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加密做市商就是“幕后庄家”？
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也为做市商提供了更多的工具和手段，例如机器学习、大数据等，以优化交易决策和风险管理。流动性激励这里顺带提一下 Uniswap 创新性提出的 AMM 也是做市商的一种，他可以允许任何人参与做市并获得报酬，DeFI 也因此得以快速发展起来，并且不断创新；合规和监管加强阶段随着加密市场的发展，监管机构对于加密交易的监管力度也在不断加强。总体而言，加密做市商不断发展和演变以满足市场需求并提供更高效的买卖环境，贯穿加密市场的整个时期，在其中扮演着重要角色。做市商的盈利方式与传统做市商一样，加密做市商也是通过买卖的价差来获得利润。但是，由于加密市场缺乏监管，作恶成本极低，信息流和主动权主要掌握在这些行业顶端手中，做市商在加密行业的形象很容易和「庄」挂钩，散户投资者很容易成为其收割的对象。 1）做市商的盈利方式主要来自以下几个方面（可以放在台面上说的）：买卖价差（Spread）：做市商通过在市场上同时提供买入和卖出的报价，利用买卖价差来获取利润。他们会将买入价设置较低，卖出价设置较高，从中获得差价利润。这种差价通常被称为「Spread」，是做市商最主要的盈利来源之一；交易手续费：做市商在提供流动性的同时，也会根据平台的规定收取手续费。这些手续费是参与者支付给平台的费用，做市商作为提供流动性的角色，可以从中获得一部分作为盈利；套利交易：做市商通常会利用不同平台之间的价格差异或市场波动来进行套利，以获取利润。这种套利操作通常需要快速的执行速度和高度的自动化买卖系统；流动性奖励：一些平台或协议会通过流动性激励机制向提供流动性的做市商提供奖励，例如 Token 奖励。可以看出，做市商的收益来源主要有两块： A.服务于项目方 B.服务于交易平台 2）做市商与项目方的关系项目方与做市商的关系主要通过提供流动性服务来建立，尤其是新项目刚上线时，需要做市商进行价格管理，做市商起到的作用主要三点： A.提供流动性 B.稳定价格，防止价格过高或过低导致项目失败 C.市值管理，提高项目知名度除了提供流动性，做市商还会帮项目方制定 Token 价格策略以及帮助团队套现。做市商与项目方的合作条款和合同会规定双方的权利和义务，包括准备金要求、合作期限、利润分成等问题。总体而言，项目方与做市商的合作方式和条款会根据双方的具体情况而有所不同，需要在协商一致的基础上进行合作，并遵守相关法律框架。做市商会选择知名项目来合作增加品牌曝光度，项目方也会选择知名做市商，来增加项目成功率。需要注意的是，很多做市商，在是做市商的同时，也是投资机构，这样可以对投资项目进行更好的扶持。 3）做市商与交易平台的关系流动性作为交易平台最根本的基建，所以平台会给予做市商很多优惠，例如手续费折扣、杠杆资金、出入金额度、API 内部通道以及机构客户账户 / 账务体系等，这些优惠旨在吸引并支持做市商为交易平台提供流动性支持。需要注意的是，不同的平台可能对做市商有不同的要求和合作模式。有些平台可能会指定特定的做市商合作，新项目上线后，项目必须和指定做市商合作才能上市。做市商作为加密行业的食物链顶端，但并不保证一定能盈利，也会面临市场风险和流动性风险。之前的 luna 崩盘带来的连锁反应导致做市商全面溃败，市场流动性枯竭，不过这也和这个行业监管不完善，行业不透明等问题，存在各种挪用用户资金，随意加杠杆等问题有关。其中 Alameda Research 便是典型代表。主流做市商在加密行业存在许多做市商，但由于加密市场与传统金融还有很大差距，做市商与交易平台合作，很容易形成垄断，市场的流动性被几家大型市商主导，我们这里介绍几个目前比较知名的（很多项目的做市商是没公开的，所以只列出部分）： Jump Trading: 一家成立于 1999 年的高频交易巨头。做市项目：Solana 生态、各类 dex、LUNA、MASK、LDO 等； WintermuteTrading：2017 年成立的数字资产算法交易公司。做市项目：OP、BIUR、ARB 等； DWF Labs：成立全球性的 Web3 风险投资和做市商，23 年突然进入大众视野。做市项目：CFX、MASK、ACH、FET，YGG，近期因 YGG、DODO 等项目的大幅波动而被指责操纵市场； Sigma Chain：在瑞士注册的加密资产买卖公司，SEC 在针对某安的诉讼文件中称 CZ 为其实际所有者； Galaxy Digital：成立于 2018 年的加密和区块链资产管理公司； B2C2：一家成立于 2015 年的加密金融服务公司，在全球范围内进行加密资产的交易和市场制造； GSR：一家成立于 2013 年的加密金融服务公司，总部位于香港的； Amber Group：一家总部位于香港的全球性加密金融科技公司，成立于 2017 年。很多项目的做市服务与具体细节，处于未公开状态，很多言论是通过一些做市人员访谈透漏出来的只言片语，大多处于「闷声发大财」的状态。毕竟，让普通投资者知道是谁「割」了他，名声也不保，还不如处于隐匿状态。就如之前的 WLD 做市相关信息以及各种细节，还是推上有网友从各种细节中扒出来的。小结以上，便是关于做市商的相关内容，作为加密市场的关键参与者，做市商在维持市场流动性、提高市场效率和降低成本方面发挥着重要作用。对于投资者来说，了解做市商的相关知识，将有助于参与市场。来源：金色财经
金色财经2023-08-27
中风瘫痪18年 AI让她再次「开口说话」：脑机接口模拟表情数字化身当嘴替
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omputing stack）中有一个机器学习AI。几周来，Ann与团队合作训练系统的人工智能算法，以识别她的大脑中1000多个单词的神经信号模式。这需要一遍又一遍地重复1,024个单词的会话词汇中的不同短语，直到计算机识别出与所有基本语音相关的大脑活动模式。研究人员没有训练AI识别整个单词，而是创建了一个系统，可以从音素的较小组件中解码单词。音素以与字母形成书面单词相同的方式形成口语。例如，「Hello」包含四个音素：「HH」、「AH」、「L」和「OW」。使用这种方法，计算机只需要学习39个音素，就可以破译英语中的任何单词。这既提高了系统的准确性，又使速度提高了三倍。但这只是研究的一个小序曲，重头戏在AI对Ann意图的解码和映射。电极被放置在大脑区域，研究小组发现这些区域对语言至关重要研究团队通过深度学习模型，将检测到的神经信号映射到语音单元、语音特征，以输出文本、合成语音和驱动虚拟人物。刚刚提到，研究人员与Speech Graphics公司合作制作了患者的虚拟形象。 SG的技术根据对音频输入的分析，「逆向设计」出面部必要的肌肉骨骼动作，然后将这些数据实时输入游戏引擎，制作成一个无延迟的形象。由于病人的精神信号可以直接映射到化身上，因此她也可以表达情感、甚至进行非语言交流。多模态语音解码系统概述研究人员设计了一个语音解码系统，帮助因严重瘫痪和无法发声的Ann重新与他人进行沟通交流。 Ann与团队合作训练AI算法，以识别与音素相关的大脑信号（音素是形成口语的语音亚单元）研究人员在Ann的大脑皮层上植入了一个有253个通道的高密度ECoG阵列，特别是覆盖了与语言有关的大脑皮层区域，包括SMC和颞上回。简单来说，这些区域与研究人员的面部、嘴唇、舌头和下巴的动作有关 (1a-c)。通过该阵列，研究人员可以检测到这些区域在Ann想要说话时的电信号。研究人员注意到当Ann尝试移动她的嘴唇、舌头和下巴时，阵列可以捕获到不同的激活信号 (1d)。为了研究如何从大脑信号中解码语言，研究人员让Ann在看到屏幕上的句子后尝试无声地说出这个句子，即做出发音的动作。研究人员从Ann头部的253个ECoG电极捕获到的信号中，提取了两种主要的大脑活动信号：高伽玛活动（70-150赫兹）和低频信号（0.3-17赫兹）。随后便使用了深度学习模型去学习如何从这些大脑信号中预测发音、语音和口腔动作，最终将这些预测转化为文本、合成语音和虚拟化身的动作。文本解码研究团队希望从大脑中解码文本，特别是在患有发音困难的人尝试说话的情况下。但他们早期的努力遭遇了解码速度慢和词汇量小的限制。本研究中，他们使用了电话解码（phone decoding）的方法，这使他们能够从大词汇量中解码任意短语，并实现接近自然说话的速度。为了评估实时性能，当Ann尝试默读249个句子时，研究团队解码了文本。这些句子是从一个包含1024个单词的句子集中随机选择的，并且在模型训练时并未使用过。为了解码，他们从ECoG信号中提取了特征，并使用了双向循环神经网络（RNN）进行处理。他们使用了几个标准指标来评估解码性能，包括单词错误率（WER）、电话错误率（PER）、字符错误率（CER）和每分钟单词数（WPM）。研究团队观察到，当解码速度为78.3 WPM时，这已经超过了Ann使用其辅助设备的通常通信速度，并且接近自然说话的速度。为了评估信号的稳定性，他们进行了一个单独的任务，要求Ann默读NATO的26个代码词或尝试进行四种手势动作。结果显示，神经网络的分类器性能非常好，平均准确率高达96.8%。最后，为了评估在没有任何单词之间暂停的情况下对预定义句子集的模型性能，他们对两个不同的句子集进行了模拟解码，结果显示对于这些经常被用户使用的有限、预定义的句子，解码速度非常快且准确性非常高。语音合成文本解码的另一种方法是直接从记录的神经活动中合成语音，这可以为无法说话的人提供一条更自然、更有表现力的交流途径。以前对言语功能完好的人进行的研究表明，在发声或模仿说话时，可以通过神经活动合成可理解的语音，但这种方法尚未在瘫痪者身上得到验证。研究人员将在音频-视觉任务条件下试图默读时的神经活动直接转化为可听见的语音进行了实时语音合成（图3a）。为了合成语音，研究人员将神经活动的时间窗口传递到一个双向循环神经网络（RNN）中。在测试之前，研究人员训练RNN预测每个时间步骤的100个离散语音单元的概率。为了创建训练的参考语音单元序列，研究人员使用了HuBERT，这是一个自监督的语音表示学习模型，它将连续的语音波形编码为捕获潜在音位和发音表示的离散语音单元的时间序列。在训练过程中，研究人员使用了CTC损失函数，使RNN能够在没有参与者的静默言语尝试和参考波形之间的对齐的情况下，学习从ECoG特征到这些参考波形中派生的语音单元之间的映射。在预测了单元概率后，将每个时间步的最可能单元传入一个预先训练的单元到语音模型中，该模型首先生成一个梅尔频谱图，然后会实时将该梅尔频谱图合成为听得见的语音波形。在离线情况下，研究人员使用了一个在参与者受伤之前的短时间段内训练的语音转换模型，将解码的语音处理成参与者自己的个性化合成声音。面部头像解码研究人员开发了一种面部化身BCI界面，用于将神经活动解码成发音的语音手势，并在视听任务条件下呈现出动态的虚拟面部（图4a）。研究人员为了实现合成面部头像的动态动画，采用了一个被设计来将语音信号转化为面部动作动画的头像动画系统（Speech Graphics）。研究者采用了两种办法来为头像制作动画：直接方法和声学方法。直接方法是从神经活动中直接推测发音动作，不通过任何语音中介。声学方法则用于实时音视频合成，它确保解码的语音音频和头像的动作之间达成低延迟同步。除了伴随合成语音的发音动作外，完整的头像脑机接口还应该能够显示与语音无关的口面动作和表达情感的动作。为此，研究者收集了参与者在执行额外两项任务时的神经数据，一是发音动作任务，二是情感表达任务。结果显示，参与者可以控制头像BCI来显示发音动作和强烈的情感表达，这揭示了多模态通信脑机接口恢复表达有意义的口面动作的潜力。发音表征驱动解码在健康的说话者中，SMC（包括前中央回和后中央回）的神经表征编码了口面肌肉的发音动作。将电极阵列植入到参与者的SMC中心时，研究人员推测：即使在瘫痪后，发音的神经表示仍然存在，并且推动了语音解码的性能。为了评估这一点，研究者拟合了一个线性的时间感受场编码模型，根据在1024字通用文本任务条件下，文本解码器计算的音素概率来预测每个电极的HGA。对于每一个被激活的电极，研究者计算了每个音素的最大编码权重，从而得到了一个音位调谐空间。在这个空间中，每个电极都有一个与其相关的音素编码权重向量。来源：金色财经
金色财经2023-08-26
国外最受欢迎的X.AI空投现已开启,免费领取X.DOGE领取教程
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平台会收集大量图片数据构建数据集，通过机器学习的方法，训练神经网络模型,让计算机学习如何生成图像，输入一些关键词或者画一些草图，让计算机基于已经训练好的模型来生成图片。 X.Doge未来 X.Doge 生态系统会为用户免费提供NFT生成技术，这样可以让更多的人知道我们，或者加入我们。在社区团队的推动下，会让X.Doge变的不一样。 X.Doge虽然是一个免费开放的X.AI平台，但是超过一段时间过后，还需要一直使用X.Doge平台，你将需要持有X.Doge 激活X.Doge平台使用，通过一个月，两个月过后.X.Doge将从100倍变成1000倍，5000倍甚至10000倍。我们会不断的去完善我们X.AI机器人让他更加智能，利用先进的人工智能技术、用户很好的使用体验和基于NFT市场强烈需求并培养一个蓬勃发展的加密社区。是的，这就是你一直在等待的那个。文本到图像使用 AI 来理解您的单词，并每次将它们转换为独特的图像。像魔术一样。来源：金色财经
金色财经2023-08-26
AI会引发下一次能源危机？
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。未来，随着AI的普及，这种革命性的机器学习形式的能源影响不应被忽视。能源问题的重视，或许能为投资者创造一次新的机遇。 $美国超微公司(AMD)$ $英伟达(NVDA)$ $微软(MSFT)$
老虎证券2023-08-25
雷军：小米研发大模型的方向是轻量化和本地部署
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大模型指参数数量巨大、层次结构复杂的机器学习模型。这些模型通常具有十亿到千亿甚至万亿个参数，通过大量的数据进行训练，提供更高的理解和生成能力。在我们看来，大模型不仅是指模型参数多、尺寸大，更重要的是代表了一种新的训练范式。我们将其总结为：大数据、大任务、大参数。 -大数据：指需要用海量的数据去训练，让模型从中自动挖掘出所需的信息。通常采用自监督或者无监督学习方式，无需人工标注就可以提炼规律、学习知识，从而提升模型的眼界。 -大任务：指学习的目标足够复杂、覆盖面广。这样才能“强迫”模型按照模块化、高类聚、低耦合的方式组织知识点，实现举一反三的泛化能力。 -大参数：指模型的知识容量。大模型的参数规模越大，模型的表达能力和学习能力也就越强。在这个范式中，我们认为大数据和大任务是不可或缺的。如果没有大数据，模型不可能学到丰富的常识；如果没有大任务，知识点和技能点不可能在模型中有机高效地组织起来。 0 2 布局人工智能全力突破大模型 ▍以AI为基石，沉淀技术积累我们基于未来的思考与理解，选择对人类文明有长期价值的战略方向，并坚持长期持续的投入。我们已经布局了12个技术领域，99个细分赛道，未来五年（2022-2026）至少投入1000亿以上的研发经费！ AI是未来的生产力，也是小米长期持续投入的底层赛道。小米很早就对人工智能进行布局，2016年小米AI实验室成立，并组建了第一支视觉AI团队，今年4月成立专职大模型团队，历经7年6次扩展，小米人工智能团队已经有3000多人，逐步建立了视觉、语音、声学、知识图谱、NLP、机器学习、多模态等AI技术能力。成为浪潮之上的角逐者，必须有对技术的沉淀和积累。作为小米AI技术的“试验田”和“弹药库”，小米AI实验室会研发中长期的前沿技术，围绕小米业务做储备，在集团需要的时候输出“弹药”。小米对AI的深刻认识与掌握的技术能力，也有效地赋能了手机、机器人等各个业务板块。大模型是未来科技的发展趋势，更是下一个人工智能的高地。2021年开始，小米就对大模型的方向特别关注，并开展了对话大模型的预研工作。在闲聊对话场景下，依托于月活超过1.15亿的智能语音助理小爱同学，小米研发了参数规模为28亿的对话模型，达到了当时同等参数规模下业界的较高水平。这为小米积累了多卡分布式训练的经验，为后续开展大规模语言模型训练奠定了基础。 ▍小米大模型：轻量化、本地部署小米拥有品类众多的设备，是全球规模领先的消费级物联网平台。设备多样，使用场景也各不相同，一个大模型难以兼顾。如果把一部分大模型能力下放到端侧，不仅能更好地保护用户隐私、而且有机会在本地实现千人千面的个性化定制。软硬结合，生态连结，这是大模型技术与小米生态结合的最优方案，让用户既可以拥有数据安全，又可以拥有大模型的先进生产力。因此，“轻量化、本地部署”是小米大模型技术的主力突破方向。目前，我们自研的13亿参数的端侧模型已经在手机端跑通，部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。与早些时候市场上放出的手机端大模型的方案相比，小米会调整模型结构和参数大小，适配各种芯片在内存和算力上的特点，致力于达到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。 0 3 布局人工智能全力突破大模型 ▍自有数据更懂小米数据上，我们自己挖掘整理的训练数据占比达到了80%，其中小米自有的产品和业务数据量达到3TB。因此我们的大模型最懂小米的产品，最懂小米的业务。 ▍效率和效果的最佳平衡结构上，我们根据对Transformer结构的理解，融合了自身的实践经验进行改良；并且充分考虑设备端芯片的特色要求，合理设置模型的宽度和深度，致力于达到效率和效果的最佳均衡。▍更多策略更少浪费训练策略上，采用小米提出的ScaledAdam优化器和Eden学习率调度器，显著提升收敛速度的同时减少了优化器中显存的浪费。由于模型的知识容量有限，需要更精巧地安排训练数据的顺序，使得模型尽可能多地掌握知识点和技能，减少参数的浪费，以此实现“轻量化”。 ▍为用户隐私安全保驾护航模型部署到端侧后，信息不用上传到云端，所有计算都在本地进行，可以从根本上保证用户隐私不被泄露。即使在端云结合的服务框架下，隐私信息会存储在端侧，涉及它们的计算也尽可能在端侧完成。即使偶尔需要使用云端的能力，信息也会经过处理和加密。 0 4 仰望技术星空脚踏体验实地截至2023年8月10日，小米自研的大规模预训练语言模型MiLM-6B，参数规模为64亿，在权威中文评测榜单C-EVAL和CMMLU中位列同等参数规模大模型第一。在C-Eval评估中，MiLM-6B 的平均分为60.2，总榜单排名第10、同参数量级排名第1。 “C-Eval”是由上海交通大学、清华大学、爱丁堡大学共同构建的一个针对基础模型的综合中文评估套件。它由 13948 道多项选择题组成，涵盖 52 个不同学科和四个难度级别，覆盖人文、社科、理工，及其他专业四个大方向，用以帮助中文社区研发大模型。在CMMLU评估中，MiLM-6B在Five-shot和Zero-shot 测试中的平均分分别为57.17和60.37，均位列中文向模型第1。 “CMMLU”是一个综合性的中文大模型评估基准，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，涉及自然科学、社会科学、人文、以及常识等，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。通过打榜，验证了我们对特定垂域进行定向增强的技术能够达到怎样的效果，这也是用轻量化模型进行业务定制的必备能力。虽然小米大模型取得了优异的成绩，但我们不会把榜单排名与用户体验画上等号。好成绩的背后，更重要的还是打磨技术、沉淀方法论，将它们运用到产品，提升用户体验才是我们的终极目标。科技应着眼于解决问题，以需求与应用为落点。小米大模型采用“轻量化、本地部署”的方案，能够更好地解决多场景、个性化的用户需求。一方面，大模型本地运行无需担心“弱网、无网”情况，且响应速度快，使用稳定；另一方面，在提供更加个性化服务的同时，也能够更好地保护用户隐私，让技术真正改善用户体验，让成绩真正落地有效。 0 5 始终坚持小米愿景始终坚持技术为本铁律小米作为一家科技公司，将始终坚持我们的愿景、价值观：让所有人都能享受科技带来的美好生活，同时始终坚持技术为本的铁律，持续加大研发投入。2023年，小米研发投入预计会超过200亿。此外，截至目前，我们的全球专利数已超过32000+件。质量也非常高，在《全球5G标准必要专利及标准提案研究报告（2023）》中，首次进入全球前十，可以说，在榜的企业，小米是最年轻的，速度最快的！小米还很年轻，但是在技术投入与技术积累上，已经走在前列，取得了巨大的进展。时代在不断变化，小米也在不断成长，这一次小米科技战略升级，代表着我们不仅要对现在的生活有贡献，也要对人类未来的生活进步发展有贡献，构建我们的核心竞争力，成为一家真正伟大的科技公司。未来，小米将扩大模型规模，不断探索端云结合、多模态融合的大模型解决方案，与小爱同学、MIUI、IoT、机器人、汽车等业务结合，提升小爱同学的理解能力与智能家居指令的识别能力等，给予用户更加个性化的智能体验，按照我们的思路，走出不一样的道路。
金融界2023-08-25
AIGC有望打破保险代理人“杀熟”模式
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或视频。这类内容可以通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成，即生成式AI。 AI最初设立的目的是让机器像人类一样思考解决问题。目前AI的总体目的是通过各种算法解决问题提高生产效率。 AIGC多样化的内容生成能力使其覆盖各类内容形式，各类应用场景正随技术进步逐渐落地。AIGC不仅可覆盖文本、音频、图像、视频等基本内容模态，还可综合图像、视频、文本进行跨模态生成，并应用于各类细分行业成为具体的生产力要素，例如游戏行业中的AI、NPC、虚拟人的视频制作与生成等。保险AIGC应用是大势所趋随着人工智能技术的不断发展，保险营销领域也迎来了新的变革。AIGC（人工智能保险营销）作为一种基于人工智能的保险营销策略，正逐渐成为保险行业的热门话题。AIGC旨在通过大数据分析、机器学习等技术手段，帮助保险公司在海量信息中精准挖掘潜在客户，提高营销效率，降低成本。 AIGC的发展历程可追溯到20世纪90年代，当时保险公司开始尝试使用基于数据挖掘的营销策略。随着互联网和社交媒体的兴起，保险公司开始利用这些渠道进行营销。而如今，人工智能技术的成熟使得保险公司能够更精准地定位潜在客户，提高营销效果。在实际应用中，AIGC已经取得了一些显著的成果。例如，某大型保险公司通过与AIGC公司合作，实现了营销效率的提升。具体而言，该保险公司利用AIGC采集了大量客户数据，对潜在客户进行了精准画像，并根据其需求推出了定制化的保险产品。这一策略使得该公司的营销成本降低了30%，同时业绩也得到了显著提升。保险营销的本质是保险价值理念传播在金融服务的领域中，保险营销占据着举足轻重的地位，它既是一个行业的发展动力，也是消费者需求满足的关键环节。然而，对于保险营销的本质，人们的理解各不相同。有些人将其视为推销保险产品的过程，有些人则认为保险营销是一种市场策略。然而，在我看来，保险营销的本质在于传播保险的价值理念。保险营销，简单来说，就是通过各种手段，让更多的人了解和接受保险产品，从而激发其购买欲望的过程。然而，这只是保险营销的表面现象。深入探究，你会发现，真正的保险营销是通过传播保险的价值理念，改变人们的保险观念，提高人们对保险的认识和需求。这种价值理念的传播，主要表现在以下几个方面：首先，保险公司通过保险营销向消费者传达保险的保障意义。让消费者理解，购买保险并非是消费，而是对自己和家庭的一种保障投资。这种保障不仅包括物质保障，也包括精神保障，让消费者在面对未知的风险时能有更多的应对手段。其次，保险营销通过传播保险的价值理念，让消费者认识到保险是一种生活的必需品，而非奢侈品。保险公司通过各种方式，让消费者明白，保险并非只有在出现意外时才有作用，而是在日常生活中，作为一种风险分散的工具，满足人们对于稳定和安全的需求。再者，保险营销通过传播保险的价值理念，也在塑造和强化整个社会的风险意识。保险公司通过各种渠道和手段，让更多的人认识到风险的存在，并了解到保险在应对风险中的重要作用。这不仅有利于提高社会的风险管理水平，也有助于推动社会的发展和进步。因此，我们可以看出，保险营销的本质并非只是推销保险产品，而是通过传播保险的价值理念，改变人们的保险观念，提高人们对保险的认识和需求。为了实现这个目标，保险公司需要不断创新和改进营销策略，以更有效地传播保险的价值理念。在未来的发展中，保险公司需要更加注重对保险价值理念的传播，以此为核心，打造出更具有吸引力和竞争力的保险产品，以满足消费者的需求。同时，保险公司也需要通过持续的创新和改进，提高自身的服务质量，提升消费者对保险的信任度和满意度。 AIGC从本质上改变了保险价值传播的效率与方式在保险业务中，如何有效地传播保险价值是关键。传统的保险营销方式，如广告、推销和客户服务等，虽然仍然发挥着重要作用，但随着人工智能和大数据等技术的发展，AIGC（人工智能生成内容）正在为保险价值传播带来全新的变革。AIGC不仅提高了保险价值传播的效率，更从根本上改变了其方式，对保险业产生了深远的影响。首先， AIGC技术可以通过分析海量的数据，为保险营销人员提供更准确的客户洞察。这有助于实现更好的个性化定制，将保险产品和服务精准地传递给目标客户。通过更好地理解客户需求和行为模式，保险营销人员可以有效地传达保险价值，并提供符合客户期望的保险解决方案。这种个性化的传播方式不仅能够满足消费者的个性化需求，也提高了保险公司的营销效率。其次，AIGC技术可以在保险价值传播的过程中提供更好的客户体验。通过使用自然语言处理和机器学习等技术，保险营销人员可以提供更加智能化和个性化的客户服务。无论是通过聊天机器人、语音助手还是智能推荐系统，都可以使客户感受到更高效和便捷的服务，从而增强对保险价值的认知和接受度。这种自动化的服务方式，不仅能够随时解答用户的问题，提供及时的服务，更能够节省人力成本，提高服务效率。此外，AIGC技术可以高效高质量的输出专业保险内容，代理人可以将这些内容通过社交媒体、博客、视频等多元化的渠道，进行广泛的保险知识传播。这种多元化的传播方式，能够吸引更多的用户关注和学习，提高用户对保险的认知和理解。通过利用新兴的传播渠道和技术工具，AIGC改变了传统保险价值传播的方式和范围。总的来说，AIGC从本质上改变了保险价值传播的效率与方式。这使得保险业可以更加智能化、高效化地传递保险价值，满足客户的需求和期望，推动保险行业的发展和进步。然而，保险公司也需要面对并解决由此带来的挑战，以实现保险业的可持续发展。在未来的保险业中，如何有效利用AIGC技术进行保险价值传播将成为关键。保险公司应积极探索AIGC的应用场景，结合自身的业务特点和发展战略，制定出适合自己的AIGC应用策略。同时，保险公司也需要加强对AIGC技术的管理和监督，以确保其应用的安全性和合规性。 AIGC有望打破保险代理人“杀熟”模式，开启“陌生拓客”新通道在保险行业，代理人的销售模式一直是个热门话题。其中，“杀熟”模式屡遭诟病，即代理人倾向于向熟人推销产品，而忽视了对陌生人的销售。这种模式的优势在于，利用熟人关系可以有效地降低客户的不信任感，更容易促成交易。然而，随着人工智能的发展，特别是生成式人工智能AIGC的崛起，这种模式可能会被打破，开启“陌生拓客”的新通道。 AIGC的发展，使得代理人不再完全依赖于熟人关系。AIGC可以帮助保险代理人开启“陌生拓客”新通道，吸引和服务那些传统保险代理人未曾触及的客户群体。通过利用新兴的传播渠道和技术工具，AIGC可以打破传统的地域和人际关系限制，实现更广泛的市场覆盖。另外通过使用AIGC应用，代理人可以获取大量的客户数据，并通过深度学习和预测分析来分析这些数据。这使得他们能够更好地理解潜在客户的需求，并为其推荐最合适的保险产品。同时，AIGC也可以帮助代理人更好地管理他们的时间和任务，提高工作效率。但是，AIGC并不是要完全取代代理人，而是作为一种辅助工具，提升代理人的工作效率和质量。AIGC可以帮助代理人快速获取和整理信息，提供个性化的推荐，但最终的销售决策还是需要代理人根据具体情况做出。 AIGC为保险代理人提供十二大应用场景随着科技的发展，人工智能正在逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中AIGC（生成式人工智能）的发展更是为许多行业带来了前所未有的机遇。对于保险行业来说，AIGC的应用场景已经多达十二种，为保险代理人的工作带来了巨大的改变。 1.借助AIGC回答客户问题：保险代理人可以利用AIGC来回答客户的问题，提供即时的保险咨询和解答。 2.借助AIGC绘制用户画像：通过分析客户数据和行为模式，AIGC可以帮助保险代理人绘制客户的详细画像，了解他们的需求和偏好。 3.借助AIGC撰写营销软文：AIGC可以辅助保险代理人撰写吸引人的营销软文，提供更具吸引力和说服力的保险产品介绍和推广材料。 4.借助AIGC生成营销视频：AIGC可以帮助保险代理人生成专业的营销视频，用于宣传和推广保险产品。 5.借助AIGC提升专业能力：保险代理人可以利用AIGC提供的培训资源和学习材料，提升自己的专业知识和技能。 6.借助AIGC获取网络客户：通过利用AIGC提供的网络营销工具和技术，保险代理人可以吸引和获取更多的网络客户。 7.借助AIGC招募团队成员：AIGC可以帮助保险代理人筛选和招募合适的团队成员，提高团队的专业素质和能力。 8.借助AIGC策划营销活动：AIGC可以提供市场调研和数据分析支持，帮助保险代理人策划和执行有效的营销活动。 9.借助AIGC撰写培训课件：保险代理人可以利用AIGC生成培训课件，用于培训团队成员和提升业务能力。 10.借助AIGC培养团队成员：AIGC可以提供个性化的培训和学习计划，帮助保险代理人培养团队成员的专业素质和能力。 11.借助AIGC管理团队成员：AIGC可以提供团队管理工具和技术支持，帮助保险代理人有效管理团队成员和业务流程。 12.借助AIGC提升团队业绩：通过利用AIGC提供的数据分析和业绩评估工具，保险代理人可以提升团队的业绩和销售效果。这些应用场景可以帮助保险代理人更好地利用AIGC的技术和资源，提升业务能力，拓展客户群体，提高团队的专业素质和业绩水平。保险机构导入AIGC应用刻不容缓随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能（AIGC）在各个领域展现出了巨大的潜力，而在保险行业，AIGC的应用同样具有重大意义。首先，在数字化时代，保险行业正面临着来自科技公司和新兴企业的激烈竞争。这些公司利用人工智能和大数据等技术，正在改变保险行业的商业模式和用户体验。为了在激烈的竞争环境中保持竞争力，保险机构迫切需要导入AIGC应用来提升自身技术水平，并更好地满足客户需求。其次，现代消费者对于保险服务的期望不再局限于传统的保险代理模式。他们希望能够获得更快速、更便捷的服务，并且希望保险产品能够更好地符合自身需求。AIGC应用能够通过人工智能技术提供更好的个性化定制和用户体验，使保险机构能够满足用户的追求，从而吸引和保留更多的客户。再者、AI GC应用的导入可以帮助保险机构拓展新的商业模式和市场机会。通过借助AIGC技术，保险机构可以创新业务模式、开拓新的销售渠道，并探索与科技公司和合作伙伴的合作，以便在数字化时代获得更多的商机。保险机构导入AIGC应用刻不容缓。通过深入理解市场现状、把握挑战与机遇、制定有效的应对策略，保险机构能够充分利用AIGC技术，提升自身竞争力，实现可持续发展。在此过程中，不仅需要内部各部门的协同配合，也需要与外部合作伙伴共同探索和创新。
金融界2023-08-25
中化岩土：参股公司掣速科技和英伟达并无直接合作，但其产品适配英伟达
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00Gb的服务器间高速互联，主要应用于机器学习训练、高性能存储、云计算数据中心。
金融界2023-08-25
蚂蚁集团2024届校园招聘全球启动，开放6大类14种岗位，技术岗位占比达80%
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类和综合类共6大类14种岗位，其中包括机器学习、算法工程、隐私计算、数据研发工程师等在内的技术岗位占比达到80%。
金融界2023-08-25
AllianceDAO：AI与Web3的互利共赢
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正逐渐变为现实。这些项目允许在链外执行机器学习模型，同时限制链上的成本开销。在 Modulus的情况下，链上的费用仅用于验证模型的零知识证明（ZKP）。而在 ChainML 的案例中，链上的成本是用于向去中心化 AI 执行网络支付预言机费用。以下是一些可能从 AI 集成中受益的DeFi使用案例： AMM 流动性配置：例如，更新 Uniswap V3 的流动性范围。通过整合人工智能，协议可以更加智能地调整流动性范围，从而提高 AMM（自动做市商）的效率和收益。清算保护与债务头寸：结合链上和链下数据，可以实现更有效的清算保护策略，保护债务头寸不受市场波动影响。复杂的 DeFi 结构化产品：设计金库机制时，可以依赖金融人工智能模型而不是固定策略。这样的策略可能包括由人工智能管理的交易、贷款或期权，从而提高产品的智能性和灵活性。先进的链上信用评分机制：考虑不同区块链上不同钱包的情况，整合人工智能可以帮助构建更精确和全面的信用评分系统，从而更好地评估风险和机会。通过利用这些 AI 集成的案例，DeFi 领域可以更好地适应不断变化的市场需求，提高效率，降低风险，并为用户创造更多价值。同时，随着链下验证技术的不断发展，AI 在 DeFi 中的应用前景也将进一步拓展。 Web3 技术能够帮助提升 AI 模型的能力虽然现有 AI 模型已经展现出巨大的潜力，但在数据隐私、特有模型执行的公平性以及虚假内容的创建和传播方面仍然面临挑战。在这些领域，Web3技术的独特优势可能发挥重要作用。 1. 为 ML 训练创建专有数据集 Web3 可以协助 AI 的领域之一是协作创建用于机器学习 (ML) 训练的专有数据集，即用于数据集创建的 PoPW 网络。海量数据集对于准确的 ML 模型至关重要，但如何获取这些数据，如何创建这些数据集可能会成为瓶颈，特别是在需要私有数据的用例中，比如使用 ML 进行医学诊断，围绕患者数据的隐私问题构成了重大障碍，因为训练这些模型需要访问医疗记录。然而，出于隐私考虑，患者可能不愿分享他们的医疗记录。为了解决这个问题，患者可以对他们的医疗记录进行可验证的匿名化处理，以保护他们的隐私，同时仍然可以在机器学习训练中使用这些记录。然而，匿名处理后的数据的真实性可能令人担忧，因为虚假数据可能会极大地影响模型性能。这时，零知识证明（ZKP）可以用来验证匿名处理后的数据的真实性。患者可以生成ZKP，以证明匿名记录确实是原始记录的副本，即使在删除个人身份信息（PII）后也是如此。这种方法既保护了隐私，又确保了数据的可信度。 2. 对私有数据运行推理当前，大型语言模型（LLM）存在一个重要问题，即如何处理私有数据。举例来说，当用户与ChatGPT进行交互时，OpenAI会收集用户的私有数据，并将其用于模型的训练，从而引发敏感信息的泄露。近期的案例中，有员工在使用ChatGPT辅助办公时不小心泄露了涉密数据，这使得这个问题更加突出。零知识（ZK）技术有望解决机器学习模型在处理私人数据时出现的问题。在这里，我们将探讨两种场景：开源模型和专有模型。对于开源模型，用户可以下载模型并在本地私有数据上运行。举例来说，Worldcoin的“World ID”升级计划（“ZKML”）需要处理用户的生物特征数据，如虹膜扫描，以创建每个用户的独特标识符（IrisCode）。在这种情况下，用户可以在保护其生物特征数据隐私的情况下下载IrisCode生成的机器学习模型，并在本地运行。通过创建零知识证明（ZKP），用户可以证明他们已经成功生成了 IrisCode ，从而保证了推理的真实性，同时保护了数据隐私。重要的是，高效的ZK证明机制（如Modulus Labs开发的机制）在训练机器学习模型时具有关键作用。另一种情况是，当用于推理的机器学习模型是专有的时，情况会稍微复杂。因为在本地进行推理可能不是一个选项。然而，零知识证明可以通过两种可能的方式来帮助解决问题。第一种方法是在将匿名化数据发送到机器学习模型之前，使用 ZKP 对用户数据进行匿名化处理，正如前面在数据集创建案例中所讨论的。另一种方法是在将预处理输出发送到机器学习模型之前，对私有数据进行本地预处理。在这种情况下，预处理步骤隐藏了用户的私有数据，使其无法重构。用户可以生成 ZKP 来证明预处理步骤的正确执行，而模型的其他专有部分可以在模型所有者的服务器上远程执行。这些示例用例可能包括能够分析患者医疗记录以进行潜在诊断的 AI 医生，以及评估客户私人财务信息以进行金融风险评估的算法。通过 ZK 技术，Web3可以提供更高的数据隐私保护，使得 AI 在处理私有数据时更加安全可靠，同时也为隐私敏感领域的 AI 应用提供了新的可能性。 3. 保证内容真实性，打击深度伪造内容这类骗局 ChatGPT 的出现可能使人们忽略了一些专注于生成图片、音频和视频的生成式人工智能模型。然而，这些模型目前已经能够生成逼真的深度伪造内容。例如，最近流行的 AI 生成的写真照片，以及模仿 Drake 新歌的 AI 生成版本，这些内容已经在社交媒体上广泛传播。由于人们天生倾向于相信所见所听，这些深度伪造内容可能构成潜在的骗局危险。虽然一些初创公司试图使用 Web2 技术来解决这个问题，但数字签名等 Web3 技术可能更有效地解决这个问题。在 Web3 中，用户之间的交易由用户的私钥签名以证明其有效性。类似地，文本、图片、音频和视频内容也可以通过创作者的私钥进行数字签名，以证明其真实性。任何人都可以通过与创作者的公开地址进行签名验证，这个公开地址可以在创作者的网站或社交媒体账户上找到。Web3网络已经建立了所有必要的基础设施来满足这种内容验证的需求。一些投资者已经将他们的社交媒体配置文件，如 Twitter，或去中心化社交媒体平台，如 Lens Protocol 和Mirror，与加密的公开地址相关联，以增加内容验证的可信度。例如，美国头部投资机构 USV 的合伙人 Fred Wilson 讨论了将内容与公共加密密钥相关联如何在打击虚假信息方面起到作用。尽管这个概念看起来很简单，但要改善身份验证过程的用户体验还需要很多工作。例如，内容的数字签名过程需要自动化，以便为创作者提供无缝、流畅的体验。另一个挑战是如何在不需要重新签名的情况下生成已签名数据的子集，例如音频或视频片段。目前，许多项目都在努力解决这些问题，并且 Web3 在解决这些问题方面具有独特的优势。通过数字签名等技术， Web3 有望在保护内容真实性和打击深度伪造内容等方面发挥关键作用，从而提高用户的信任和网络环境的可信度。 4. 专有模型的信任最小化 Web3 技术还可以在专有机器学习（ML）模型作为服务提供时，实现最大程度地减少对服务提供商的信任。用户可能希望验证他们所付费购买的服务，或获得关于ML模型公平执行的保证，即相同的模型用于所有用户。零知识证明（ZKP）可以用于提供这些保证。在这个架构中， ML 模型的创建者生成一个代表 ML 模型的 ZK 电路。然后，在需要的时候，使用该电路为用户的推理生成零知识证明。这些证明可以发送给用户进行验证，也可以发布到负责处理用户验证任务的公共链上。如果 ML 模型是私有的，独立的第三方可以验证所使用的 ZK 电路是否代表该模型。在模型的执行结果具有高风险的情况下，这种信任最小化的方法尤其有用。以下是一些具体的用例：医疗诊断的机器学习应用在这种情况下，患者将自己的医疗数据提交给 ML 模型进行潜在的诊断。患者需要确保目标机器学习模型没有滥用他们的数据。推理过程可以生成一个零知识证明，用于证明 ML 模型的正确执行。贷款信用评估 ZKP可以确保银行和金融机构在评估信用价值时考虑了申请人提交的所有财务信息。此外，通过证明所有用户使用相同的模型，ZKP可以证明公平性。保险理赔处理当前的保险理赔处理是手动和主观的。然而，ML 模型可以更公平地评估保险单和索赔细节。与 ZKP 相结合，这些索赔处理 ML 模型可以被证明考虑了所有保单和索赔细节，并且同一模型用于处理同一保单下的所有索赔。通过利用零知识证明等技术，Web3 有望为专有 ML 模型的信任问题提供创新的解决方案。这不仅有助于提高用户对模型执行的信任，还能够促进更加公平和透明的交易过程。 5. 解决模型创建的集中化问题创建和训练 LLM（大型语言模型）是一个耗时且昂贵的过程，需要特定领域的专业知识、专用的计算基础设施以及数百万美元的计算成本。这些特征可能会导致强大的集中实体，例如 OpenAI ，它们可以通过控制对其模型的访问来对其用户行使重大权力。考虑到这些集中化风险，关于 Web3 如何促进。创建不同方面的去中心化的重要讨论正在进行中。一些 Web3 倡导者提出了将去中心化计算作为与集中式参与者竞争的一种方法。这个观点认为，去中心化计算可以是一种更便宜的替代方案。然而，我们的观点是，这可能不是与集中式参与者竞争的最佳角度。去中心化计算的缺点在于，由于不同异构计算设备之间的通信开销， ML 训练可能会慢10到100倍。一种方法是通过去中心化计算来分散模型创建的成本和资源。虽然有人认为去中心化计算可能成为替代集中式实体的更便宜方案，但通信开销问题可能会限制其效率。这意味着在涉及大规模计算任务时，去中心化计算可能导致训练速度减缓。因此，在寻求解决模型创建集中化问题时，需要仔细权衡去中心化计算的利弊。另一种方法是采用 Proof of Private Work（PoPW）的方式来创建独特而具有竞争力的 ML 模型。这个方法的优势在于它可以通过将数据集和计算任务分散到网络的不同节点来实现去中心化。这些节点可以为模型训练做出贡献，同时维护各自的数据隐私。Together 和 Bittensor 等项目正在朝这个方向发展，试图通过 PoPW 网络来实现模型创建的去中心化。人工智能代理的支付和执行轨道人工智能代理的支付和执行轨道在最近的几周中引起了极大的关注。使用LLM（大型语言模型）来执行特定任务并实现目标的趋势不断上升，这一潮流起源于BabyAGI的概念，并迅速扩散至高级版本，包括AutoGPT等。这引发了一个重要的预测，即在未来，人工智能代理将在某些任务中表现出色并变得更加专业。如果出现了专门的市场，人工智能代理就有能力搜索、雇用和支付其他人工智能代理的费用，从而协同完成重要项目。在这一进程中，Web3 网络为人工智能代理提供了理想的环境。特别是在支付方面，人工智能代理可以配置加密货币钱包，用于接收付款并向其他代理付款，实现任务分工和合作。除此之外，人工智能代理还可以无需许可地委托资源，将其插入加密网络。例如，如果一个人工智能代理需要存储数据，他们可以创建一个Filecoin钱包，支付去中心化存储网络IPFS上的存储费用。另外，人工智能代理还可以委托去中心化计算网络（如Akash）的计算资源，以执行特定任务，甚至扩展其执行范围。防止AI侵犯隐私然而，在这一发展过程中，隐私和数据保护问题变得尤为重要。鉴于训练高性能机器学习模型需要大量数据，因此可以安全地假设任何公共数据都会进入机器学习模型，这些模型可以使用这些数据来预测个人的行为。特别是在金融领域，建立机器学习模型可能导致用户财务隐私受到侵犯。为了解决这个问题，一些隐私保护技术如 zCash、Aztec支付，以及Penumbra和Aleo等私人DeFi协议可以用来确保用户的隐私得到保护。这些技术可以在保护用户数据的同时进行交易和数据分析，从而实现金融交易和机器学习模型开发的平衡。结论我们相信 Web3 和 AI 在文化和技术上是相互兼容的。与 Web2 中对机器人的抵触情绪不同，Web3 凭借其无需许可的可编程性质，为人工智能的蓬勃发展创造了机会。从更宏观的角度来看，如果将区块链视为一个网络，那么人工智能有望在这个网络的边缘发挥主导作用。这一观点适用于各种消费应用程序，从社交媒体到游戏。迄今为止，Web3 网络的边缘主要由人类组成。人类会发起并签署交易，或者通过预先设定的策略让机器人代表他们采取行动。随着时间的推移，我们可以预见网络边缘会出现越来越多的人工智能助理。这些 AI 助理将通过智能合约与人类以及彼此互动。我们相信这些互动将带来全新的消费者和用户体验，可能会引发创新的应用场景。 Web3 的无需许可特性赋予了人工智能更大的自由度，可以更紧密地与区块链和分布式网络集成。这有望促进创新、扩展应用领域，并为用户创造更富有个性化和智能化的体验。同时，需要密切关注隐私、安全和伦理问题，以确保人工智能的发展不会给用户带来负面影响，而是真正实现技术与文化的和谐共存。来源：金色财经
金色财经2023-08-24
AIFORCE引领未来的智能引擎：塑造时代的前沿力量
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。其涵盖了多个关键子领域，如下所示：机器学习：AIFORCE的基础之一是机器学习，通过数据和经验训练算力系统以提升性能。这包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。深度学习：作为机器学习的分支，深度学习模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络处理复杂数据，提高AI视觉、自然语言处理等领域。自然语言处理（NLP）：AIFORCE在NLP领域努力使计算机能够理解和处理人类语言，包括文本分析、情感分析、语音识别和机器翻译等技术。计算机视觉：该领域旨在使计算机系统能够“看”并理解图像和视频，包括图像识别、目标检测、人脸识别和图像生成等技术。从基本逻辑来看，AIFORCE的核心目标是让计算机具备“感知能力”、“认知能力”、“创造力”和“智能”。具体来说，就是让计算机能够像人类一样进行思考、行动，进行理性思考和决策。 AIFORCE的Chat模型基于Transformer架构，通过预训练学习语言的统计规律和语义理解，以生成与人类自然语言类似的响应。该模型的底层设计由两个关键组件构成：Transformer架构和预训练 - 微调方法。编/解码架构：这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，能够建立长距离依赖关系。它由多个编码器-解码器层组成，每层包含多头注意力机制和前馈神经网络。注意力机制使模型能够在生成输出时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地理解上下文。预训练 - 微调方法：AIFORCE通过大规模的无监督预训练学习语言模式和知识。在预训练阶段，模型通过自监督学习大量文本数据，尝试预测输入序列中缺失的部分，从而学习语法、语义和常识。随后，在微调阶段，使用特定任务的有标签数据对模型进行有监督微调，以使其适应特定任务，如聊天机器人。 AIFORCE的聊天模型生成过程包括两个阶段：编码器输入阶段和解码器生成阶段。在编码器输入阶段，模型接收用户输入并将其转化为隐藏表示，以捕捉输入的语义信息。在解码器生成阶段，模型利用编码器的隐藏表示和之前生成的标记来生成下一个响应标记，直到满足特定的停止条件为止。为什么是Crypto 与区块链？加密货币（Crypto）和区块链技术的发展取得了巨大的成功，其中一个核心因素在于区块链有能力增强社会的公平性，代表着最公平的生产关系。当然，要讨论公平性，首先需要将其置于某种普遍接受的价值观框架下进行考量。以当前市值最高的比特币（Bitcoin）和以太坊（Ethereum）为例。在强调“劳有所得，多劳多得”的价值观框架下，比特币的工作证明（PoW）共识机制被认为非常公平。同样，在关注“资本收益”的价值观框架下，即使以太坊在从PoW共识机制转向PoS共识机制后，仍然被视为相对公平。总的来说，基于区块链技术的加密货币具有优化资源分配、实现社区自治的潜力，代表了社会生产关系中最为公平的一面。这一公平性是区块链的一个显著特征，为建立更加公平和包容的社会秩序提供了新的可能性。 AIFORCE 与 Crypto 的融合 Crypto市场具备一系列独特的特点，使得AI在投资领域具有巨大的潜力和优势。这些特点包括： 24小时无缝运作：Crypto市场不受地理位置或时间限制，运行全天候。这为AI提供了连续分析市场和执行交易的机会。匿名性：在Crypto市场中，投资者可以保持相对匿名，这增加了隐私和安全性。AI可以在不暴露个人身份的情况下进行交易和分析。无需KYC：与传统金融市场不同，Crypto市场通常无需进行繁琐的知识产权验证（KYC）。这降低了进入市场的门槛，使更多人能够参与。链上完全闭环：Crypto市场的交易完全在区块链上进行，确保了交易的透明性和不可篡改性。这也为AI提供了准确的交易历史数据。无实体接触：在Crypto市场中，交易通常是通过数字化的方式进行的，不存在实体接触。这降低了交易风险和成本。未来，AIFORCE计划开发专注于Crypto市场的AI Trader。这个AI Trader将能够执行一系列对冲策略，如链上套利、量化交易和趋势分析。通过不断学习和优化，这个AI Trader将追求持续盈利。 AIFORCE还计划利用AI来预测Crypto市场的趋势。由于Crypto市场的价格波动巨大，AI可以通过分析历史数据和市场情绪，识别出潜在的价格趋势，帮助投资者做出明智的决策。深度学习模型将用于分析市场情绪，以预测加密货币价格的上升或下降趋势。此外，AIFORCE计划引入自动化交易，通过智能合约和交易机器人实现。这些机器人将根据预设的规则和策略执行交易，减少人为干扰，提高交易效率和准确性。例如，它们可以根据市场条件自动执行买入或卖出操作，以获取最佳交易结果。这将使投资者能够更好地应对市场波动，同时降低了操作风险。 AIFORCE 在数据贡献和隐私保护 AIFORCE利用加密货币激励更多人为AI算法提供数据贡献：AI算法对于大规模高质量数据的需求巨大，而加密货币可通过奖励机制来鼓励用户分享其数据。这种激励机制能够为数据提供者提供一定的经济回报，从而推动数据的分享与流通。这个机制鼓励更多用户贡献数据，进而增加AI算法的训练样本，提高其准确性和智能水平。 AIFORCE利用加密货币保护AI数据贡献者的隐私：区块链的加密和匿名性质也有助于保护用户的隐私。加密货币的数据共享和隐私保护机制为AI算法提供了更多的数据资源，同时确保了用户个人信息的安全性。这样，用户可以更放心地为AI算法提供数据贡献，而不必担心隐私泄露的问题。总结 AIFORCE和加密技术的融合可能引领数字领域的智能变革。AIFORCE的应用将使加密技术变得更加智能和高效，而基于加密技术的平台则为AI算法提供了更多真实、全面的数据和可信的运行环境。尽管面临着多种挑战，但我们可以期待AIFORCE和加密技术在未来更深层次的融合，共同推动数字经济的蓬勃发展，为全人类共同创造更加美好的未来。这一融合将为数字化领域带来巨大的潜力和机遇，有望推动技术、经济和社会的全面进步。来源：金色财经
金色财经2023-08-24

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