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2023年顶级风投机构投资了哪些项目？

金色财经2023-11-23

AI 减速Web3 加速舆论话语与政治

GI 是真正自主并代表自己运作的。很多机器学习专家并未意识到神经网络和 AI 的计算速度将在未来几年突破几十万倍，而他们并没有足够的时间来确保他们构建的 AGI 能够深深地关心人类。只不过多思考了一些人类的未来处境，Ilya 就成了要被清除出去的人工智能末日论者，但他从未说 AI 会毁灭人类，只是反思 AI 的强大会带来相应的危险。「AI 末日论」的形象塑造不得不归功于《卫报》给 Ilya 给他制作的纪录片——显而易见的末日感。作为加速主义者，Sam Altman 在 Web3 有效加速主义者的话语构建中也有着天然的正当性。作为 Web3 项目 Worldcoin 的创始人，他也是 Web3 最有机会拉拢的对象。但 Sam Altman 完全信奉有效加速主义吗？也不尽然，他的思想中也有着出于人类关怀的减速思考。今年 2 月，Sam Altman 发表「Planning for AGI and beyond」。在这篇文章中，Sam Altman 承认 AGI 会带来的「严重误用、严重事故与社会混乱的风险」，也表示 AI 需要持续迭代以解决当前问题，并通过「逐步过渡」确保人类可以逐步适应：目前，我们认为成功应对人工智能部署挑战的最佳方法是通过快速学习和仔细迭代的紧密反馈循环。社会将面临人工智能系统可以做什么、如何消除偏见、如何应对工作岗位流失等重大问题。最佳决策将取决于技术所采取的路径，与任何新领域一样，迄今为止大多数专家的预测都是错误的。 Sam Altman 也是开源、民主与去中心化的忠实拥趸：我们认为世界上更多地使用人工智能会带来好处，并希望促进人工智能的发展（通过将模型放入我们的 API、将其开源等）。我们相信，民主化的访问也将带来更多更好的研究、去中心化的权力、更多的利益，以及更多的人贡献新的想法。但这并不是 Sam Altman 的全部，他追求技术的进步，也并未否认「安全」的重要性：重要的是，我们认为在人工智能的安全性和能力方面，我们往往必须同时取得进展。把它们分开来谈，是一种错误的对立；它们在很多方面都是相关的。我们最好的安全工作来自于与能力最强的模型合作。尽管如此，重要的是要提高安全进展与能力进步的比例。他表示 OpenAI 正在建立一种激励措施，使其与良好的结果保持一致。具体而言：协助其他组织提高安全性；对股东的回报设定上限；在安全需要时取消对股东的股权义务；赞助世界上最全面的全民基本收入实验；在发布新系统之前接受独立审计；同意限制用于创建新模型的计算增长率；建立 AGI 工作何时应停止训练、决定模型可以安全发布或从生产使用中撤出模型的公共标准；世界主要政府对一定规模以上的培训有深入的了解； ... 这篇文章的最后，Sam Altman 表示「人类的未来应由人类自己决定，与公众分享进步的信息很重要」，AGI 有能力一直加速，届时「世界可能会与今天截然不同，而且风险可能会非常大」。他认为「较慢的起飞更容易确保安全，而且在关键时刻协调 AGI 减速的努力很可能非常重要（即使在我们不需要这样做来解决技术调整问题的世界里，减速可能也很重要，因为这样可以给社会足够的时间来适应）」。再举一例。今年 3 月，Sam Altman 在接受 ABC News 采访时也表示，AI 将能重塑社会，但对当前的发展「有点害怕」。他认为，监管机构与社会应尽可能参与 ChatGPT，并表示会与政府官员保持「定期联系」。Altman 表示，「我特别担心这些模型可能会被用于大规模虚假信息」与「进攻性网络攻击」。他从不担心 AI 模型不需要人类便可自己做出决定并策划统治世界。「这是一种很大程度上由人类控制的工具」，值得担心的是哪些人会控制 AI。Altman 仍然希望不断开发越来越强大的系统，将其融入日常生活与经济，「成为人类意志的放大器」。在 Altman 看来，GPT-4 的推理能力仍然不足，持续完善并构建一个由人控制的推理引擎或许是他选择进一步开发 GPT-5 的原因。Altman 相信，AI 的技术进步并不会消解社会与人的意义。今年 5 月，Sam Altman 在美国参议院司法小组委员会上发表讲话，指出 AI 可以解决人类最大的问题，但也警告说 AI 的力量足以以不可预测的方式改变社会，「政府的监管干预对于减轻风险至关重要」。Altman 称，「我最担心的是我们科技行业对世界造成重大伤害」，「如果这项技术出了问题，它可能会变得非常糟糕」。事实上，通过对 Mira Murati、Ilya Sutskever 与 Sam Altman 的话语分析，我们可以发现 Ilya 并非是一个 AI 末日论者，他只是从科技与人文的视角表达了自己对人类未来的思考；Sam Altman 也在认可着相应的监管、安全、减速与利他主义。显而易见的是，Balaji、Brian 等人为了自己目的而进行的话语建构，有效加速主义者在塑造一个虚假的、符合其意识形态的 Sam Altman 与 OpenAI 内斗叙事。AI 要让人类生活变得更美好，但有效加速主义者只能依靠中本聪的政治叙事表现自己的「目的」与「手段」。故事的主角 Sam Altman 也坚信着 AI 并非全知全能的上帝，而是由人所控制的工具。他的 Worldcoin 是多么地理想主义，一个去中心化的项目依然要实现比特币的理想，确保全民基本收入；但 Web3 有效加速主义却裹挟着精英的傲慢，他们垄断着资本（Coinbase、a16z）、加密叙事（去中心化）与话语政治（去国家化），或许他们才是真正的独裁者。余论在 AI 科学家眼中，人才是目的。但在 Web3 有效加速主义的眼中，「加速」是手段，「去中心化」是目的。很显然，为了制造出一个的革命对象，Web3 有效加速主义者只有宣称「加速」、「技术的无限进步」、「去中心化」。在他们所遵循的线性的、进步的时间中，技术才是主体，人都是需要随之适应的「他者」。拉克劳的话语政治表明技术终将与资本融合，而技术进步的话语权永远掌握在少数精英手中，作为硅谷的圣经，「有效加速主义」也确实是这样做的。他们在建构一种话语政治，这并非齐泽克口中的拒绝「讲故事」的怪物，怪物是非人的，而这个世界依旧建立在普遍人性之上，难以像希特勒一样对这个世界进行毁灭性的打击而后重建。因为有叙事，才有了话语政治。在有效加速主义者看来，任何妨碍加速的因素都应反对；那么对 Web3 有效加速主义者来说，所有妨碍去中心化的因素就都应反对。不管你是理想主义的、非营利的、利他的，只要与「加速」、「去中心化」的叙事不合，都是要被扔进垃圾桶进行唾骂的对象（在这里，加速或许都已成为一种政治言说的工具）。通过建构起一个「有效利他主义的」、「减速的」 AI 来证明 Web3 才是目的论的终点。在 Web3 看来，尽管 AI 从业者创造了颠覆性的 GPT-4，但依然是活在传统中的碳基生物，瓦解中心化结构与民族国家的 Crypto 与 Web3 才是终极的答案。但除了比特币、DeFi 与区块链，他们已然面临着叙事的枯竭，只能选择与 AI 联合。加密从诞生开始就建立了自己敌人，若不能去中心化，不断地塑造对立，自身也就失去了存在的合理性。在这个世界上，「自我」永远要找到一个对立的「他者」，来证明自己存在的意义。有效加速主义标榜着自己代表着建设与进步，在无形中将「减速」塑造成停滞乃至退步。但或许并非如此，因为减速依然在前进。它们为了自己的目的淡化了一个真相，那就是 AI 的技术发展是停不下来的。AI 科学家们从未否认过加速，历史正在加速，但人需要一定的减速来思考如何在这个地球上与机器共存下去。这也是执着于「加速 + 去中心化」的 Web3 有效加速主义者令人不解之处，即加速本身消解人的意义，但他们却又要求用去中心化治理来解决关于人的问题。加速追求的是效率，但去中心化却是低效的。在此，不妨引用一位 Twitter 用户对 Balaji 推文的评论：又要加速，又要去中心化，一对奇怪的矛盾。归根到底，他们将叙事拉回到了「去中心化」这个手段上，而从未真正去考虑「人」这个根本问题。这世界上少数的有效加速主义在持续创造新的历史，在这个普遍而又均质的时间中，整个世界都与之一起加速，跟不上的人将被淘汰，他们既没有此岸也没有彼岸，残忍又现实。但我们依然要勇敢地面对现代世界的真相。正如 Balaji 所言，AGI 代表着上帝回来了。这个上帝是无所不能、全知全能的，只是他现在仍然被人类所控制。这一观念的背后，反映着宗教在现代世界的让步。「造神」，真正将科学塑造为宗教，所有人都是 AI 的信徒。AI 科学家们怕了，因为 AGI 可能真的代表上帝回来了。当 Sam Altman 回归，OpenAI 乱局尘埃落定，恐怕也再难起波澜。在 OpenAI 政变事后分析的 Twitter Space 中，Balaji 称「Ilya、Adam 与 Emmett 都是天才技术专家，只是他们的道德观与 Sam 和 Greg 不同。这不是财务、技术与战略上的分歧。这是道德上的分歧。」这一刻，Balaji 的言辞也趋于缓和。他的话语少了不少叙事而客观了起来，他声称自己虽然不认识 Ilya，但认识 Adam D'Angelo，「他一直是一个非常正直的人。从各种迹象来看，Emmett Shear 也是。因此，现在每家 AI 公司都需要选择自己的信念。有效利他主义 or 有效加速主义？」 Web3 也不得不接受一个真相，AI 科学家们并未接受 Cardano 开源大模型的邀请、去中心化 AI 叙事，他们并未买 Web3 的账，无论是前往微软还是回归 OpenAI，他们依然拥抱着传统 AI 科技公司。参考文献 1. 硅谷 101：《揭秘 OpenAI 成长史：理想主义，冲突，抉择与权力斗争》，2023 年 4 月； 2. https://effectiveacceleration.tech/ 3. 文理两开花：《硅谷的新图腾：「有效加速主义」（e/acc）这面大旗举的起来吗？》，2023 年 8 月； 4. 吴冠军：《话语政治与怪物政治——透过大众文化重思政治哲学》，《探索与争鸣》，2018 年第 3 期； 5. 阿列克斯·威廉姆斯、尼克·斯尔尼塞克撰文，蓝江译：《加速主义宣言：超越资本主义对技术的压制》，2018 年 3 月。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

SmartChain高性能超算公链打造划时代超算生态体系

提供大规模的计算能力，支持高效、快速的机器学习和深度学习算法训练。算力代表着未来，在这个人类发展无时无刻都在挑战极限的时代，Smart Chain应运而生。 Smart Chain由Smart Chain基金会发起，采用最新的POCA共识机制，并基于区块链技术构建而成，一家全球数据中心基础设施提供商和服务提供商。致力于打造一条涵盖边缘计算、分布式计算、分布式存储等生态的，更加完整、庞大、成本低廉且更加高效的划时代超算生态体系。 Smart Chain业务涵盖了IDC数据中心、数据安全、云计算、DNS&CDN、系统研发等。其为客户端、Web3机构、企业级用户提供多中心化超算算力租赁服务，通过区块链链上模型构建以Smart-G7算力服务器为基石的超算集群，主要构建去中心化数智融合AI算力体系，服务于全球AI企业和数字经济企业。为什么说Smart Chain是你的首选超算公链？ 1. TPS领先行业标准：Smart Chain通过优化的共识算法和网络架构实现每秒20000笔交易的高吞吐量，确保快速有效的交易处理，极速顺畅，秒级完成。 2. 高安全性：采用切片式存储技术，将数据分割成多个片段，经过加密后存储在不同位置，保障了数据的隐私和安全，防止恶意访问和篡改。 3. 0矿工费： Smart Chain通过其他激励机制来维护网络的正常运行，在进行交易时不需要支付额外的手续费，零成本进行快速、安全的交易。 4. 易操作：Smart网络采用图灵完备的编程脚本语言，将智能合约以数字化的形式写入链中，可实现自动化业务流程。 5. 算力价值最大化：Smart Chain引入闲置算力价值标准化机制，可以将闲置的算力出租或贡献给网络，获得相应的经济回报，提高了算力利用率。 6. 真实存储：Smart Chain实现真正将文件永久存储在链上，并实现不可篡改的验证和访问，为数据的可信存储和防篡改提供了可靠的解决方案。 7. 独有的完整治理方案: Smart Chain采用独特的完整治理方案，涵盖签名节点（工作确认者）、普通节点（算力供者）和选举节点（验证出块激励分发者），确保公链网络的稳定、安全和公正。 8. 支持任何设备接入：无论是手机、电脑还是机顶盒，只要设备具备带宽网络、CPU计算和硬盘存储能力，都可以轻松接入Smart网络。 9. 给予AI的分布式边缘计算: 我们的公链为AI开创了分布式边缘计算新纪元。AI算法和模型可以利用公链的分布式边缘计算能力，在离数据源最近的边缘节点上高效运行。 AI的边界就是算力的边界。Smart Chain超算公链将会打破这一界限。未来Smart Chain将为AI生态提供新一代的算力形态进化，利用先进的算法技术和先进的硬件设备，以及在庞大的数据库中高度优化算法的优势，从而提高AI的速度和数据处理能力。这是一次“算力”的革命，它将无处不在。相信在不久的将来，Smart Chain分布式超算公链将会成为人类科技发展的新的里程碑。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

Smart Chain高性能超算公链,打造划时代超算生态体系

提供大规模的计算能力，支持高效、快速的机器学习和深度学习算法训练。算力代表着未来，在这个人类发展无时无刻都在挑战极限的时代，Smart Chain应运而生。 Smart Chain由Smart Chain基金会发起，采用最新的POCA共识机制，并基于区块链技术构建而成，一家全球数据中心基础设施提供商和服务提供商。致力于打造一条涵盖边缘计算、分布式计算、分布式存储等生态的，更加完整、庞大、成本低廉且更加高效的划时代超算生态体系。 Smart Chain业务涵盖了IDC数据中心、数据安全、云计算、DNS&CDN、系统研发等。其为客户端、Web3机构、企业级用户提供多中心化超算算力租赁服务，通过区块链链上模型构建以Smart-G7算力服务器为基石的超算集群，主要构建去中心化数智融合AI算力体系，服务于全球AI企业和数字经济企业。为什么说Smart Chain是你的首选超算公链？ 1. TPS领先行业标准：Smart Chain通过优化的共识算法和网络架构实现每秒20000笔交易的高吞吐量，确保快速有效的交易处理，极速顺畅，秒级完成。 2. 高安全性：采用切片式存储技术，将数据分割成多个片段，经过加密后存储在不同位置，保障了数据的隐私和安全，防止恶意访问和篡改。 3. 0矿工费： Smart Chain通过其他激励机制来维护网络的正常运行，在进行交易时不需要支付额外的手续费，零成本进行快速、安全的交易。 4. 易操作：Smart网络采用图灵完备的编程脚本语言，将智能合约以数字化的形式写入链中，可实现自动化业务流程。 5. 算力价值最大化：Smart Chain引入闲置算力价值标准化机制，可以将闲置的算力出租或贡献给网络，获得相应的经济回报，提高了算力利用率。 6. 真实存储：Smart Chain实现真正将文件永久存储在链上，并实现不可篡改的验证和访问，为数据的可信存储和防篡改提供了可靠的解决方案。 7. 独有的完整治理方案: Smart Chain采用独特的完整治理方案，涵盖签名节点（工作确认者）、普通节点（算力供者）和选举节点（验证出块激励分发者），确保公链网络的稳定、安全和公正。 8. 支持任何设备接入：无论是手机、电脑还是机顶盒，只要设备具备带宽网络、CPU计算和硬盘存储能力，都可以轻松接入Smart网络。 9. 给予AI的分布式边缘计算: 我们的公链为AI开创了分布式边缘计算新纪元。AI算法和模型可以利用公链的分布式边缘计算能力，在离数据源最近的边缘节点上高效运行。 AI的边界就是算力的边界。Smart Chain超算公链将会打破这一界限未来Smart Chain将为AI生态提供新一代的算力形态进化，利用先进的算法技术和先进的硬件设备，以及在庞大的数据库中高度优化算法的优势，从而提高AI的速度和数据处理能力。这是一次“算力”的革命，它将无处不在。相信在不久的将来，Smart Chain分布式超算公链将会成为人类科技发展的新的里程碑。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

浅谈重塑世界之区块链和AI的交汇

点是要考虑驱动智能系统进化的核心输入。机器学习（ML）从根本上来说是由数据（大量数据，但质量越来越高）、反馈机制和算力驱动的。目前，人工智能和机器学习领域的主要参与者，如OpenAI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持），正在整合资源，并建立起围绕自身模型和数据的壁垒。然而，这种做法可能破坏了最初催生该行业的协作开发周期，抑制了行业的发展势头，尽管他们在计算、数据和分销方面具有早期优势。区块链，例如以太坊，提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统。它推动了开源创新，并支持了一系列数字原生原语。这些原语在一个越来越由生成式AI塑造的世界中具有重要地位，因此区块链有望成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。区块链的去中心化特性提供了更加安全、透明和可信的数据管理方式。通过将数据存储在分布式网络中，并使用加密算法确保数据的完整性和真实性，区块链为人工智能研究和开发提供了信任基础和数据共享的机制。在人工智能领域，数据是至关重要的。然而，数据的获取和管理往往面临许多挑战，如数据安全性、数据隐私和数据分发等。区块链通过建立分布式的数据存储和管理系统，允许参与者共享和访问数据，同时保持数据的安全性和隐私性。这为人工智能研究和开发提供了更加开放和合作的环境。此外，区块链还可以解决人工智能算法的透明性和可解释性问题。人工智能算法往往是黑箱，难以理解其决策过程和判断依据。区块链可以记录和追溯算法的训练过程和数据输入，使得人工智能的决策过程更加透明和可解释。总而言之，区块链有着广阔的应用前景，尤其在人工智能领域的开源研究和开发中。它为数据管理、数据共享、算法透明性和可解释性提供了解决方案，促进了人工智能领域的协作和创新。我们相信，区块链将成为人工智能领域开发的重要动力，推动行业朝着更加开放和合作的方向发展。 3、当今市场状况今年，大量资金已经投入到人工智能的核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序，例如聊天机器人、客户支持和编码助手。然而，在传统领域里，对于人工智能产生的价值在哪里积累并不明显。当前的场景中，人工智能很有可能成为一股中心化力量，并继续扩张Web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，参与者们已经在扩展硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面进行投资。许多头部巨头们正朝向全栈模式发展，通过并购或专利合作的方式，从云服务提供商如AWS到硬件制造商如英伟达（Nvidia），再到老牌巨头如微软。这些巨头们正在进行规模和利润的争夺，但超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能齐全，但却难以区分。这些产品为用户提供了自定义API的灵活性和价值，但也呈现出资金缺乏和扩展能力不足的问题。在这个市场环境下，开源的解决方案显得尤为重要。开源软件可以提供更好的性能、成本更低、更好的可重复性和可扩展性。在开源的模型、工具和库的基础上，开发者可以更加灵活地构建自己的应用，并快速响应市场和用户需求。总之，人工智能市场的未来发展趋势与开源和开放合作密不可分。去中心化的开源生态系统可以降低人工智能发展中的壁垒，为更多人提供机会，从而推动行业的发展和技术的进步。 4、开源建设势头当前，开源系统和工具正在鼓励大大小小的企业直接利用预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，使创造力得到了更加充分的发挥。值得注意的是，据谷歌泄露的一篇文章概述，闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。目前，有96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。过去，AWS、Google Cloud和Azure这三大巨头是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。然而，这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。在这种情况下，开源系统和工具的应用将是一个强大的颠覆者。开源系统和工具可以为企业节省成本，降低依赖性，并提供更加灵活的解决方案。企业可以依据自己的需求选择开源系统和工具，并且可以对其进行定制和优化，以满足自身的业务需求。总之，开源系统和工具的广泛应用将颠覆云服务寡头垄断的市场环境，并给企业带来更加灵活和经济的解决方案。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场使用区块链技术来建设更好的数据市场是一个具有潜力的方向。数据在机器学习中扮演着基础信息输入的角色，庞大的数据库如Common Crawl和The Pile使得基础模型获得了全球的关注。企业可以利用这些数据来完善产品供应的基础模型，或者用于建立未来的竞争优势。数据最终将成为用户和个人模型之间的桥梁，个人模型可以在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争成为了一个必不可少的前沿领域，区块链技术可以在这个领域中占据优势，尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。数据质量比数量更为重要。早期研究表明，未来高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定的优势，但它也存在模型质量恶化和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会面临非合成数据源的枯竭的风险。区块链技术通过其协调机制和证明原语，为支持去中心化市场提供了优化的可能性，使用户能够共享、拥有或变现用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，Web3可能成为更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。目前，区块链技术已经在支持去中心化的训练、微调和推理过程方面取得了进展，同时也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型通过高效的微调过程进行改进，其输出精度已经可以与较大的模型相媲美。因此，在数据来源和微调数据方面，趋势已经开始从数量转向质量。能够跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进模型复现性和透明度，从而推动更高质量的模型和输入的发展。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。内容模仿爆发即将到来的内容模仿浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。利用零知识证明实现机器学习的无限知识区块链行业正在寻求技术解决方案，既能够实现资源高效计算，又能够保持无需信任的特性，而零知识证明（ZK）正是在这方面取得了重大进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机等系统的资源瓶颈问题，但ZK证明实际上提供了许多与人工智能相关的有价值用例。一个明显的例子是对现有用例进行简单扩展：通过高效而简洁的方式验证计算密集型过程，比如在链下运行机器学习模型，这样最终的产品（如模型推理）可以以ZK证明的形式在链上整合。通过将存储证明与协同处理相结合，我们可以在不引入新的信任假设的情况下，使得链上应用程序更加灵活和敏捷，大大增强其功能。当使用ZK证明调用API时，我们可以验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在敏感行业如医疗保健或保险中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权来更有效地进行合作，并从共享学习中受益，同时仍然保持着自己资源的所有权。最后，ZK证明在区分人工数据和合成数据这一日益相关而又具有挑战性的领域中具有真正的适用性。这些用例中的一些还需要进一步的技术开发和寻找可持续规模经济的方法，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币不仅在吸引和货币化高质量数据方面具有优势，而且在人工智能背后的基础设施支持方面也具有相似的前景。一些去中心化物理基础设施网络（DePINs），如Filecoin和Arweave，已建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。还有其他公司，如Gensyn和Together，致力于解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩的计算资源与需求联系起来。此外，Ritual以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施的建设提供基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。其中最重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN还可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的供应端开放，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者将性能较差的硬件整合到与高水平同行竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、综上所述，加密技术和人工智能的结合已经成为最具前景的设计领域之一，影响到了从内容创作到企业工作流程及金融基础设施等方方面面。我们相信在未来几十年内，这些技术将对世界进行重塑。最好的团队将结合基础设施、加密经济学和人工智能等技术，以提升产品/服务性能、实现全新行为或实现具有竞争力的成本结构。加密技术为协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

从OpenAi到Bittensor：去中心化AI网络的范式转移

取专有数据，为特定任务开发专门的、基于机器学习的人工智能模型。例如，Flatiron Health使用肿瘤患者的真实临床数据开发人工智能模型，将其融入支持癌症研究人员和卫生保健提供者的工具。历来，初创公司的目标是将这些专有模式产品化和货币化。然而，Bittensor可能代表了这种范式的转变。或许更贴切的说法是，这是一种由技术推动的商业模式创新，而不是一种技术突破。例如，它为专有数据和AI模型提供了一条共同开发的途径，供更广泛的受众使用，而不需要将它们开源。我可以设想这样一个未来：Bittensor拥有数千个专门子网，可以应对一系列挑战，无论是环境、医疗保健问题还是能源问题。实话实说，我发现如果一个团队能以与比特币相同的方式设计他们的代币经济学是很吸引人的。这表明了他们的动机，他们与如今的团队不同——后者经常按照风投资助的模式优化自己的代币经济学，为创始人和投资者提供大量代币分配。我不确定Bittensor将何去何从。它可能会获取百倍的成功，也可能彻底失败。但它的潜力和背后的理念太吸引人了，让我不能无动于衷。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

从OpenAI联合创始人和首席科学家Ilya Sutskever来看OpenTele

00% 依靠大规模数据分析和数学模型的机器学习，利用高频交易、统计套利和市场中性策略进行投资，在存续期间赚了 1000 亿美元。文艺复兴对冲基金可以视为一种运用机器学习和数据分析的金融版 AI。而 Crypto 市场在支持 AI 介入投资方面有得天独厚的优势：24 小时无缝运作、匿名、无 KYC、链上完全闭环、无实体接触。如果研发一个针对 Crypto 市场的 AI Trader，完全可以在 Crypto 市场运行链上套利、量化、趋势分析这些对冲策略；再设计一些机器学习和数据分析的模型，让这个 AI Trader 不断提高对 Crypto 市场的认知，也许也能创造出一个能够持续盈利的 AI Trader。使用 AI 预测 Crypto 市场趋势：加密货币市场的价格波动十分剧烈，而 AI 可以通过分析大量的市场数据和历史价格走势，预测市场的趋势和价格波动。机器学习算法能够识别出隐藏的模式和趋势，帮助投资者做出更明智的决策。例如，AI 可以通过深度学习模型对市场情绪进行分析，从而预测加密货币价格的上升或下降趋势。使用 AI 进行自动化交易：AI 的自动化交易算法是加密货币交易的重要工具之一。通过编写智能合约和交易机器人，可以实现自动化的加密货币交易。这些机器人可以根据预设的规则和策略执行交易，减少人为因素的干扰，并提高交易效率和准确性。例如，利用 AI 算法，交易机器人可以根据市场条件自动执行买入或卖出操作，以获得最佳交易结果。在这个方向，我们目前看到的是OpenTele。关于telegram的生态之一，对于他的发展，也许我们可以从OpenAI的联合创始人和首席科学家Ilya Sutskever的访谈中窥得一二。在llya Sutskever的眼里，人脑是世界上最好的智能。人脑是由大量的神经元组成的，非常多的神经元。神经科学家已经研究神经元几十年了，试图理解它们是如何精确工作的。虽然生物神经元的运作仍然神秘，但40年代最早的深度学习研究人员提出了一个非常大胆的猜想：计算机人工神经网络中的神经元，有点类似于生物神经元，这是一个假设。 “对于OpenTele，我们现在可以用这个假设来运行这些人工神经元，它们要简单得多，你可以用数学方法来研究它们。这是一个非常重要的突破。可以说OpenTele深度学习是反向传播算法的发现所导致的，反向传播算法是这些人工神经网络应该如何学习的数学方程。OpenTele为我们提供了一种使用大型计算机并在代码中实现这种神经网络的方法。”llya Sutskever说道。那么，OpenTele的核心功能有哪些呢？（1）主菜单与基本交易首次使用时先访问Telegram 频道，点击start后，OpenTele将会生成钱包并弹出主菜单，向钱包地址发送即可开始交易。主菜单里包括了OpenTele提供的全部功能，通过点击与聊天的方式便可实现。（2）限价交易通过聊天对话的方式实现限价交易，自定义代币合约地址，购买数量，钱包选择，限价单持续时间，限价百分比等参数后，即可完成部署。（3）跟单交易可以挑选你认为专业的交易者，部署自动跟单，复制他人交易。第一，选择想要启用跟单交易的钱包。第二，设定单次跟单交易的 ETH 最大购买金额。第三，添加与删除地址，可以输入一个或多个以逗号分隔的 ETH 地址。（4）新币狙击该功能可以在新币正式发行时让bot帮你第一时间自动购买。第一，选择想要启用的钱包。第二，输入想要狙击的代币的地址。第三，设置单次狙击可使用的ETH最大数量和愿意支付的最高Gas价格。第四，设置用于代币操作命令的相关函数，如开放交易，添加流动性，开始交易等。第五，设定您愿意购买的最大代币数量和购买前要等待的区块数。第六，添加到开始启动。在以后，OpenTele也会提供ERC-20 令牌部署扫描器 _(*OpenTelescanner)_来快速寻找和查看新token。如果你是一个理性客观的投资人，应该感觉到我们已经不需要更多的基础设施项目了，至少目前不太需要。当前的基础设施到下一次牛市甚至下下次牛市（如果有的话）都够用了。可扩展性来说，我们有 Solana，正统性上有ETH L2 Rollups 和很快上线的几大zkEVMs；追求去中心化的可以用以太坊主链；可组合性Cosmos 或 Polkadot都是不错的选择。我们拥有创建DAp所需的必备要件，还有最近火热的几十种Raas 或 AppChain 服务，你想做应用还是做链，难道你的绝对不是基础设施不够用，或者因为缺少开发工具。上一轮，DeFi拯救了币圈，AMM Dex + 资产池借贷 + 流动性挖坑的模式以及各种基于这些基本模式的微调项目，可以复制到数十个新的链上反复来玩。这一次，AI成为加密经济引擎 AI和加密货币的融合不仅仅是技术的交叉，更是可能性的融合。它代表着一种未来，在这个未来中，机器在一个去中心化、安全的环境中进行思考、学习和交易。前方的道路充满挑战，但每个挑战都是创新和进步的机会。在这个交叉点上的创新者和思想家们有潜力书写一个重新定义数字时代轮廓的世纪。在我们继续前进的同时，关键是要谨慎、智慧地前行，并具有远见，确保在充分利用好处的同时，熟练应对挑战，最终塑造出一个更加明亮和技术先进的未来。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

罗博特科：11月21日接受机构调研，人保养老、财通证券等多家机构参与

0 度）；（2）先进的定位和视觉系统及机器学习算法，可确保光学器件的高精度快速耦合。ficonTEC 通过特有的uto lign 多轴校准和定位技术，结合多相机系统视觉算法，能够实现硅光芯片封装过程中对微小光学元器件进行精准定位，提供纳米级高精度光器件耦合。利用上述技术，ficonTEC亦可在光芯片贴装、激光焊接过程中提供高精度点胶、耦合等。同时，在光电测试应用中，ficonTEC 能够提供高精度、高效率的垂直光栅耦合和边缘耦合方法，实现芯片至晶圆级的光电器件光学与电学性能的自动化测试；（3）“从定制化到标准化-从实验室到大规模量产”的业务模式保证了与客户的持续合作；（4）与国际知名研究机构的前瞻性研发合作是公司保持领先的基础；（5）丰富的设备定制化设计经验是公司产品从定制到标准化的保证。ficonTEC 长期从事光电子器件封装检测设备的研发和生产，在全球范围内累计交付了超过 1,000套系统，涵盖各个类型的封装检测设备，积累了丰富的设计方面的经验。问：ficonTEC的主要客户有哪些？答：ficonTEC 拥有众多国内外客户，包括 Intel、Cisco、Broadcom、NVIDI、Lumentum、Jenoptik、Fabrinet、Finisar、Veloydne、Facebook、美国相干公司、华为等一批全球知名的半导体、光通讯、激光雷达等行业的龙头企业。问：ficonTEC的收购进展是否顺利？答：从政策端来说，我们可以关注到沪深两市近来相继发布了关于支持并购重组的一系列报道，侧面体现了对该类资本运作的态度，公司也会配合深交所审核的要求积极推动并购重组交易的进程。目前，公司已于 2023 年 11 月 14 日收到了深圳证券交易所出具的《关于罗博特科智能科技股份有限公司发行股份购买资产并募集配套资金申请的审核问询函》（审核函〔2023〕030016 号），公司将按照审核问询函的要求，会同相关中介机构逐项落实相关问题并及时提交对审核问询函的复，复内容将通过临时公告方式及时披露，并在披露后通过深交所并购重组审核业务系统报送相关文件。具体交易进程公司将根据相关法律法规进行披露，敬请关注公司后续相关公告。问：公司如何看待本次重组交易的意义？答：首先，想要向大家强调和说明的是，公司本次并购交易是战略并购，宏观层面，具有产业、技术方面的战略性意义，本次并购将有助于完成光子封装领域关键工艺及设备国产化，实现高集成度光子器件设备自主可控，解决光子及量子技术发展“卡脖子”问题；微观层面，本次并购也符合公司的整体战略定位，同时依托于标的公司所在行业未来广阔的发展空间及标的公司本身在技术、产品全球范围内的领先优势，未来预计将为公司带来良好的业绩贡献，为公司打造第二增长曲线。问：公司铜电镀设备的优势在哪？答：罗博特科早期对做铜电镀设备的方向和定位进行过深入的调查，最早从 2015 年杭州赛昂成功实现过铜电镀在异质结上面的量产化应用我们就开始关注铜电镀的应用。随后公司在 2017-2019 年期间也关注到其他客户在陆续研发测试铜电镀的一些方案，但基于成本和占地面积两方面的因素并没能推动铜电镀的量产化发展，期间公司也在逐步储备和布局公司的铜电镀方向。在光伏行业 PERC、Topcon 高速发展的大环境下，进一步提高了大家对铜电镀设备的产能、良率、占地面积及成本等指标的要求，但市场上现有的铜电镀方案均存在尺寸太大、产能太低、价格太贵的问题。基于铜电镀产业化的要求，罗博特科凭借自身深耕光伏自动化行业多年的研发经验和技术积淀，结合铜电镀行业领域工程、工艺方面的核心技术成员成熟的铜电镀量产化项目经验和技术积累，明确了公司关于铜电镀的研发方向和方案目标，在满足客户技术指标要求的前提下提高产能，降低成本，减小占地面积，解决行业痛点。从“高银”向“低银”再到“去银”，铜电镀为金属化环节的终极降本利器。为了解决银浆用量限制光伏行业发展的痛点，公司将持续推动铜电镀设备在光伏领域的研发和应用，致力于“去银化”的终极路线，用铜完全替代银从而帮助光伏电池行业实现降本。从公司目前掌握的公开数据来看，公司独创的铜栅线异质结电池 VDI 电镀技术方案及 HDI 电镀技术方案和其他铜电镀方案相比，解决了铜电镀在光伏领域的工程化问题，匹配了光伏生产的高通量的特点，具有占地面积大幅降低，对电力、市水或者纯水的需求以及排水排气这些指标方面相比其他方案均有较大的优势。问：公司铜电镀设备预计什么时候可以获得量产订单？答：铜电镀设备量产化的时间主要取决于两个方面，一方面取决于公司及合作客户方各自测试部分的进度，包括公司对自动化设备指标的测试（产能、碎片率等）及合作客户方对工艺部分的测试（电解液配方等）；另一方面取决于客户端对铜电镀设备量产化的整体安排，公司将携手客户方实现电镀工艺设备与自动化设备的全面对接，确保整条生产线的顺畅运行，收集量产数据，并持续优化工艺方案，全面验证设备量产指标情况，为公司打造新的业绩增长点。问：公司目前铜电镀图形化方面的进展如何？答：公司在太阳能铜互联研发技术的规划包括“金属化”加“图形化”。技术路线方面，为了匹配光伏行业高通量、低成本、产业化的要求，公司在图形化环节也将会更多地追求技术方案的创新，推出更具优势的非曝光方案，从量产经济性方面提高公司设备竞争力。目前，公司正在进行图形化方案内部可行性实验评估，实验室初步评估公司的相关方案具有可行性，公司将加快相关方案的进一步评估及优化工作，待有更好的成熟度结论后，我们亦将推进“图形化”方案在客户端的验证工作，加速打造铜电镀整体解决方案。公司对于太阳能电池铜电镀图形化的后续进展情况，我们会根据信息披露的要求及时向市场披露相关信息。问：今年新签订单增长的原因是什么？预计明年情况如何？答：今年新签订单较大幅度的增长主要得益于光伏电池技术路径由 PERC 转为 TOPCON 的大趋势，TOPCON 技术路径下，下游客户大规模扩产推动公司今年新增订单量的增长，公司今年新增订单的排产时间已经排到明年年初，充足的在手订单状况为今年及明年的营收规模水平奠定良好的基础。从市场端收集的信息来看，下游客户仍有扩产需求，同时，公司明年预计将有较多的设备升级业务，因此公司对明年上半年光伏设备订单的增量保持乐观态度。此外，光伏行业技术更新迭代快速，公司已经携手下游多家客户持续开展对 HJT、BC 等技术路径的铜电镀量产化进程的推进工作，进展良好。随着量产化进程逐渐成熟，公司在该业务领域发展也将迎来良好的发展机遇，亦将为公司业绩打造新的增长点。罗博特科（300757）主营业务：研制高端自动化装备和基于工业互联网技术的智能制造执行系统软件。罗博特科2023年三季报显示，公司主营收入10.81亿元，同比上升92.46%；归母净利润3236.4万元，同比上升2955.05%；扣非净利润3052.12万元，同比上升890.8%；其中2023年第三季度，公司单季度主营收入4.53亿元，同比上升110.49%；单季度归母净利润1698.36万元，同比下降37.79%；单季度扣非净利润1538.43万元，同比下降38.0%；负债率64.42%，投资收益-372.36万元，财务费用885.46万元，毛利率22.53%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级1家，增持评级3家。以下是详细的盈利预测信息：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2023-11-21

腾讯公司取得图像分类技术专利，提高了分类的精确度

练方法、图像分类方法、装置及设备，属于机器学习领域。所述方法包括：基于样本图像集中多个样本图像的多个分类结果，获取多个难度信息；基于该多个难度信息和该多个分类结果，训练该至少两个第一图像分类模型，得到至少两个第二图像分类模型；对该至少两个第二图像分类模型进行融合，得到目标图像分类模型；基于该目标图像分类模型对待分类图像进行分类。上述技术方案，增强了训练得到的第二图像分类模型对分类难度较高的图像的识别效果，提高了分类的精确度，通过对至少两个第二图像分类模型进行融合，使得目标图像分类模型能够进一步的提高对分类难度较高的待分类图像的分类精确度。

金融界2023-11-21

区块链和人工智能——前沿的百倍标的是哪个板块?

017年，旨在建立一个开放、去中心化的机器学习网络。它不仅代表了人工智能技术的新发展，也反映了当前市场对人工智能的强烈需求。 Phoenix项目下的智能合约PHB也是一个值得关注的标的。它专注于下一代人工智能和启用隐私的Web3应用程序，为区块链世界带来了新的可能性。此外，OCEAN也是一个值得关注的项目，它是一个基于区块链的生态系统，允许个人和企业将数据货币化。它利用人工智能技术，为数据交易提供了新的方式，有望成为市场上的一个重要角色。二、Web3.0板块 Web3.0是区块链技术的新阶段，它带来了更加去中心化、更加智能的网络体验。在这个板块中，MASK是一个值得关注的标的。MASK是一个帮助用户从Web2.0过渡到Web3.0的门户，它是一个推特概念币，有望在Web3.0时代发挥重要作用。 RNDR，一个基于区块链的分布式GPU渲染网络平台，也是Web3.0板块中的一个重要项目。它为用户提供了更加高效、低成本的渲染服务，有望在数字艺术、电影制作等领域发挥重要作用。 AR则是一个去中心化存储项目，它与Meta旗下的Facebook、Instagram和WhatsApp合作，为用户提供了更加安全、便捷的数据存储方式。随着Web3.0的发展，AR有望成为市场上的一个重要角色。三、Layer2板块 Layer2是区块链技术的一个重要领域，它通过提供更高效、更安全的交易方式，为区块链应用的发展提供了新的可能。在这个板块中，ARB、OP和MATIC都是值得关注的标的。 ARB是一个二层扩容方案的领导者，布局性价比高。它通过提供更加快速、安全的交易方式，为区块链应用的发展提供了新的可能。而OP解锁巨量后基本面的压力相对较小，与Layer2生态相关。MATIC是投资了10亿美元构建ZK解决方案的项目，可能在坎昆升级后受益。在DeFi领域，SNX、GMX和RDNT也是值得关注的标的。SNX允许创建由资产债务支持的合成流动性，而GMX在Arb的TVL中占比超过30%，提供杠杆平台。RDNT则是在Arbb上的原生借贷市场，解决不同链/L2之间流动性割裂问题。它们为DeFi领域的发展提供了新的可能。总的来说，当前市场上的百倍标的主要集中在区块链和人工智能这两个板块中。投资者们可以通过对这些项目的关注和投资，把握市场的新机遇，实现财富的增长。今天的文章到这里就结束了，喜欢可以点个关注~更多好的文章等着你~ 如果您想了解更多币圈的相关知识和一手的前沿资讯，欢迎咨询我，我们有最专业的无门槛交流社区，每日发布行情分析、早评、优质潜力币种推荐。熊市无情人有情，欢迎大家一起交流！来源：金色财经

金色财经2023-11-21

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