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详解Web3原生数据管道的意义、挑战以及对行业的影响
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行联邦学习领域的研究，并出现了专门用于机器学习和人工智能操作的协议。数据训练/建模/计算 Akash、Bacalhau、Bittensor、Gensyn、Golem、Together 等。 *联邦学习是一种通过将原始模型分布在多个原生客户端上，使用存储的数据对其进行训练，然后在中央服务器上收集学习到的参数的方法，用于训练人工智能模型。 4.2.4 分析/使用下面列出的仪表板服务和最终用户的洞察与分析解决方案是允许用户观察和从特定协议中发现各种洞察的平台。其中一些解决方案还为最终产品提供 API 服务。然而，需要注意的是，这些解决方案中的数据并不总是准确的，因为它们大多使用单独的链下工具来存储和处理数据。也可以观察到解决方案之间的错误。同时，有一个名为“Web3 Functions”的平台可以自动/触发智能合约的执行，就像谷歌云等中心化平台触发/执行特定的业务逻辑一样。使用这个平台，用户可以以 Web3 原生方式实现业务逻辑，而不仅仅通过处理链上数据来获取洞察。仪表板服务 Dune Analytics、Flipside Crypto、Footprint、Transpose 等。最终用户的洞察与分析 Chainalaysis、Glassnode、Messari、Nansen、The Tie、Token Terminal 等。 Web3 Functions Chainlink 的 Functions、Gelato Network 等。 5.总结思考正如 Kant 所说的那样，我们只能目睹事物的现象，而无法触及其本质。尽管如此，我们还是利用了被称为“数据”的观察记录来处理信息和知识，我们看到信息技术的创新如何推动文明的发展。因此，在 Web3 市场中构建一个数据管道，除了具有去中心化的特点外，还可以作为实际捕捉这些机遇的起点发挥关键作用。我想用几点思考来总结本文。 5.1 存储解决方案的作用将变得更加重要拥有数据管道的最重要前提是建立数据和 API 治理。在日益多样化的生态系统中，每个协议创建的规范将继续重新创建，并且通过多链生态系统的碎片化交易记录将使个人更难以得出综合的洞察。然后，“存储解决方案”是能够通过收集碎片化信息并更新每个协议的规范，以统一格式提供集成数据的实体。我们观察到，现有市场上的存储解决方案（如 Snowflake 和 Databricks）正在迅速发展，拥有庞大的客户群体，通过在管道中运营各个层次进行垂直整合，并引领行业发展。 5.2 数据源市场中的机遇当数据变得更易获取且处理过程改进时，成功的用例开始出现。这会产生一个正循环效应，即数据源和收集工具会爆发性地出现——自 2010 年以来，由于构建数据管道的技术取得了巨大进展，每年收集的数字数据的类型和数量呈指数增长。将这一背景应用于 Web3 市场，未来可以在链上递归生成许多数据源。这也意味着区块链将扩展到各种业务领域。在这一点上，我们可以预期通过 Ocean Protocol 等数据市场或 Helium 和 XNET 等 DeWi（去中心化无线）解决方案以及存储解决方案来推进数据采集。 5.3 重要的是有意义的数据和分析然而，最重要的是不断询问应准备哪些数据以提取真正需要的见解。没有什么比为了构建数据管道而没有明确的假设来验证而构建数据管道更浪费的了。现有市场通过构建数据管道实现了众多创新，但也通过反复的无意义失败付出了无数的代价。对于技术堆栈的发展进行建设性讨论也是很好的，但行业需要时间来思考和讨论更基本的问题，例如应该将哪些数据存储在区块空间中，或者数据应该用于何种目的。“目标”应该是通过可操作的情报和用例实现 Web3 的价值，而在这个过程中，开发多个基本组件并完成管道是实现这一目标的“手段”。来源：金色财经
金色财经2023-08-13
速览近期流行的DeFi叙事及创新项目
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，Giza Tech 等项目正在尝试将机器学习模型转变为智能合约。但是此叙事中的项目通常由工具组成，因此并不真正值得投资。你可能还注意到我没有介绍最近很火但“不入流”的叙事。这些叙事不仅容易受到谣言的影响，除了炒作之外，它们不支持健全的投资。例如，Base 链的单向桥和导致黑客利用漏洞的无法验证的 DEX（LeetSwap），还有人们不顾一切地将加密货币发送到机器人创建的钱包中（Telegram Bot）。来源：金色财经
金色财经2023-08-12
日本政府将制定AI指导方针：仅供“参考” 不具法律约束力
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工智能服务的企业。负责人工智能开发和机器学习的运营商应保持一定程度的透明度，披露其人工智能项目所涉及的功能、目的和风险。另外，企业还应该披露用于训练生成式人工智能程序的数据类型。生成式人工智能模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练这些模型的初始数据要避免包括有危害或有偏见的内容是至关重要的。了解初始数据的性质也将有助于人工智能服务提供商更好地决定是否采用某个程序。这些披露还将有助于调查与人工智能程序有关的任何问题。日本政府将探索使用外部审计，以确保企业保持透明度。
金融界2023-08-12
2030年深度学习市场料超4000亿美元，这些公司或成赢家
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the Deep Learning）是机器学习（the machine learning）的一个不断发展的分支，使计算机能够从复杂的数据中学习。深度学习为人工智能领域的许多最新突破，如逼真的对话代理、语言翻译服务和自动驾驶汽车，做出了很大贡献。根据Acumen的研究，到2030年，深度学习市场的规模将超过4000亿美元，年复合增长率高达40%以上。深度学习在未来几年为投资者提供了丰富的机会。以下几个涉及深度学习领域的公司值得投资者重点关注，但是只适合作为投资参考，不建议作为投资决策的依据。 AMAZON.COM，INC. AMZN. Amazon.com，Inc. (AMZN)为客户提供一系列产品和服务。其商店提供的产品包括由其自行购买用于转售的商品和内容，以及第三方卖家提供的产品。Amazon制造和销售包括Kindle、Fire平板电脑、Fire TV、Echo和Ring在内的电子设备，还开发和制作媒体内容。Amazon还提供订阅服务，如Amazon Prime会员计划。其业务分为北美、国际和Amazon Web Services（AWS）三个部分。AWS部分包括为初创公司、企业、政府机构和学术机构提供全球销售的计算、存储、数据库和其他服务。Amazon向卖家、供应商、出版商、作者等提供广告服务，包括赞助广告、展示广告和视频广告。客户可以通过网站、移动应用、Alexa、设备、流媒体和实际访问商店来访问其产品。 Amazon.com Inc.在过去一个月内上涨了8.99%，在过去一年内下跌了2.89%。 ALPHABET INC. GOOG. Alphabet Inc. (GOOG)是一家控股公司。该公司的业务包括Google服务、Google Cloud和其他业务。Google服务包括广告、Android、Chrome、硬件、Google Maps、Google Play、搜索和YouTube等产品和服务。Google Cloud包括为企业客户提供的基础设施和平台服务、协作工具和其他服务。其他业务包括距离其核心Google业务更远的早期阶段技术，包括卫生技术和互联网服务的销售。Google Cloud提供面向企业的云服务，包括Google Cloud Platform和Google Workspace。Google Cloud Platform提供在网络安全、数据、分析、人工智能（AI）、机器学习和基础设施等方面的技术。该公司的Google Workspace是一种安全的沟通和协作工具，包括Gmail、Docs、Drive、Calendar、Meet等应用程序。 Alphabet Inc.在过去一个月内上涨了11.41%，在过去一年内上涨了7.92%。 NVIDIA CORPORATION NVDA. NVIDIA Corporation(NVDA)致力于加速计算速度以帮助解决计算问题。该公司有两个部门。计算和网络部门包括其数据中心加速计算平台、网络、汽车人工智能（AI）驾驶舱、自动驾驶开发协议和自动驾驶解决方案；电动汽车计算平台；机器人和其他嵌入式平台的Jetson；NVIDIA AI Enterprise和其他软件；以及加密货币挖矿处理器（CMP）。图形部门包括面向游戏和个人计算机（PC）的GeForce GPU、GeForce NOW游戏流媒体服务和相关基础设施，以及面向游戏平台的解决方案；面向企业工作站图形的Quadro/NVIDIA RTX GPU；用于基于云的可视化和虚拟计算的虚拟GPU（vGPU）软件；用于信息娱乐系统的汽车平台；以及用于构建和运营元宇宙和三维互联网应用的全息企业软件。 NVIDIA Corp.在过去一个月内上涨了0.49%，在过去一年内上涨了134.23%。 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION （IBM）国际商业机器公司（IBM）是混合云和人工智能（AI）以及商业服务的提供者。IBM提供整合的解决方案和产品，利用数据、信息技术来进行行业和业务流程。IBM分部包括软件、咨询、基础设施和融资。软件部分包括两个业务领域：混合平台和解决方案，包括在混合、多云环境中帮助客户运营、管理和优化其IT资源和业务流程的软件；以及交易处理，包括在银行、航空公司和零售等行业支持客户的关键任务、在地工作负载。咨询部分从事业务转型、技术咨询和应用运营。基础设施部分从事混合基础设施和基础设施支持。融资部分从事客户融资和商业融资。 IBM在过去一个月内上涨了7.77%，在过去一年内上涨了8.92%。 MICRON TECHNOLOGY, INC. MU. Micron Technology (MU)是内存和存储解决方案的提供商。其产品组合包括动态随机存取存储器（DRAM）、Negative-AND（NAND）、三维（3D）XPoint存储器和NOR、固态驱动器、图形和高带宽存储器（HBM）、受管理的NAND和多芯片封装。其品牌包括Micron和Crucial。其分部包括计算和网络业务单位（CNBU），包括销售到客户、云服务器、企业、图形和网络市场的存储器产品；移动业务单位（MBU），包括销售到智能手机和其他移动设备市场的存储器和存储产品；存储业务单位（SBU），包括销售到企业和云、客户和消费者存储市场以及其他分离存储产品的固态驱动器（SSD）；嵌入业务单位（EBU），包括销售到汽车、工业和消费市场的存储器和存储产品。 Micron Technology Inc.在过去一个月内上涨了4.74%，在过去一年内上涨了6.58%。注：本文图片均截图自finance.yahoo.com
Heidi2023-08-12
联准会新监管策略银行参与稳定币要先获批分析师解读：为机构铺路
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察和对加密市场未来走势的分析。通过利用机器学习等先进的AI技术，yPredict旨在帮助用户更准确地预测和理解加密货币市场的动态。对于持有YPRED代币的用户，yPredict提供了免费的平台访问权限，这意味着他们可以无缝地访问所有的分析和预测工具。 YPRED代币的总供应量有限，仅为1亿个。这为代币持有者提供了一个有吸引力的质押机会。通过质押YPRED，投资者可以期望获得5%至10%的年化回报率（APY）。点击这里访问yPredict 点击这里访问yPredict
Business2Community2023-08-11
Paypal推出新稳定币PYUSD Tether随即宣佈出APP还击
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Business2Community2023-08-11
九方数字人：AIGC技术，如何为金融科技赋能？
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类智慧的技术，AI能够通过数据库更新、机器学习、深度学习等方式，不断的实现优化迭代，7*24小时的在线服务，能够帮助用户在交互中实现高效的信息获取，不断完善市场认知，实现快速成长。随着科技的发展与创新，数字化的金融市场正在逐年崛起，金融科技也不再是机构的专属服务，而是以更加多元的方式，渗透进了普通投资者生活中的方方面面。在未来，必将有越来越多的“数字人”应用于服务领域，而作为金融领域的首发产品，九方财富开发的“九方数字人”，或将树立起一个新的行业标杆。三、未来已来，如何做好一笔投资？九方财富的经营愿景，是“成为客户投资理财的终身伴侣”，而“九方数字人”的发布，就是九方财富迈出的重要一步。据相关数据显示，目前我国共有79家证券投资机构，在过去20年内，我国的咨询业务领域正在快速拓张，不仅体现在业务范围的拓展，更体现在细分领域的专精度，以及更加多元化的服务模式。 2023年，在智能技术的浪潮下，证券投资咨询行业也迎来了一个转型与升级的新时期，利用技术创新与行业整合，有望给用户的投顾体验带来一次革命性的质变。因此，“九方数字人”的推出，并不只是一次AI技术力量的体现，更是九方财富基于多年的市场洞察，给出的一套综合性的解决方案。在这套解决方案下，无论是行业动态的捕捉，还是信息的分析与解码，以及最后的投资决策，都可实现“一站式”解决，大幅降低投资者在信息处理过程中的沉没成本，进一步展现出证券咨询行业在金融领域的核心价值。随着金融数字化的进一步加深，大数据模型与人工智能也必将迎来更广泛的应用，而作为智能交互的重要载体，“数字人”也必将释放出更多的想象力。未来已来，作为“金融数字人”的先驱者，“九方数字人”必将秉承着发展的目光持续创新，给投资者带来更加优质的投顾体验。九方数字人——九方诊股app正式发布，各大应用市场皆可下载。也可以打开微信搜索——九方诊股，欢迎下载体验！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-11
POW赛道翻红带火Dynex 币价暴涨数十倍背后面临社区多重质疑
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来提高去中心化网络的速度和效率，旨在为机器学习、金融科技和生物制药等提供算力。 Dynex网络节点是由PoUW矿工组成，允许任何矿工执行Dynex芯片计算并获得原生代币$DNX作为回报，从而实现去中心化网络来进行高速、高效的执行计算，甚至超过量子计算。不仅如此，Dynex还采用完全匿名点对点交易的隐私方式，且其代币$DNX无IC0、无预挖且无团队预留。技术上很多普通投资者难以验证（下文中我们会详细展开），但Dynex的市场表现却很惊艳。CoinGeoko数据显示，自今年年初以来，$DNX的价格最高翻了超34.7倍。从算力来看，hiveon.com算力管理平台数据显示，截至8月10日，$DNX的算力占比达到了18%，在该平台所列POW币中算力排名首位，远超KAS、ETC、RVN等项目。另外，Mining Pool Stats数据显示，截至8月10日，Dynex的网络算力为1.09 GH/s，排名第38位。而在过去6个月Dynex的算力整体也呈现上涨趋势，虽然曾因算法升级短暂出现下降，但随后又迅速恢复。从算力分布来看，前三大矿池的算力占整体的近84.4%。创始人曾因欺诈被SEC处罚，白皮书涉嫌抄袭 Dynex走红的同时，也开始出现白皮书抄袭、项目团队背景等质疑声。Dynex是个匿名团队，匿名身份在主打去中心化和隐私的Web3世界中并不少见，但这意味着一旦这些项目作恶，用户会很难追究他们的责任。对于团队身份匿名，据Dynex中文频道曾推文解释称，Dynex母公司为北欧一家芯片公司，因税务等问题暂未公开。不过，社区对于这种说法并不接受，有社区成员发现，Dynex创始人Daniel Mattes存在欺诈行为。Linkedin资料显示，Daniel Mattes是位奥地利互联网企业家和风险投资家，曾创办多家公司，包括人工智能公司42.cx、VoIP公司Jajah和移动支付与ID识别创业公司Jumio。其中，Daniel Mattes作为Jumio的前首席执行官，被美国SEC于2019年指控。根据SEC公开文件显示，Daniel Mattes曾在公司破产前欺骗投资者，不仅虚报公司营收，还未经上报偷偷出售公司股票。虽然Daniel Mattes对于这些指控既没有承认也未否认，但最终同意支付超1700万美元和解，且不再被允许在美国领导上市公司。不仅如此，据推特网友@OlivierHelden爆料，Dynex的前身或是DeepQ，后者不仅有相同的神经形态芯片项目，且Youtube上DeepQ宣传视频的Adobe Stock Flash序列号和Dynex官网的宣传视频完全相同（目前Dynex该视频已404无法显示）。有意思的是，还有社区成员透露，他因在Discord社区中询问DeepQ和Dynex的关系后，账号被禁止访问。除了团队背景，Dynex对外宣传的两大核心优势DynexSolve和PoUW也被质疑真实性。根据KOL@陈剑Jason的说法，Dynex可通过DynexSolve将任何现代GPU转变为模拟神经形态计算芯片，但这样革命性的技术却至今没有任何一篇公开论文。不仅如此，神经形态计算尚未在现实世界中得到应用，包括各所顶尖高校、美国军方、英特尔和IBM都还在探索阶段。而对于PoUW，分析师陈剑Jason则表示，对于一条区块链来说，PoUW在开始、过程和结束三个阶段都太非标了，任务的数量和出现频率非标，完成任务的难度和耗时非标，验证任务结果的正确性非标，从而导致根本无法稳定出块且有效验证，这条链将不具备基本的可用性。值得一提的是，陈剑还指出，Dynex官网显示已完成3300个任务，但目前正在进行的只有1个，且这些任务全部都是黑盒压根不知道在做什么，也没有任何发布任务的入口。对于这些技术问题，也有社区成员认为，Dynex能够在对外进行ML公测，说明其技术经得起公众拷问。不过，目前该公测因技术问题被多次推迟。此外，Dynex的白皮书还存在复制黏贴行为，如下图所示，Dynex部分内容几乎照搬了获得专利的美国公司MemComputing旗下的数字记忆计算机（DMM）白皮书。 Dynex和DMM白皮书部分内容对比总之，AI风口和POW概念翻红之下，Dynex受到资金青睐也在意料之中。特别是，随着Kaspa爆火带来POW挖矿潮，且以太坊从POW转向POS后大批矿机被闲置，Dynex也成为了矿工们的迁徙目标。而Dynex作为一个需要极强技术研发能力的项目，社区出于利益下的各种质疑也合乎情理，但要想打消来自市场的疑虑还得拿出“硬实力”。来源：金色财经
金色财经2023-08-11
Academic Labs通过先进的AI算法和AIGC重新定义了教育科技、宣布与Frac合作
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及识别改进的领域。这些功能是由先进的机器学习模型和神经网络提供支持的，构成了平台AI架构的基础。此外，该平台利用自然语言处理（NLP）来深入分析学生的互动，进一步增强了学习过程的个性化，创造出真正定制的教育体验。 Academic Labs的自适应AI驱动方法使其能够全面了解每个学生的独特学习模式、优势和改进领域。这种数据驱动的洞察力使平台能够打造高度个性化和有效的学习体验，从而显著提高学习成果和增加学生参与度。通过创新使用AIGC和自适应AI，Academic Labs不仅正在改变学生的学习方式，还在重塑整个数字教育领域。它提供了一个现代化且高效的解决方案，将个性化学习置于前沿，为教育技术设定了新的标准。区块链整合与未来计划随着Academic Labs在基于AI的在线教育领域的开创性之旅不断深入，该公司还在探索区块链技术的变革潜力。通过与Web3解决方案先驱Frac的合作，Academic Labs旨在推出自己的非同质化代币（NFT）和本地代币。这次朝向区块链技术的举措是Academic Labs的一个重要里程碑。使用NFT和代币将彻底改变学生、教育者和其他利益相关者在平台上的互动方式。这些数字资产将激励学习和内容创作，同时还确保了Academic Labs生态系统内的所有权、可追溯性和奖励。 Frac在Web3解决方案方面的专业知识将在实现这种区块链融合中发挥关键作用。这种合作将提供所需的技术基础设施和专业知识，确保将区块链技术平稳安全地整合到Academic Labs平台中。此外，Frac的能力将使教育内容创作者能够铸造自己的NFT，随后将这些NFT进行共同所有权、成员资格和共享。结论通过创新地运用基于AI的自适应学习和即将到来的区块链整合，Academic Labs正在将自己定位于教育技术行业的前沿。该公司利用先进技术来增强在线学习的承诺，这是对其愿景和创新精神的明证。随着Academic Labs不断创新，教育科技行业、投资者和科技爱好者无疑将会密切关注。AI、AIGC和区块链技术的结合有望彻底改变在线教育，使学习对所有学生更具个性化、吸引力和奖励性。在线教育的未来已经到来，而Academic Labs正在引领潮流。来源：金色财经
金色财经2023-08-11
金色Web3.0日报 | 阿根廷数据保护局对Worldcoin进行调查
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EDX将利用Solidus Labs的机器学习检测模型和通用客户风险概况功能来识别其平台上的异常或可疑活动，并审查和协调适当的风险应对措施。 2.Circle CEO呼吁美国建立拥抱DeFi世界的链上美元系统 8月10日消息，Circle联合创始人兼首席执行官Jeremy Allaire发布一则宣传片，呼吁美国就数字货币“做出选择”，并重申美元面临的威胁。 Allaire在视频内容提及加密货币“从根本上改变支付方式”的能力，并与九十年代末拨号互联网与如今在智能手机、人工智能等技术下的现代网络状态进行比较，称“唯一没有跟上技术动作的是美元”。 Allaire表示，在当今的全球经济中，美元的强势地位正受到威胁。“让我们建立一个链上美元，它是一个强大的开发者原语，它拥抱多链、动态的DeFi世界，包括小额支付甚至是大规模资本市场。让我们在美国内建设这个系统，让全世界知道美国监管机构正在确保这些系统的安全、透明并受到银行级监管风险管理标准。” 3.Aave社区发起“将sDAI作为抵押资产引入Aave V3”的ARFC提案 8月10日消息，Marc Zeller在Aave治理论坛发布关于将sDAI作为抵押资产引入Aave V3以太坊池的ARFC提案，旨在与MakerDAO生态系统创造新的协同效应。根据该提案，Aave可以为用户提供同时获得DSR收益和利用其资产作为抵押品的双重利益。若该提案获批，sDAI和DAI将同时作为Aave V3以太坊池的储备资产，其中sDAI主要用作抵押品，而DAI作为可借资产。 4.opBNB测试网将于8月14日进行PreContract硬分叉 8月10日消息，BNB Chain宣布，opBNB测试网将于区块高度5114294进行PreContract硬分叉，预计时间为北京时间8月14日14:00。opBNB全节点运行者需在指定时间之前完成升级。此次升级包括将预部署合约WBNB名称设置为Wrapped BNB，符号设置为WBNB。 5.以太坊上海升级以来ETH质押率增涨147% 金色财经报道，据Token Unlocks提供的数据，以太坊上海升级刺激了显着的发展，特别是在ETH质押领域，这一激增最显着的指标之一是质押以太坊的大幅增加，总共质押了2299万枚ETH，约占总发行量的18.86%。然而，考虑到上海升级期间，质押了584万枚ETH，约占流通量的4.8%，说明了升级直接影响的显着增长，净质押率飙升了147%。元宇宙热点 1.香港理工大学成立元宇宙实验室，并获1000万港元捐赠 8月10日消息，香港理工大学与港股上市公司高升集团共同成立元宇宙 + 联合实验室，高升集团拟在未来 5 年向理大捐赠 1000 万港元，新成立的实验室将把元宇宙技术推展至企业协作、工业应用、环保及智慧城市、能源管理和可持续供应链系统等。目前香港理工大学已设立区块链科技、元宇宙科技、人工智能及大数据计算等多个硕士课程，并在本科生课程内增加人工智能及数据分析等内容。 2.杭州第19届亚运会正式发布“亚运元宇宙” 金色财经报道，“数智元动力，赋能新亚运”亚运官方元宇宙发布仪式8月10日上午在浙江省杭州市举行。杭州亚组委联合中国移动正式发布“亚运元宇宙”平台。“亚运元宇宙”融合了AI智能、数字孪生、VR等数字技术。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经
金色财经2023-08-10

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