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金色早报 | 美法官驳回Binance.US对SEC新闻稿的投诉

道指跌0.03%。金色百科 ▌零知识机器学习ZKML 区块链技术中的 ZK（零知识，Zero-Knowledge，下文简称 ZK）是密码学中的一个概念，指的是一种证明或交互过程，其中证明者能够向验证者证明某个陈述的真实性，而不泄露任何有关这个陈述的具体信息。ML（机器学习，Machine Learning，下文简称 ML），是 AI 的分支领域。机器学习从输入数据中学习、总结形成模型并能做出预测和决策。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2023-06-27

晚间必读 | 多维度解析LSD赛道全景图

困。点击阅读 4.如何信任AI：零知识机器学习（ZKML）提供怎样的思路？随着AI以超乎想象的速度演化，必将引起对AI利剑的另一“刃”——信任——的担忧。首先是隐私方面：AI时代，人类从数据隐私的角度如何信任AI？也许AI模型的透明度是更为担忧的关键：类似大规模语言模型的涌现能力，对人类来说无异于一个无法看透的科技“黑匣子”，一般用户并不能理解模型是如何运行的、运行结果又是如何获得的——更麻烦的是，作为用户可能并不知道服务商提供的AI模型是否如承诺的那样运行。尤其是在一些敏感数据上应用AI算法和模型，如医疗、金融、互联网应用等，AI模型是否具有偏见（甚至恶意导向）、或者服务商是否按照承诺那样准确无误地运行模型（以及相关参数），成为用户最为关心的问题。零知识证明技术在这方面有着针对性的解决方案，于是零知识机器学习（ZKML）成为最新崛起的发展方向。点击阅读 5.多维度解析LSD赛道全景图思考及行动指南上次[LSDFi Map]发布后发布后，我们的预测的产品大部分都已经出现，比如LST支持的稳定币（R，TAI，USDL等），veToken引发的Governance War（Pendle War）等。但也有很多出乎意料的数据与发现。本文将整理可查大部分LSD相关项目并提出问题，思考与行动指南。点击阅读来源：金色财经

金色财经2023-06-26

积云资本上线全球首家A.I.行情信息共享服务平台

基础算法库：包含了神经网络在内的各种机器学习算法与数学处理算法存储币市最小颗粒度源数据 4.海量因子监控与分析：多因子的灵活构建与多种纬度的分析框架支持各类因子自动监控与分析提高预判准确率 5.多资产回测框架：币种现货、合约、杠杆等多资产、多策略回测，丰富的衍生工具真实验证策略有效性 6.交易策略优化系统：高性能的组合优化系统基于人工智能学习让趋势预测和策略拟合度呈几何级提升 7.风险对冲模型：接轨国际领先的风险模型算法提供28种技术因子和16种成长因子采取对冲策略全面抵抗波动风险 8.金融专家与人工智能算法工程师：团队由金融交易专家、加密算法专家、P2P全栈开发工程师及20年经验股市策略师组成的量化交易梦之队 Walkie-Talkie是一个将全球顶级转件团队提供的机构级行情分析报告，以简单易懂的6色曲线方式向大众用户呈现数字货币行情走势的免费工具软件。通过讯息共享方式为会员提供行情信号，用户免费注册即可成为会员享受免费的行情信号服务。同时针对个人用户也开放两类理财产品，分别为固定收益类型基金产品和浮动收益类型基金产品。理财产品均为固定周期型产品，定期开放和封闭。类型也分为单一型资产或多元化资产。用户可以根据个人理财风险承受度和收益需求选择适合自己的理财产品。同时也提供多元的推广邀请激励，包含用户邀请、团队建立及合伙人激励。奖励来自于基金量化收益，用户获得的团队建立激励将从中进行分配。积云资本团队在二级市场投资交易、区块链等领域具有丰富的投资和管理经验，经历多轮周期及金融危机，屡获全球顶级对冲基金大奖。顶级金融人才+扎实理论+丰富实践=长期稳定回报。积云资本，投资给我们想要的世界！来源：金色财经

金色财经2023-06-26

谷歌：云计算的进展也将推动人工智能的机遇

资者展示中，该公司多次提到了人工智能和机器学习。事实上，它提到这些活动是当前推动IT投资的顶级技术倡议之一。对于投资者来说，幸运的是，人工智能已经是Alphabet一直在推动的领域。可能有的人对这个说法不以为然。毕竟，今年早些时候，在谷歌于今年2月公开展示Google Bard时，它的聊天机器人发表了一个被投资界负面看待的事实错误陈述。很快，Alphabet的市值下降了大约1000亿美元。幸运的是，这种情况很快就过去了。截至目前，Alphabet的股价比这个错误发生前一天上涨了约14.8%。我知道个人经验在整体上并不具有太大意义。但我对Google Bard和ChatGPT进行了一些实验，我的经验感觉不太好。两者都有多处事实错误陈述。但重要的是，从现在开始，这项技术只会不断改进。无论技术如何改变，我实际上认为人工智能竞赛的胜利者是无关紧要的。在今年早些时候泄露的一份公司备忘录中，Alphabet声称他们没有护城河，OpenAI也没有护城河。这种新技术的开源版本取得了令人瞩目的成果，而Alphabet则声称真正的价值在于拥有生态系统。而生态系统正是Alphabet所拥有的。再加上像人工智能这样的领域的持续增长应该会导致对云服务的更大需求，这样一来，该公司将从多个方面受益。目前，我认为Alphabet在多个方面处于非常有前景的位置。该公司的云服务增长速度超过了它的两个最大竞争对手。直到最近，谷歌云一直处于亏损状态。但考虑到Alphabet的极其现金流积极性，我对长期发展并不担心。人工智能有潜力促进该公司的云服务，因为该公司可以利用人工智能提高云服务的吸引力，而人工智能的增长也应该加速对云服务的需求。 $谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

老虎证券2023-06-26

一览零知识机器学习ZKML的优势和挑战

区块链技术和机器学习作为两个备受关注的领域，分别以其去中心化的特性和数据驱动的能力引领着技术的进步。区块链技术中的 ZK（零知识，Zero-Knowledge，下文简称 ZK）是密码学中的一个概念，指的是一种证明或交互过程，其中证明者能够向验证者证明某个陈述的真实性，而不泄露任何有关这个陈述的具体信息。ML（机器学习，Machine Learning，下文简称 ML），是 AI 的分支领域。机器学习从输入数据中学习、总结形成模型并能做出预测和决策。在这一背景下，结合两者的 ZKML（Zero-Knowledge Machine Learning 零知识机器学习）在近期蓬勃发展。ZKML 将零知识证明的隐私保护和验证能力与机器学习的数据处理和决策能力相结合，为区块链应用带来了全新的机遇和可能性。ZKML 为我们提供了一种同时保护数据隐私、验证模型准确性和提升算力效率的解决方案。本文将深入介绍 ZKML，了解其技术原理和应用场景，与开发者们一起探索这个令人兴奋的交叉领域，揭秘 ZKML 如何构建隐私性更加完备、更具安全性和高效性的数字化未来！ ZKML：零知识证明与机器学习的结合零知识证明与机器学习能在区块链上结合的原因有二：一方面，ZK 的零知识技术不仅希望能实现链上交易的高效验证，ZK 的开发者也更希望 ZK 能用在更广阔的生态领域中，ML 的强大 AI 支持，成为 ZK 应用生态扩展的极佳助力者。另一方面，ML 模型从开发到使用的全流程都面临着信任证明问题，ZK 能帮助 ML 实现不泄露数据和信息的前提下实现有效性的证明，解决 ML 的信任困境。ZKML 的结合，是两者各取所需、双向奔赴，也将为区块链生态添加动能。 ZK 与 ML 的发展需求与能力互补 ML 有大量信任问题需要解决，各个工作流程的准确性、完整性、隐私性需要被证明。ZK 刚好能在确保隐私性的前提下有效验证任何类计算是否正确运行，很好地解决了机器学习长期存在的信任证明问题。模型的完整性是 ML 训练过程中的重要信任证明问题，但 ML 模型训练和使用的数据和信息的隐私保护同样重要。这使 ML 的训练难以通过第三方审计监管机构完成信任证明，去中心化的零知识属性的 ZK 是与 ML 具有极高匹配性的信任证明路径。 “AI 提升生产力，区块链优化生产关系”，ML 为 ZK 赛道注入更高的创新动能和服务质量、ZK 为 ML 提供可验证性与隐私保护，ZKML 双方在区块链环境中互补运行。 ZKML 的技术优势 ZKML 的主要技术优势实现了计算完整性、隐私保护性与启发式优化结合。从隐私角度上来看，ZKML 的优势在于：实现透明验证零知识证明（ZK）可以在不暴露模型内部细节的情况下评估模型性能，实现透明和无需信任的评估过程。数据隐私保障 ZK 可用于使用公共模型验证公共数据或使用私有模型验证私有数据，以此保证数据的隐私性和敏感性。 ZK 本身通过密码学协议，在保证隐私性的前提下确保了某个声明的正确性，很好的解决了计算正确性证明机器学习在隐私保护上、同态加密机器学习在隐私保护上的缺陷。将 ZK 融入 ML 过程中，创建了一个安全且保护隐私的平台，解决了传统机器学习的不足。这不仅鼓励隐私公司采用机器学习技术，Web2 开发人员也更有动力来探索 Web3 的技术潜力。 ZK 赋能 ML：提供链上基础设施 ML 上链的算力桎梏与 ZK-SNARKs 在链下已经较为成熟的 ML 之所以刚刚进军链上，是因为区块链的算力成本过高。很多机器学习项目因算力限制无法直接在以 EVM 为代表的区块链环境下运行。同时，虽然 ZK 的有效性验证比重复计算效率更高，但这种优势仅限于区块链原生的交易数据处理。当 ZK 本就复杂的密码学运算和交互面临 ML 的大量运算时，区块链的低 TPS 问题便暴露出来，区块链算力低下的问题成为阻碍 ML 上链的最大桎梏。 ZK-SNARKs 的出现缓解了 ML 的高算力需求问题。ZK-SNARKs 是一种零知识证明的密码学构造，其全称为"零知识可扩展非交互式参数论证"（Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge）。它是一种基于椭圆曲线密码学和同态加密的技术，用于实现高效的零知识证明。ZK-SNARK 具有高度紧凑性的特点，通过使用 ZK-SNARKs，证明者可以生成一个短而紧凑的证明，而验证者只需进行少量的计算即可验证证明的有效性，无需与证明者多次交互。这种仅需一次有证明者向验证者交互的性质，使 ZK-SNARKs 在实际应用中具有高效性和实用性，更加适配 ML 的链上算力需求。目前，ZK-SNARKs 是 ZKML 中 ZK 的主要形式。 ML 的链上基础设施需求与对应项目 ZK 对 ML 的赋能主要体现在 ML 全过程的零知识证明上，是 ML 与链上功能的交互。这种交互所需解决的两大问题是将两者的数据形态对接并为 ZK 证明过程提供算力。 ZK 硬件加速：ML 的 ZK 证明较为复杂，这需要硬件辅助链上算力加速证明计算。这类项目包括：Cysic、Ulvetanna、Ingonyama、Supranational、Accseal。 ML 链上数据处理：将链上数据处理为可进入 ML 训练的数据形式，并帮助 ML 的输出结果更方便从链上访问。这类项目包括：Axiom、Herodotus、LAGRANGE、Hyper Oracle。 ML 计算电路化：ML 计算模式与 ZK 的链上电路化证明有所差异，ML 的上链必须将其计算模式转化为能被区块链 ZK 处理的电路形式。这类项目包括：Modulus Labs、Jason Morton、Giza。 ML 结果的 ZK 证明：ML 的信任证明问题，需要由链上 ZK 解决。基于 ZK-SNARKs 建构在 Risc Zero 或 Nil Foundation 上的应用就可以实现模型真实性证明。这类项目包括：RISC Zero、Axiom、Herodotus、Delphinus Lab、Hyper Oracle、Poseidon ZKP、IronMill。 ML 赋能 ZK：丰富 Web3 应用场景 ZK 解决 ML 的信任证明问题，并为 ML 提供了上链机会。很多 Web3 领域急需 AI ML 的生产力或决策支持，ZKML 使链上应用在保证去中心化与有效性的前提下，实现了 AI 的赋能。 DeFi ZKML 可以帮助 DeFi 更加自动化，其一是链上协议参数更新的自动化；其二是交易策略的自动化。 Modulus Labs 推出了 RockyBot，其是有史以来第一个完全链上的人工智能交易机器人。 DID ZKML 可以助力 Web3 去中心化身份 DID 的建设。此前，私钥、助记词等身份管理模式使 Web3 用户体验较差，真正的 DID 建设可以通过 ZKML 进行 Web3 主体生物信息的识别完成，同时，ZKML 能保证用户生物信息隐私的安全性。 Worldcoin 正在应用 ZKML 实现基于虹膜扫描的零知识 DID 验证。游戏 ZKML 可以帮助 Web3 游戏实现全功能上链。ML 可以为游戏交互带来差异性的自动化，增加游戏的趣味性；而 ZK 可以使 ML 的交互决策上链。 Modulus Labs 推出了 ZKML 驱动的国际象棋游戏 @VsLeela； AI ARENA 运用 ZKML 实现了链上 NFT 游戏的高交互性。医疗保健与法律咨询医疗保健与法律咨询是高隐私性且需要大量案例积累的领域，ZKML 可以帮助用户完成决策且保证用户的隐私不被泄露。 ZKML 面临的挑战 ZKML 目前正在蓬勃发展，但因其非原生于区块链且需要大量算力，ZKML 未来主要面临以下两大挑战： ML 数据量化上链过程中的参数失真问题：大多数 ML 采用浮点数表示模型的参数，而 ZK 电路需要使用定点数。在这一数字类型转化过程中，ML 的参数的精度会有所降低，一定程度导致 ML 输出结果的失真。其大模型 ZK 证明的高算力要求问题：目前区块链的算力无法应对大规模、高计算量的链上 ZKML，当下流行的 ZK-SNARKs 仅支持小规模、较小计算量的 ML 零知识证明。算力局限是影响 ZKML 区块链应用发展的关键因素。 ZK 生成证明的阶段计算复杂度较高，需要大量的算力资源。由于 ZK 证明阶段通常需要访问和处理的数据之间存在高度的关联性，导致这个过程难以分布式进行，其无法“可并行化”。将这个过程进行分布式处理，可能会引入额外的复杂性，甚至会降低整体性能。目前，解决 ZK 计算效率问题，主流的研究方向更多的是在算法优化和硬件加速。结语 ZKML 是零知识证明与机器学习的双向奔赴，近期不断发展的区块链技术 ZK 帮助 ML 解决信任证明问题并为 ML 提供链上环境；成熟的 AI 技术 ML 帮助 ZK 实现 Web3 生态拓展与应用创新。 ZKML 的发展面临一些挑战，如参数失真问题和大模型的高算力要求，但这些问题可以通过技术创新和硬件加速等手段得到解决。随着 ZKML 项目的不断涌现和发展，我们可以预见它在 DeFi、DID、游戏、医疗保健等领域将为 Web3 生态带来更多创新和价值。在未来，ZKML 有望成为真正解锁 Web3 + AI 交叉融合的钥匙，为进一步构建安全、隐私保护和高效的区块链应用提供强有力的支持。通过结合 ZK 的零知识性和 ML 的数据处理能力，我们一定能够开创更加开放、智能和可信赖的数字世界！来源：金色财经

金色财经2023-06-26

盘点11家ETHGlobal Waterloo黑客松决赛项目

Smile DAO 是一项关于零知识机器学习 (ZKML) 的实验，实验试图在给定某个私密输入后验证机器学习 (ML) 模型的输出。 Smile DAO 的想法是，让前端 App 用户拍摄一张自己微笑的照片，再通过 ML 模型运行它并创建一个过程证明，所有这一切均在客户端内完成。随后，Smile DAO 会在链上部署验证器，一旦用户获得证明，他们就可以将其发布至链上并借此铸造一个 NFT。该 NFT 将在 Smile DAO 内拥有提案、投票等各种权利。 a(i)udit 获奖主页：https://ethglobal.com/showcase/a-i-udit-ja32i A(i)udit 是一个面向开发者的平台，旨在帮助开发者们构建更安全、更安全的智能合约。通过 A(i)udit，开发者们可以使用自然语言来编写、审核和部署智能合约，在任意链进行任意类别的测试。 A(i)udit 系基于开源 LangChain 框架制作的，该框架可以使 ChatGPT 等大语言模型能够执行不同复杂度的任务，A(i)udit 目前支持 ChatGPT 3.5 ，但该项目希望用户最终能够使用他们想要的任何大语言模型。 Tokenbound Titans 获奖主页：https://ethglobal.com/showcase/tokenbound-titans-5w6oq Tokenbound Titans 是一个基于 ERC-6551 构建，结合了动态生成的 NFT NPC 游戏。玩家是 NFT 形式 NPC 的拥有者，每个 NPC 则会拥有不同的能力和特点。该游戏的特点在于玩家可以使用 NPC 相互 PK，计算战斗结果的算法是离链的，但可以使用 ZK-proof 进行验证。当战斗获胜后，玩家的 NPC 可以升级，增强原有的健康、攻击、速度和防御等属性，解锁新的能力或组合。随着 NFT 的升级，它们会变得更强大、用途也会更加广泛，这种进化系统增加了游戏玩法的深度和持久性，激励玩家制定策略、适应并不断改进他们的 NFT，以主导游戏战局。 zBay 获奖主页：https://ethglobal.com/showcase/zbay-r0724 zBay 旨在通过将 eBay 去中心化的方式来彻底改变电商行业的现状，该项目希望消除中间商（eBay 年收入高达 100 亿美元），为每个人提供一个安全、透明和高效的交易市场。 zBay 支持从 eBay 无缝导入数据、商誉，支持安全托管和 XMTP 加密聊天，且将使用 UMA 的 optimistic 预言机来透明化地解决争议。 Token Rescue Buddy 获奖主页：https://ethglobal.com/showcase/token-rescue-buddy-bd0sd Token Rescue Buddy 希望解决因代币时常被发送至错误链而造成的意外损失问题。该项目利用了 CREATE 2、通过多链数据聚合器和直观的 React 前端，使得恢复被发送至错误链上的代币变得非常简单。多链的未来已然来临，但也带来了一些意外摩擦。与 EOA 钱包不同，智能合约钱包一次只能在一个链上部署，这曾导致了许多意外损失（比如 Wintermute 就曾误转过 2000 万美元的 OP 代币），Token Rescue Buddy 的效用即在多个不同的链上将智能合约钱包部署至同一地址，从而有效避免此类损失。对于 CEX 而言，Token Rescue Buddy 的服务也有望成为一个完美选择，只要他们在技术上拥有密钥，就可以轻松有序地恢复用户发送到错误地址的代币。 Copix 获奖主页：https://ethglobal.com/showcase/copix-28x5i Copix 是一个建立在 Polygon 测试网 Mumbai 上的公共画布，允许经验证的真实人类用户在同一片画布上共同创作艺术品。在该画布上，每一个像素都是一个 NFT，经过验证的 World ID 持有者可以修改元数据，通过改变像素的颜色来创作艺术。选择颜色后，用户就拥有了他们刚刚编辑的像素（同一用户连续修改像素的行为被设定了 2 分钟的冷却期限制），此外用户还可以获取到完整的像素元数据历史，包括过去的颜色和贡献者。来源：金色财经

金色财经2023-06-26

普元信息：公司持续致力于扩大合作生态圈

单介绍一下普元智能RPA系统，以及目前机器学习与RPA结合的工程实践有哪些？普元信息董秘：尊敬的投资者，您好！公司流程平台、应用开发平台等产品结合RPA、自动化技术形成流程自动化解决方案，已成功应用于地产、保险等行业客户项目。感谢您的关注！普元信息2023一季报显示，公司主营收入6679.97万元，同比上升35.25%；归母净利润-2189.88万元，同比下降6.21%；扣非净利润-2499.24万元，同比下降8.09%；负债率13.62%，投资收益145.0万元，财务费用-79.89万元，毛利率41.23%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入4880.04万，融资余额增加；融券净流出187.2万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，普元信息（688118）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、存货/营收率增幅。该股好公司指标0.5星，好价格指标2星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）普元信息（688118）主营业务：公司是国内专业的软件基础平台提供商,面向金融、政务、能源、电信、制造业等行业大中型用户,提供自主可控、安全可靠的云应用平台、大数据中台和SOA集成平台软件及技术服务。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2023-06-26

佳讯飞鸿：博时基金、中银国际证券等多家机构于6月21日调研我司

算法模型，结合物联网监测数据采集，利用机器学习算法库，构建基于多模态数据的自动异常检测机制，实现对故障前兆阶段的特征识别，并基于多维度监测分析，实现对设备异常的故障诊断、根因分析，提升设备精细化管理水平、智能化运维效率。系统首创了基于 5G 网络下的工电供监测数据传，开辟了 5G 网络时代，重载铁路行车设备监测数据的高效利用先例。问：中国-中亚峰会主旨讲话中到，推动落实全球发展倡议，充分释放经贸、产能、能源、交通等传统合作潜力，并到推进中吉乌铁路项目对接磋商，公司承接了哪些“一带一路” 项目呢? 答：公司紧跟国家“一带一路”倡议走出海外，承接了多项国际重大铁路项目，公司部分产品和解决方案占据了绝大多数的市场份额。 2022 年，公司携手合作伙伴华为技术有限公司成功开拓莫桑比克市场，将LTE-R 技术应用到莫桑比克铁路项目中，采用国际标准、全套中国制式的成熟产品方案，公司 MCX 产品商用进程进一步加速。同时，基于项目研发、测试、执行等多个环节的深入交流与合作，公司也加强了与华为在海外市场的良好合作关系，未来也将开展更多层次的合作与交流。此外，公司还参与了全线采用中国标准的铁路——中老铁路，“一带一路”第一条高铁——印尼雅万高铁，非洲首条使用中国标准的铁路——阿卡铁路项目，西非第一条城市轨道——阿布贾城轨项目，肯尼亚独立以来的最大铁路项目——蒙内铁路项目，西非首条货运专线——几内亚达圣铁路项目。未来，公司将携手合作伙伴，积极拓展海外相关市场。佳讯飞鸿（300213）主营业务：通信信息领域的技术应用创新,向客户提供通信、信息、控制一体化的指挥调度系统及全面解决方案。佳讯飞鸿2023一季报显示，公司主营收入1.75亿元，同比上升3.26%；归母净利润-659.85万元，同比下降118.05%；扣非净利润-775.33万元，同比下降95.73%；负债率22.29%，投资收益-52.96万元，财务费用68.11万元，毛利率36.93%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家。以下是详细的盈利预测信息：根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，佳讯飞鸿（300213）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标2星，好价格指标2.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-06-25

AI如何为NFT打开增量市场？

术作品，推动艺术表达的界限。通过利用机器学习技术，AI可以从现有艺术作品中学习、分析模式，并创作出符合艺术家风格或特定主题的新作品。人类创造力与AI的计算能力的融合将产生大量新颖而引人入胜的NFT作品。真实性验证和溯源 NFT领域面临的一个基本挑战是验证数字资产的真实性和溯源性。AI在解决这个问题中起着至关重要的作用。通过采用计算机视觉和图像分析算法，AI可以检测和跟踪数字艺术作品中的独特特征，创建可验证的数字指纹。这可以确保NFT的防篡改性，可靠地追溯其来源和所有权，增强生态系统的信任和透明度。真实性验证和出处 NFT 领域的基本挑战之一是验证数字资产的真实性和来源。人工智能可以在解决这个问题上发挥至关重要的作用[1]。通过采用计算机视觉和图像分析算法，人工智能可以检测和跟踪数字艺术品中的独特特征，从而创建可验证的数字指纹。这可以确保 NFT 保持防篡改，并且可以可靠地追踪其来源和所有权，从而增强生态系统的信任和透明度。策划和个性化推荐在广阔的 NFT 市场中，可发现性至关重要。人工智能驱动的推荐系统可以根据用户的偏好、过去的交互和浏览历史提供个性化建议，帮助用户浏览这个空间。通过分析大量数据，人工智能算法可以识别模式、了解用户行为并制定量身定制的建议。这可以改善整体用户体验，提高参与度，并促进探索新的、令人兴奋的 NFT。定价和估值由于艺术家声誉、稀缺性和市场趋势等多种因素，确定 NFT 的价值可能具有挑战性。基于人工智能的定价模型可以利用数据分析和历史销售数据来提供更准确的估值。这些模型可以考虑艺术家之前的销售、社交媒体参与度和市场需求等因素，以提供公平定价的见解。这种人工智能驱动的定价机制可以使艺术家和买家受益，艺术家可以更好地了解其创作的价值，买家也可以做出更明智的投资决策。增强 NFT 市场人工智能可以通过引入创新特性和功能来彻底改变 NFT 市场体验。智能搜索算法可以帮助用户浏览大量 NFT，并根据风格、艺术家或流派等特定标准进行过滤。人工智能驱动的市场还可以纳入声誉系统，用户可以对艺术家或卖家进行评分和评论，为社区提供有价值的反馈。此外，基于人工智能的托管系统可以简化交易并增强 NFT 交易[3]的安全性，从而减少潜在的欺诈或纠纷。结论 NFT 的未来拥有巨大的潜力，人工智能技术的整合可以为艺术家、收藏家和爱好者释放新的机会。AI 生成独特内容、验证真实性、策划个性化推荐、确定公平定价和增强市场的能力完全符合 NFT 生态系统的需求。通过利用人工智能，NFT 行业可以继续蓬勃发展，促进数字艺术和收藏品市场的创造力和创新。来源：金色财经

金色财经2023-06-25

《迪拜WEB3.0 新动向》主题论坛探索RWA新浪潮

涵盖了分析、架构、数据科学、人工智能、机器学习和云技术等多个领域。他曾在英国银行、微软等公司担任过多个职位，专注于数据架构和支持工程师等领域。自2011年起，他进入区块链领域，成功创办了Eumlet项目，为银行的支付体系带来了创新。作为BG Trade的创始人和CEO，他致力于推动实物资产和虚拟资产跨链领域的金融创新解决方案。徐伟卓 MetaDAO—Web3教育品牌创始人资深比特币矿工，GBLP优秀校友，深耕传统教育行业12年，华熙集团、优贝乐国际教育集团高管，原RRM培训中心副总兼华北区负责人此次论坛将成为WEB3领域的一场RWA重要盛会，为业内人士提供了深度洞察、交流合作的绝佳机会，共同探索字资产领域的新动向。关于MetaDAO：作为Web3领域教育机构，MetaDAO致力于为高净值客户提供专业WEB3.0领域课程和培训。涵盖了RWA、NFT、DeFi、智能合约、加密数字经济学等关键领域。通过与业界顶级专家和实践者互动，提供实用知识、行业见解和创新思维，深入了解WEB3.0的发展趋势、商业应用和投资机会。帮助学员在Web3.0时代发现真机遇。了解论坛更多资讯，加入报名讨论，点击链接查看详情： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMTUxMDA1NA==&mid=2247483931&idx=1&sn=bbfc70151aaadb4f7d4f7f9638734ab5&chksm=c268a052f51f2944128a4bd3383d8b8512712ae4b21f96864f71d075225d74039c4013160d59#rd 来源：金色财经

金色财经2023-06-24

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