学（Stanford University）名誉教授，被誉为“亿万富翁教授”。 David Cheriton拥有不少学位：英属哥伦比亚大学（University of British Columbia）的文理学士学位、滑铁卢大学（University of Waterloo）的博士学位和理学硕士学位。 3. Anthony von Mandl Anthony von Mandl是 White Claw Hard Seltzer 和 Mike’s Hard Lemonade 的创始人，拥有 $90亿净资产。据福布斯报道，他有英属哥伦比亚大学的文理学士学位。 4. 蔡崇信（Joseph Tsai）蔡崇信的净资产为 $76亿，是 2023 年加拿大第六富豪。他是阿里巴巴集团副董事长兼联合创始人，也是其第二大个人股东。这位亿万富翁拥有耶鲁大学（Yale University）文理学士学位和法学博士学位。 5. Mark Scheinberg 据福布斯报道，作为 PokerStars 的联合创始人，Mark Scheinberg 的净资产达到 $52亿。值得注意的是，他没有获得学位就从安大略省范肖学院（Fanshawe College）退学。 6. Chip Wilson Lululemon 创始人兼前首席执行官 Chip Wilson 拥有 $50 亿的净资产，跻身福布斯2023 年全球亿万富豪榜。他拥有卡尔加里大学（University of Calgary）文科和理科学士学位。 7. Emanuele (Lino) Saputo Emanuele (Lino) Saputo 是家族乳制品公司 Saputo 的前董事长，拥有 $49 亿的净资产。而他的文凭仅为高中而已。 8. Daryl Katz Daryl Katz凭借在制药行业的傲人业绩，拥有 $43 亿净资产。他拥有阿尔伯塔大学文理学士学位和法学博士学位。 9. Leonid Boguslavsky Leonid Boguslavsky是风险投资公司 RTP Global 的创始人，净资产为 $36 亿。据福布斯报道，他拥有莫斯科交通工程学院（Moscow Institute for Transport Engineering）的理学硕士学位。 10. Bob Gaglardi Bob Gaglardi是 Northland Properties 的创始人，该公司经营酒店、餐厅、体育和建筑业务，净资产为 $36 亿。 Bob Gaglardi拥有美国德克萨斯州勒图诺学院（LeTourneau College）的工程学学士学位。 11. Barry Zekelman Barry Zekelman的净资产为 $35亿，这要归功于他家族生产钢管的钢铁企业。根据福布斯 2023 年世界亿万富豪榜，他没有获得学位就从约克大学（York University）退学。看来，赚钱这事儿也不是非得需要学历……

加拿大乐活网2023-10-30

国信证券：景气度与长期空间兼备，看好AIGC产业机遇

要素等底层要素，场景落地持续看好AI+文学、数字人、营销服务、电商、视频、游戏等领域；同时建议关注VR/AR/MR脑机接口等新交互形态机会。

金融界2023-10-23

新火种 | 百模大战

的大语言模型“文心一言”，虽然李彦宏从文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成五个方面展示了“文心一言”的能力，但对比起ChatGPT，市场还是表现出了失望的情绪，发布会进行到一半，百度的股价跌幅就扩大到了近10%。实际上，随着ChatGPT这位王者的空降，包括“文心一言”在内，不少勇者都对中国版ChatGPT的宝座发起了冲击，一场大战已经悄然打响。 2月20日，当流浪地球2还在席卷电影院票房的时候，一个和电影中的人工智能MOSS同名的大语言模型发布了。作为国内第一个对话式大型语言模型，MOSS一推出就受到很多人的追捧，发布当晚，它的官网就因为服务器流量过载而瘫痪。 3月16日，开头我们提到的“文心一言”发布了，在对标ChatGPT上，“文心一言”备受关注。虽然市场情绪不算好，但在做大语言模型上，百度有智能云、充沛的算力以及日活数十亿的搜索引擎来提供中文的本地化数据等软硬件支撑，还是有一定技术底蕴的。同样在3月，还有另外两款大模型被推出，他们分别是澜舟科技推出的孟子模型MChat以及清华大学推出的ChatGLM。而到了4月，更多的互联网企业加入到了这场追逐之中，商汤科技发布了“日日新”大模型体系，包含中文语言大模型应用平台“商量”、图片生成模型“秒画”、AI数字人视频生成平台“如影”、3D内容生成平台“琼宇”和“格物”等，据说啊，“日日新”这个名字还是取自《礼记·大学》中的“苟日新。日日新，又日新”。阿里CEO张勇则在商汤发布会的第二天举行了“阿里云峰会”，表示未来阿里巴巴所有的产品都会接入“通义千问”大模型，包括天猫、钉钉、淘宝和优酷等，还喊出了那句在之后被频繁引用的话：面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次...... 而在创业领域，互联网创业者也坐不住了，前美团二号人物王慧文率先打响大模型创业潮的第一枪，搜狗创始人王小川、李开复以及周伯文等大佬紧随其后。 5月底，中国科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了79个。而据不完全统计，到了7月底，已经有116个大模型加入了竞争，互联网企业、创业公司以及高校都有，一场在中国国内发生的“百模大战”就此拉开帷幕。第二集：百模大战怎么样了？还记得移动互联网时代的那场“千团大战”吗？那个时候整个互联网圈都在喊“所有行业都值得用互联网重做一遍”，现在“百模大战”开始了，又有人喊“所有行业都值得用大模型重做一遍”。只要有一个革命性的技术出来，中国就在应用层会快速追上，而这次，是ChatGPT爆火所带来的的AI大模型。作为ChatGPT的追逐者，C端应用是企业首选的方向。百度“文心一言”、阿里的“通义千问”、商汤“商量”以及复旦大学研发的大模型moss都是对话式语言类的大模型产品。而除了聊天机器人，办公场景不仅在国际，在国内也是大模型在C端落地的第一站。阿里巴巴的钉钉展示了斜杠“/”功能，能够整理群聊要点、生成海报、成为会议助理等等。在它发布的同一天，WPS也发布了“WPS AI”，在生成内容、阅读理解以及问答等方面的表现也不差。同样作为办公软件的飞书也没落下，推出了“My AI”，可以自动汇总会议纪要、创建报告、优化和续写文字内容等等。在图像方面，除了百花齐放的各种AI绘画网站，不少主流APP也都加入了AI生图的功能，抖音的“AI绘画”，美图的“WHEE”，还有小红书的“此刻”。然而最先闯出一片天，成为爆款产品的却是一个名叫“妙鸭相机”的小程序，它只需要用户上传20张照片，支付9.9元后，就可以生成媲美影楼的写真图。不过当ChatGPT网站访问量下降后，一个问题开始出现在这些企业面前：是继续走ChatGPT的路，捞一波快钱？还是要换个赛道？很快，一个共识就达成了，那就是ChatGPT这样的通用大模型可以满足C端用户娱乐和创作，解决实际问题的能力并不强，最终留下来的只会有两三家。而且，C端产品用户规模大，场景复杂，问题又多，付费意愿也不强，比起B端一个解决问题的场景，模型设计难度高，消耗的算力也多，很不划算。所以下一阶段的机会，会是面向B端的行业大模型。 4月，阿里巴巴CEO张勇就透露，已经有超过20万企业用户申请接入通义千问的测试，其中新兴和传统行业都有；6月，腾讯云宣布做行业大模型解决方案；7月，华为发布了盘古大模型3.0，“不作诗，只做事”，聚焦矿产、铁路、气象等行业，其中的矿山大模型还完成了商用，正在开发和实施首批应用场景。除了他们，还有京东、智谱等更多的企业也在陆续加入新战局...... 第三集：百模大战往何处去？任何一个新概念刚出来，一定会有人去蹭概念，这跟我们去蹭热点一样。只不过是换成上市公司和AI。 “百模大战”模型这么多，打得这么激烈，甚至1天内就出现了6个大模型，那要怎么防止它们变成“群模乱舞”？引导和监管是必须的。在7月上海举办的世界人工智能会上，为了推动大模型技术和标准化的实践结合，促进AI产业健康发展，成立了我国首个大模型标准化专题组，华为、阿里、百度和科大讯飞等企业成为了联合组长单位。而在一周后，《生成式人工智能服务管理暂行办法》也发布了，目的是保护数据安全和引导产业健康发展。在芯片行业上，我国已经吃了“卡脖子”的亏，因此，在大模型上强调自主可控无可厚非。而算力、算法和数据是一款大模型研发的三大核心要素，缺一不可。把AIGC拆分成三层，第一层就是算力，目前芯片厂商英伟达是最大赢家，但与此同时，华为以及国内的一些厂商也在做芯片，华为昇腾AI就是其中之一。第二层是基础设施，不仅仅是芯片，还有存储数据、传输网络、操作系统等，这些是给AI算法工程师使用的软硬件基础设施，到了第三层，就是应用层，最重要的就是数据，面对不同的应用场景，会有不同的数据，这也是大部分大模型之间最大的区别。而在这场“百模大战”中，这三层都能做好的企业寥寥无几，未来很可能是大企业做多层布局，中小企业则是单层突破。要我说，未来“百模大战”不会是每个企业都自成体系，做好这三层，让这场大战变成零和博弈，而会是你中有我，我中有你的强强联合。像是华为，在自身有大模型的前提下，它的昇腾AI还为中国约一半的大模型提供了算力。像是科大讯飞的讯飞星火认知大模型就使用了华为昇腾AI的算力。你可能会问，华为为什么要合作而不是直接对干？一方面，做大模型和提供算力是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。就好比说，你做出来了一个葡萄披萨，结果大街上只有你这一家店，别人都不知道你卖的新东西有没有问题，就不太敢去尝试，你没有被选择的机会；但是如果街上开了挺多家跟你一样的店，大家就会觉得葡萄披萨是有市场的，至少吃了不会有事，也就愿意去尝试，你也就有了被选择的机会。现在来看，“百模大战”场景多元、行业共建、产业共建等趋势越来越明显，表面看似激烈，但最终很多企业都可以在算力、算法和数据等层面和各种应用方向上找到各自的定位。是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。来源：新火种-AI资讯媒体网站www.xhz.cn 来源：金色财经

金色财经2023-10-21

Synthetix的未来简史：多链探索与超级链SNX Chain

些版本的名称。我们可以利用以前使用的天文学名称，为这些版本选择星系。我们可以将它们组合起来，而不是使用不同的版本；因此 Synthetix V3 上的 Perps V3 可以称为 Andromeda（仙女座）。虽然我们已经部署了 V3 的部分功能，但在我们部署全部功能之前，它还不能称为 Andromeda 版本。实验一：将 Andromeda 部署到 Base 该部署包含 Perps V3 和 Synthetix V3 以及非 SNX 抵押品。我们需要决定包括哪些非 SNX 抵押品，以及 SNX 和非 SNX 抵押品之间的费用分配。这将有助于我们确定是否在 Base 上支持抵押铸造 sUSD。我认为，我们应该启用 USDC 和 ETH（最初应暂缓使用 LSD）作为抵押品。我的理由是，这是一个不同的部署，我们将能够确定 ETH 和 USDC 作为抵押品之间的需求平衡。只部署 ETH 和 USDC 的另一个原因是，这意味着我们不会对 Optimism 上的流动性造成任何压力。如果我们在 Base 上启用 SNX 抵押品，可能会有很大一部分 LP 迁移，这将减少 Optimism 上的流动性。Andromeda 将使用户能够抵押 ETH 或 USDC 并铸造 sUSD；这些 sUSD 将由 Base 上的交易者使用，不能与 Optimism 和以太坊上的 sUSD 互换。我们还需要激励 Base 上的 USDC/sUSD 流动性。此外，我们还应该启用 USDC/sUSD 封装器，这样拥有 USDC 的交易者就可以轻松获得 sUSD，而无需交换成 sUSD。我认为，一开始我们应该将 50% 的费用分给 LP，50% 分给 SNX 质押者。在向 SNX 持有者支付费用方面，我认为我们应该在 Base 上回购并销毁 SNX。这将需要在 Base 上创建一个可跨链至以太坊的封装 SNX 代币，幸运的是已经有一个 SIP 来实现这一点，不幸的是我已经投了反对票。其中一个关键因素是正式确定 SNX 持有者、LP 和集成商之间的费用分成。社区正在讨论一些建议，但似乎有一些共识，即集成商的费用为 20%。这将导致集成商、LP 和 SNX 持有者之间的比例为 20/40/40。我们在考量什么？我们正在同时考量许多方面，虽然这很麻烦，但我们必须从某个地方开始：在 Base 上质押 ETH 的需求；在 Base 上质押 USDC 的需求；对费用份额的敏感度；对流动性激励的敏感度；在 Base 上交易 Perps 的需求；交易者将 USDC 转换为 sUSD 的需求。如何算是成功？ 1000 万美元以上的 ETH 和 / 或 USDC 抵押量（50% 的手续费分成），2000 万美元以上的日交易量或达到 Optimism 上交易量的 25%。如果失败了呢？值得庆幸的是，第 1-4 点与第 5 点相当不同；只要我们有足够的流动性，交易就不会受到影响。如果没有抵押资产铸造 sUSD 的需求，那么交易将无法进行，我们需要将 SNX 作为抵押品或更高的激励措施重新进行试验。如果 LP 的需求较低，我们就可以调整费用分配或 LP 激励措施，测试需求是否增加。如果实验失败，我们需要在后续实验中检验几个可能的结论。其一是在 Base 上抵押资产铸造 sUSD 的需求极低；我们可以在 Arbitrum 等其他网络上进行实验来验证这一点。如果成功了呢？如果这次实验成功，交易者和 LP 都有大量需求，我们就必须决定下一次实验。有两种选择：在 Arbitrum 上复制此实验或在 Optimism 上复制。实验二：将 Andromeda 部署到 Optimsim 如果实验成功，我倾向于将 Andromeda 部署到 Optimism；明确地说，是包括了 Perps V3 + V3 + USDC 和 ETH 作为抵押品。这是我们机制的重大转变，因为这意味着 SNX 将不再用作抵押品。但是，传统的 Perps 仍在运行，因此我们将对 SNX 支持的 Perps 与 ETH/USDC 支持的 Perps 的需求进行合理的测试。因为虽然 Perps 的升级很有价值，但它们并不一定会带来增量。这种新的部署应该以 OP/SNX 的形式激励铸造 sUSD 的用户和交易者。我们在考量什么？ Optimism 上抵押 ETH 铸造 sUSD 的需求； Optimism 上抵押 USDC 铸造 sUSD 的需求。如何算是成功？流动性达到 V2x 的 20%；交易量达到 V2x 的 50%。如果失败了呢？如果与传统系统相比，抵押铸造 sUSD 的用户（LP）或交易者的需求极少，这将提供有价值的信息。如果 LP 对 ETH 或 USDC 的需求很少，我们可以调整费用分配，看看是否是激励机制的问题。如果需求仍然很少，我们就可以得出结论：要扩展协议，很可能需要 SNX 抵押品。如果 LP 数量众多，但交易量相对传统系统较低，那么问题就不那么明显了，但这种情况似乎不太可能发生。无论哪种情况，在调整费用分配后，下一步应该是重新引入 SNX 抵押品。这种新的三代币抵押系统（SNX/ETH/USDC）最好有一个新名称（Barnard），以区别于在 Base 上部署的系统。如果成功了呢？如果成功了，下一步就是关闭传统的 perps 市场，转而采用在 Optimism 上以 USDC/ETH 作为抵押品。这意味着交易者、LP 和集成商将获得更多激励。我需要指出的是，这些实验中的每一个都需要一个 SIP，而且还可以通过 SCCP 进行修改，因此，在我们尝试调试最佳参数的过程中，这将是一个持续的过程。实验三：在以太坊上部署 Carina 如果非 SNX 抵押品在 Optimism 和 Base 上都取得了成功，那么下一个实验就是在主网上部署 perps 的优化版本 Carina。它将纯粹由以太坊支持（ETH 和 LSD），旨在通过 Delta 中性策略支持稳定币设计；像 Ethena 这样的项目已经开始部署这种技术，我们需要一个以太坊上的 perps 市场来支持它。这项实验与其他实验独立，因此其成功与否并不会对路线图产生重大影响。实验四：将 Andromeda 部署到 Arbitrum 之所以要等到获得更多数据后再在 Arbitrum 上部署，是因为它是我们尚未部署的最受欢迎的网络之一。Arbitrum 上有大量活跃的 DeFi 用户群，我们希望在那里最大限度地发挥协议的效果。值得再次指出的是，之所以不在多个网络上使用 SNX 抵押品，是为了确保我们不会分散现有的 SNX 流动性，从而影响所有网络的交易体验。实验五：使用 OP Stack 部署 SNX Chain（Project Draco）如果前两个实验成功且稳定，下一步就是部署 Synthetix Chain。该链有几个用途：首先，它是 Synthetix 治理的「场所」；其次，它允许 SNX 持有者以其 SNX 为抵押进行借贷，从而发行 sUSD。这种 sUSD 可以在任何支持的网络上进行交易。该网络的第三个目的是为费用分配提供一个统一的场所。不过，如果在每个网络上销毁 SNX 是首选的费用分配方法，那么这个方面可能就没有必要了。此外，在 SNX Chain 上发行的 sUSD 也有可能在其他网络上用作抵押。作为 Project Draco 的一部分，V2x 系统的债务将迁移到 SNX Chain 上的 V3 中。 Synthetix 的 2024 如果所有这些实验都取得成功，2024 年初的协议状态将是 Synthetix Andromeda 在三个以太坊 L2 上运行：Optimism、Base 和 Arbitrum。Andromeda 包含最新版本的 Perps，同时使用 ETH 和 USDC 作为抵押品，并带有 USDC 封装器，可轻松获取 sUSD。Synthetix Carina 也将在以太坊上运行，这是一个使用 ETH（和 LSD）作为抵押品的 Perps 优化版本。Draco 项目正在开发中，计划在 2024 年将所有管理功能迁移到 Synthetix Appchain。在 Synthetix Chain 上发行的 sUSD 有可能作为一种抵押品形式，在未来与 ETH/USDC 和其他形式的抵押品一起进行试验。这将允许 SNX 持有者以其 SNX 作为抵押进行借款，并提高其他网络上的抵押品和流动性。最后，我想谈谈对这一重大战略转变的一些看法。通过这些实验消除对 SNX 抵押品的依赖是 Synthetix 的一个重大变化。早在 2018 年，许多人就认为使用 SNX 代币作为抵押品是疯狂的，事实上，许多人仍然这么认为。也有人认为，将这一概念稍加调整是个好主意，LUNA 就是如此。但无论你对 SNX 抵押品的立场如何，毋庸置疑的是，它直到现在都在发挥作用，而且很可能在未来很长时间内继续发挥作用。在 DeFi Summer 之前，SNX 抵押品让项目得以生存和发展，但现在是时候检验 SNX 抵押品在近期是否阻碍了项目的发展。有可能取消 SNX 抵押品根本行不通，因为 SNX 对网络的运作太关键了。这将是非常有价值的信息，我们可以据此计划在 2024 年向多个网络扩张。不过，我已经注意到，在我所进行的有关 Synthetix 的对话中，已经出现了明显的变化，我认为我们社区中许多坚持让 SNX 作为唯一抵押品的人可能低估了它对协议参与度的影响。无论我们在历史上有多确信 SNX 抵押品是正确的方法，在 DeFi 社区中都有非常强烈的怀疑论者。我开始意识到，在每一个声嘶力竭的怀疑论者中，都有更多沉默的怀疑论者，他们不愿公开批评 Synthetix，而是选择根本不参与其中。这些实验的最大成果之一，就是看看我们在引入非 SNX 担保品时，还能激发出多少额外的热情。在不确定的情况下做出决策绝非易事，它要求我们愿意承担风险并勇于犯错。多年来，这种开放性和认识论上的谦逊一直是 Synthetix 社区取得成功的关键因素，但现在是我们挑战一些核心理念的时候了。来源：金色财经

金色财经2023-10-21

阅文集团侯晓楠：网文已经成为中国文化的一张全球名片

0多个国家的作家在共同写网文，中国网络文学已经成为世界的网络文学。侯晓楠提到，网络文学实现了东西方文化模式的交流，正在成为中国文化的一张全球名片。希望建立一个全球共创的平台，期待从网文中诞生像《哈利波特》《指环王》这样的全球性IP。

金融界2023-10-19

第81届世界科幻大会在成都开幕，雨果奖将于21日晚揭晓

世界科幻大会启幕。10月21日晚，科幻文学领域的国际最高奖项——雨果奖也将在成都科幻馆揭晓。

金融界2023-10-19

本拿比中学:BURNABY SOUTH

B&BC、化学、中文、计算机科学、英国文学、法语、微观经济学、心理学、物理学、统计学特色课程 3D艺术设计、美国手语、创业、健身教练证书、手铃合唱团、市场营销、交响乐团、电视制作地址：5455 Rumble Street，Burnaby, BC，V5J 2B7 电话：604-296-6880 传真：604-296-6883 网站：http://south.burnabyschools.ca

加拿大乐活网2023-10-09

a16z对话OpenAI CTO：从理论到实践 AI技术如何驱动未来创新？

中那些稳定的、可以深入研究的真理。而人文学科，如历史和社会学的来源是可疑的，因为历史在不断变化。所以，米拉在成长环境中的直觉和自然倾向于科学和数学。从根本上来说，现在在Open AI，米拉从事的仍然是数学工作。由于优异的学习成绩，米拉拿到奖学金，并在加拿大完成了高中最后两年学业。上大学时，米拉学的是机械工程，因为她认为这是将知识应用于真实世界中解决实际问题的最佳方式。当时的米拉对带给世界可持续交通以及可持续能源的方式非常感兴趣。当时她的毕业项目是通过超级电容建造一辆混合动力赛车。不久之后，米拉就加入了特斯拉工作，并参与了Model S双电机的工作。她从最初设计的早期就开始使用Model X，并最终领导了整个项目的启动。也正是在特斯拉的工作，让米拉对人工智能的应用非常感兴趣的开始，特别是自动驾驶。因为它可以利用 AI 和计算机视觉来彻底改变出行方式。她开始更多地思考人工智能的不同应用。所以，米拉对AI 以及它在世界上可以产生的变化越来越感兴趣。具体而言，她对 AI 如何影响人机互动，以及人与信息总体互动的方式非常好奇，并且对空间计算非常感兴趣。之后，她加入了一家黑科技企业Leap Motion，担任产品和工程副总裁。也正是这段经历，进一步强化了她的产品化能力。（顺便提一句，Leap Motion的创始人，David Holz，就是在卖掉Leap Motion后，创办了现在另一个大火特火的人工智能应用Midjourney）。 2018年，米拉加入OpenAI。从那时起，她开始更多地思考如果只关注通用性会发生什么。另外，从米拉在讨论研究方法中，可以看到她对于科技创新中在不确定的环境中需要的探索精神：有时你睡了一觉，醒来后就有了新的想法。在几天或几周的过程中，你会得到最终的解决方案。这不是一个快速的回报，有时也不是迭代的。这几乎就像是一种不同的思维方式，你在建立直觉，但也有处理问题并相信自己会解决问题的纪律。随着时间的推移，你会建立一种直觉，知道什么问题才是真正需要解决的问题。对话摘要知名风险投资人A16Z在人工智能领域下了重注。以下部分摘录了A16Z的基金经理马丁与米拉的对话。米拉分享了ChatGPT背后的故事，以及人工智能和人机交互的未来。我们也可以看到，身为产品经理背景的米拉对于产品的应用性是极其关注的。马丁：你认为现在更多的是系统问题还是工程问题？米拉：两者都有。系统和工程问题是巨大的，我们正在部署这些技术，并试图扩展它们，使它们更高效，并使它们易于访问。这意味着你不需要知道ML的复杂性就可以使用它们。实际上，我们可以看到通过API提供这些模型与通过ChatGPT提供技术之间的对比。这是一项基本相同的技术，可能有一点不同，即ChatGPT具备强化学习和人类反馈能力。这意味着人们的反应和抓住人们想象力的能力，以及让他们每天使用这项技术的能力，是完全不同的。自然语言接口马丁：我也认为ChatGPT的API是一件非常有趣的事情。每当我在程序中使用这些模型时，我总是觉得自己在用算盘包裹了一台超级计算机。有时我会说，“我会给模型一个键盘和鼠标，让它来编程。”API是英文的，我会告诉它该做什么，它会完成所有的编程。我很好奇，当你设计像ChatGPT这样的东西时，你是否认为随着时间的推移，实际的界面将是自然语言，或者你认为程序仍然有很大的作用？米拉：编程在ChatGPT中变得不那么抽象了，我们可以用自然语言在高带宽下与计算机交谈。但也许另一个载体是，这项技术正在帮助我们了解如何与它真正合作，而不是对它进行编程。编程层变得越来越容易，越来越容易访问，因为你可以用自然语言编程。但我们在ChatGPT中看到的另一面是，你实际上可以像合作伙伴或同事一样与模型合作。马丁：随着时间的推移看看会发生什么会很有趣。您已经决定在ChatGTP中拥有API，但作为同事，您没有API。你和一位同事交谈。随着时间的推移，这些东西可能会演变成说自然语言。或者你认为系统中是否总需要有一个组件是有限状态机（finite state machine），或者说一台传统的计算机？米拉：现在是一个转折点，我们正在重新定义我们如何与数字信息互动，我们正是通过这些人工智能系统的形式进行合作。也许我们有几个人工智能系统，也许他们都有不同的能力。也许我们有一个通用系统，他到处跟着我们，知道我的背景，我今天做了什么，我在生活和工作中的目标是什么，帮助我度过难关，指导我等等。你可以想象，这是超级强大的。现在，我们正处于重新定义它的拐点。我们不知道未来会是什么样子，我们正在努力让许多其他人可以使用这些工具和技术，这样他们就可以进行实验，我们可以看到会发生什么。这是我们从一开始就使用的策略。在前一周的ChatGPT中，我们担心它不够好。我们都看到了发生的事情。我们把它放在那里，然后人们告诉我们，它在发现新的案例做的非常好。当你让这些东西变得易于访问和使用，并让每个人都容易使用它时，就会发生这种情况。 OpenAI发展路线图马丁：当谈到人工智能时，人们还不知道如何思考。必须有一些指导，你必须做出一些选择。你在OpenAI，你必须决定下一步要做什么。如果你能走过这个决策过程：你如何决定做什么，关注什么，发布什么，或者如何定位？米拉：如果你考虑ChatGPT是如何诞生的，它并不是我们想要推出的产品。事实上，它的真正根源可以追溯到5年多前，当时我们正在思考如何制造一个安全的人工智能系统。你不一定希望人类真正编写目标函数，因为你不想为复杂的目标函数让替代者来做，或者说你不想出错，因为这可能非常危险。这就是利用人类反馈进行强化学习的地方。我们试图真正实现的是使人工智能系统与人类价值观相一致，并让它接受人类的反馈。根据人类的反馈，它更有可能做正确的事情，而不太可能做你不想做的事情。然后，在我们开发出GPT-3并将其发布在API之后，这是我们第一次将安全研究真正应用到现实世界中。这是通过指令引导模型（instruction-following model）的实现的。我们使用这种方法从使用API的客户那里获得提示，然后我们让承包商为模型生成反馈以供学习。我们根据这些数据对模型进行了微调，并构建了遵循指令的模型。他们更有可能遵循用户的意图，做你真正希望它做的事情。这非常强大，因为人工智能安全不仅仅是你坐在那里谈论的理论概念。它实际上变成了：我们现在要进入人工智能安全系统时代了，你如何将其融入现实世界？显然，在大型语言模型中，我们看到了概念和现实世界思想的伟大表现。但在产出方面，存在很多问题。最大的问题之一显然是幻觉（hallucination）。我们一直在研究幻觉和真实性的问题。如何让这些模型表达不确定性？ ChatGPT的前身实际上是另一个我们称之为WebGPT的项目，它使用检索来获取信息和引用来源。这个项目最终变成了ChatGPT，因为我们认为对话很特别。它允许你提出问题，纠正对方，并表达不确定性。马丁：不断发现错误，因为你在互动… 米拉：没错，有这种互动，你可以了解更深层的真相。我们开始往这个方向走，当时我们用GPT-3和GPT-3.5来做这件事。从安全角度来看，我们对此感到非常兴奋。但人们忘记的一件事是，在这个时候，我们已经训练了GPT-4。在OpenAI内部，我们对GPT-4感到非常兴奋，并将ChatGPT放在了后视镜中。然后我们意识到，“我们将花6个月的时间来关注GPT-4一致和安全性（alignment and safety），”我们开始思考我们可以做的事情。其中一件主要的事情实际上是将ChatGPT交给研究人员，他们可以给我们反馈，因为我们有了这种对话模式。最初的目的是从研究人员那里获得反馈，并使用它使GPT-4更一致、更安全、更健壮、更可靠。马丁：你说一致和安全性时，你是否包括它是正确的，它想做什么就做什么？或者你的意思是安全，实际上是保护自己免受某种伤害？米拉：我所说的一致，通常是指它符合用户的意图，所以它做的正是你希望它做的事情。但安全也包括其他事情，比如滥用，用户故意试图使用模型来制造有害的输出。通过ChatGPT，我们实际上正在努力使模型更有可能做你希望它做的事情，使其更加一致。我们还想弄清楚幻觉（hallucination）的问题，这显然是一个极其困难的问题。我认为，这种利用人类反馈进行强化学习的方法，如果我们努力做到这一点，也许这就是我们所需要的。马丁：所以，没有宏伟的计划？我们需要做什么才能达到AGI？这只是一步接一步进行下去。米拉：是的。还有你一路上做的所有小决定。也许是因为几年前我们确实做出了一个追求产品的战略决定，才更有可能实现这一目标。我们这样做是因为我们认为，如果没有来自现实世界的用户的反馈，就不可能仅仅坐在实验室里在真空中开发这些东西。这就是假设。我认为这有助于我们做出其中的一些决定，并构建底层基础设施，以便我们最终能够部署像ChatGPT这样的东西。比例定律马丁：你可以重复一下比例定律。我认为这是每个人都有的大问题。进步的速度是惊人的。但人工智能的历史似乎是，你在某个时候会遇到回报递减，这不是参数化的。它有点逐渐减少。从你的角度来看（这可能是整个行业最明智的角度）你认为比例定律会成立，我们会继续看到进步，还是认为我们正在走向回报递减？米拉：没有任何证据表明，随着我们继续在数据和计算轴上扩展模型，我们不会得到更好、更强大的模型。是否会一路走到AGI（通用人工智能），这是一个不同的问题。在这一过程中，可能还需要一些其他的突破和进步。要想真正从这些更大的模型中获得很多好处，缩放定律还有很长的路要走。马丁：你是如何定义AGI的？米拉：在我们的OpenAI章程中。我们把它定义为一个能够自主完成大部分智力工作的计算机系统。马丁：我当时在吃午饭，Anyscale的Robert Nishihara也在。他问了一个我称之为Robert Nishihara之问的问题。我认为这实际上是一个很好的刻画。他说：“计算机和爱因斯坦之间有一个连续体。你从计算机到猫，从猫到普通人，从普通人到爱因斯坦。”然后他问了一个问题，“我们在连续体上的位置？什么问题会得到解决？” 大家一致认为，我们知道如何从一只猫变成一个普通人。我们不知道如何从电脑变成猫，因为这是普遍的感知问题。我们已经很接近了，但我们还没有完全达到，我们真的不知道如何做爱因斯坦，这就是设定推理。米拉：通过微调，你可以得到很多，但总的来说，我认为，在大多数任务中，我们现在是实习生级别的。问题在于可靠性。你不能完全依赖系统来做你想让它一直做的事情。在很多任务中，它做不到。如何随着时间的推移提高可靠性，然后，扩展这些模型可以做的新功能？我认为关注这些新兴能力很重要，即使它们非常不可靠。尤其是对于今天正在组建公司的人来说，你真的想思考，“今天有什么可能？你今天看到了什么？”这些模型很快就会变得可靠。单一模型得天下？马丁：我马上就要问一下，预测一下未来会是什么样子。但之前，我很自私地问一个问题，你认为这件事的经济学会如何发展。我告诉你它让我想起了什么。这让我想起了硅工业。我记得在90年代，当你买一台电脑时，有很多奇怪的写作处理器。“这是字符串匹配，这是浮点，这是加密，”所有这些都把CPU消耗掉了。事实证明，通用性非常强大，这创造了某种类型的经济，英特尔和AMD都是其中玩家。当然，制造这些芯片要花很多钱。所以你可以想象两个未来。在未来，通用性非常强大，随着时间的推移，大型模型基本上会吸收所有功能。然后还有另一个未来，那里将有一大堆不同得模型，各种碎片，设计空间上有不同的点。你有这样的感觉吗：是OpenAI唯我独尊，还是有很多模型？米拉：这取决于你想做什么。显然，现在得轨迹是这些人工智能系统将做我们正在做的越来越多的工作。他们将能够自主运作，但我们需要提供方向、指导和监督。但我不想做很多每天都要做的重复性工作。我想专注于其他事情。也许我们不必每天工作10、12个小时，也许我们可以减少工作，实现更高的产出。这就是我所希望的。就平台的工作方式而言，即使在今天，你也可以看到我们通过API提供了许多模型，从非常小的模型到我们的前沿模型。人们并不总是需要使用最强大、最有能力的型号。有时他们只需要真正适合他们特定用例的模型，而且它要经济得多。我认为会有一个范围。但是，就我们对平台游戏的想象而言，我们肯定希望人们在我们的模型之上进行构建，我们希望为他们提供工具，使其变得容易，并让他们获得越来越多的访问和控制权。你可以带来你的数据，你可以自定义这些模型。你可以真正专注于模型之外的层，并定义产品，这实际上非常非常困难。现在有很多关注点是建立更多的模型，但在这些模型之上建立好的产品是非常困难的。未来5-10年马丁：我希望你能预测一下你认为这一切在3年、5年或10年后会走向何方。米拉：我认为，今天的基础模型在文本中对世界有着伟大的表现。我们正在添加其他模式，如图像、视频和其他各种东西，因此这些模型可以更全面地了解我们周围的世界，类似于我们理解和观察世界的方式。世界不仅存在于文字中，也存在于图像中。我们肯定会朝着这个方向发展，我们将有这些更大的模型，在训练前的工作中采用所有这些模式。我们真的想让这些经过预训练的模型像我们一样了解世界。在模型的输出部分，我们引入带有人类反馈的强化学习。我们希望模型能真正做到我们要求它做的事情，我们希望这是可靠的。这需要做大量的工作，也许还需要引入浏览，这样就可以获得新的信息，引用信息并解决幻觉。我不认为这是不可能的。我认为这是可以实现的。在产品方面，我们希望将这一切整合到人们合作的产品集合中，并提供一个人们可以在此基础上构建的平台。如果你真的向外发展，这些模型将非常非常强大。很明显，随之而来的是对这些非常强大的模型与我们的意图不一致的恐惧。一个巨大的挑战是超级一致（Super Alignment），这是一个困难的技术挑战。我们在OpenAI有一个完整的团队来专注于这个问题。来源：金色财经

金色财经2023-10-07

给大家充值下信仰

coin Astronomy》比特币天文学很有意思的文章！作者开发脑洞，讲述了一个超级比特币化的人类殖民太空的故事，比特币如何成为地球、火星、太阳系、银河系以及宇宙的货币。远行并发行新货币的愿望，很可能将成为人类向太空扩张的强大驱动力！ 6.《Why Bitcoin Matters for Freedom》为什么比特币对自由很重要世界上只有不到 1% 的人口使用过比特币，但有超过 50% 的人口生活在独裁政权之下。对于生活在独裁政府统治下的人们来说，比特币可以成为一种有价值的金融工具，作为一种抗审查的交换媒介。 7.《Bitcoin Is Time》比特币就是时间计时装置不止一次地改变了文明。正如刘易斯·芒福德在 1934 年指出的那样：“现代工业时代的关键机器是钟表，而不是蒸汽机。如今，它再次成为一种正在改变我们文明的计时设备。这个现代信息时代真正的关键时钟，就是比特币。 8.《Great Monetary Inflation》伟大的货币通货膨胀美国对冲基金的传奇人物保罗琼斯描述了新冠之后，央行放水、政府的财政刺激带来的后果，以及投资的四个维度分析框架。他提到：“利润最大化的最佳策略是拥有最快的马。 9. 富达的 "Bitcoin First" 研报跨国经纪巨头富达发布的这篇研报认为，比特币与市场上交易的数百种其他数字资产有着根本上的不同，它的稀缺性和去中心化性质只会增加其作为完美货币工具的特性，没有可替代性。 10.《Bitcoin Net Zero》比特币净零 1971年，世界主要经济体失去了对黄金的最后束缚，进入了完全法定的货币标准。比特币为世界提供了另一种不受集权控制的健全货币体系。这篇报告研究了工作量证明的优点，量化了比特币的资源成本，并研究了减轻挖矿能耗的外部途径。 https://nydig.com/bitcoin-net-zero 好了，希望能对你有帮助 ...... 最后简单说一下行情，大哥震荡区域上移，从上2.4~2.6W上移到2.7~2.8W震，主要目的还是为了爆掉期货，近期期货多空很难做，不要去赌合约，不要去做空，不要去做空，短期的现货下跌趋势结束。现在很多人还没有反应过来，大哥已经改变短期的方向，向上了，聪明的人都在偷偷挖K大哥或者在囤B了，蓄力够了，还是会继续挑战3W，到时候才会更多人追涨，耐心等。对了，渣打等几家机构最新预测，大哥2024会到12W美元。 ....... 来源：金色财经

金色财经2023-10-07

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