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Crypto和AI的融合：四个关键交叉点

“显卡的AirBnB”模型 AI 和机器学习 (ML) 工作负载的兴起对 Nvidia A100 等高性能显卡产生了巨大需求。作为回应，出现了一个类似于“显卡的AirBnB”的新市场。这允许个人和组织出租他们未使用的 GPU 资源，以满足 AI 研究人员和开发人员的需求。这是市场历史上真正独特的时刻。在 ChatGPT 推出之前，GPU 的供应已经供不应求。从那时起，需求可能至少增长了 10 倍，甚至可能增长了 100 倍。此外，我们知道模型随着训练规模的增加呈对数增长；这意味着对 GPU 计算的需求呈指数级增长，以提高模型质量。尽管总供应远远超过需求，但对商品的需求如此巨大地超过可用供应的时刻很少见；如果今天地球上的每一个 GPU 都可用于 AI 推理和训练，那么就不会短缺，而是会过剩！然而，在探索“显卡的 AirBnB”的概念时，需要考虑几个主要的技术挑战：并非所有显卡都能支持所有工作负载：显卡有各种形状、尺寸和规格。因此，某些 GPU 可能无法处理某些 AI 任务。为了使该模型取得成功，需要有一种方法将正确的 GPU 资源与适当的 AI 工作负载相匹配。随着市场的成熟，我们应该期待看到针对不同 AI 任务的显卡进一步专业化和优化。调整训练过程以适应更高的延迟：今天的大多数基础模型都是在 GPU 集群上训练的，GPU通过极低延迟连接。在去中心化环境中，延迟会增加几个数量级，因为 GPU 可能分布在多个位置并通过公共互联网连接。为了克服这一挑战，有机会开发出新训练过程，它们具有更高延迟连接。通过重新思考我们训练 AI 模型的方式，我们可以更好地利用更大 GPU 的去中心化集群。验证问题：无法知道不受信任的计算机是否执行了特定代码段。因此，很难相信不受信任的计算机的输出。然而，这个问题可以通过信誉系统与加密经济质押相结合来缓解，在某些情况下，还可以通过支持快速验证的新型模型来缓解。有相当多的团队在这个领域工作，包括训练和推理。Multicoin Capital投资了Render Network, Render Network最初专注于3D渲染，并且已经开放了它的 GPU 网络来也支持AI推理。除了 Render Network，还有一些其他公司在这个领域工作：Akash、BitTensor、Gensyn、Prodia、Together，以及其他仍处于开发中的项目。代币激励RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习) 代币激励几乎肯定不会适用于从人类反馈中强化学习（RLHF)的所有用例。问题是，我们可以使用什么框架来考虑什么时候代币激励对 RLHF 有意义，什么时候应该使用现金支付（例如 USDC）。随着以下情况变得更加真实，代币激励可能会改善 RLHF：该模型变得更加狭小和垂直（与通用和横向相对，例如 ChatGPT）。如果某人将提供 RLHF 作为他们的主要工作，并因此通过提供 RLHF 产生大部分收入，他们可能需要现金来支付租金和购买食物。当你从一般查询转向更具体的领域时，模型开发人员将需要更多训练有素的员工参与，他们更有可能获得整体商业机会的长期成功。在 RLHF 工作本身之外提供 RLHF 的人的收入越高。如果一个人有足够的收入或其他努力的储蓄来证明在特定领域的 RLHF 模型中投入有意义的时间的风险是合理的，那么他们只能接受锁定/非流动性代币作为补偿而不是现金。为了最大限度地提高成功的可能性，模型开发人员不应该只向提供特定领域 RLHF 的工作人员发放未锁定的代币。相反，代币应该在一段时间内授予，以激励长期决策。代币激励 RLHF 模型可能适用的一些行业包括：医学：人们应该能够与法学硕士一起从事轻量级、第一反应的诊断，以及长期预防和长寿医学。法律：企业主和个人应该能够使用大语言模型来更有效地驾驭各种异构法律体系的复杂性。工程和建筑：增强设计工具或仿真模型。金融和经济：改进预测模型、风险评估和算法交易系统。科学研究：完善用于模拟实验、预测分子相互作用和分析复杂数据集的 AI 模型。教育和培训：为人工智能驱动的学习平台做出贡献，以提高教育内容的质量和有效性。环境科学与可持续性：优化人工智能模型以预测环境趋势、资源分配和促进可持续实践。有一个垂直领域的代币激励 RLHF 已经投入生产：地图。Hivemapper不仅对司机有好处，对投入时间编辑和整理地图数据的地图编辑人员也有好处。你可以使用 Hivemapper 自己尝试地图人工智能训练工具. 零知识机器学习 (zkML) 区块链不知道现实世界中发生了什么。然而，了解发生在链外的事件对他们来说是非常有益的，这样他们就可以根据现实世界状态以编程方式转移价值。预言机解决了这个问题的一部分。但是预言机还不够。仅仅将现实世界数据中继到链上是不够的。在进入链之前，需要计算很多数据。例如，让我们考虑一个收益聚合器，它需要在不同池子之间转移存款以赚取更多收益。为了以信任最小化的方式做到这一点，聚合器需要计算所有可用池子的当前收益和风险。这很快就变成了适合 ML 的优化问题。然而，在链上计算 ML 的成本太高，因此这对 zkML 来说是一个机会。像Modulus Labs这样的团队现在正在这个领域建设。我们希望更多的团队使用通用 ZKVM 在这个领域进行构建，例如Risc Zero和Lurk。深度伪造时代的真实性随着深度伪造变得越来越复杂，保持对数字媒体的真实性和信任至关重要。一种解决方案涉及利用公钥密码学，允许创作者通过使用公钥对其内容进行签名来保证其内容的真实性。公钥本身不足以解决真实性问题。需要有一个公共记录，将公钥映射到真实世界的身份，以便进行验证和建立信任。通过将公钥与经过验证的身份相关联，可以创建一个反馈和惩罚系统，如果有人被发现滥用他们的密钥，例如在深度伪造的图像或视频上签名。为了使这个系统有效，公钥签名与现实世界身份验证的集成将是至关重要的。支撑许多加密货币系统的区块链技术可以在创建去中心化和防篡改的身份注册方面发挥重要作用。该注册表会将公钥映射到真实世界的身份，从而更容易建立信任并追究不良行为者的责任。至少会有两种配置：嵌入式硬件和用户控制的软件。嵌入式硬件：我们预计智能手机和其他设备将很快集成基于硬件的本地图像、视频和其他媒介签名功能。 Solana Labs 最近推出了Saga电话，它由Solana 移动堆栈（Solana Mobile Stack，SMS）驱动。在接下来的几个月里，我希望 SMS 能够得到更新，以便每张照片都使用 SMS 进行签名种子库SDK，证明照片不是由 AI 生成的。用户控制的软件：人们将使用Photoshop、Octane 等设计工具和 Stable Diffusion 等图像生成器来制作艺术品。我们期望这些软件提供商将集成公钥加密机制，使创作者能够证明真实性，同时也承认在制作过程中使用的工具。结论总之，加密货币和人工智能技术的融合为应对紧迫挑战和解锁跨多个行业的创新解决方案提供了大量机会。通过探索这些领域的交叉点，我们可以找到新的方法来优化 AI 训练中的资源分配，利用代币激励从人类反馈中进行特定领域的强化学习，并在面对深度伪造时保持数字媒体的真实性。 “显卡的 AirBnB”模型提供了去中心化和民主化访问高性能 GPU 的潜力，使更多的人和组织能够为 AI 研究和开发做出贡献。代币激励的 RLHF 可以应用于从工程和金融到教育和环境科学的各个行业，通过利用领域专家的知识改进人工智能模型。ZKML 将允许区块链根据现实世界中的复杂变化更新链上的财务状态。最后，通过将公钥密码学与现实世界的身份验证和区块链技术相结合，我们可以创建一个强大的系统来应对深度伪造带来的挑战并保持对数字媒体的信任。随着我们不断发现加密和人工智能之间的协同作用，我们无疑会发现更多机会来推动创新、创造价值并解决当今社会面临的一些最紧迫的问题。拥抱这两个领域之间的交叉点将帮助我们突破技术的界限，塑造一个更加互联、高效和真实的未来。来源：金色财经

金色财经2023-06-03

2023美国银行危机的原因、影响和解决方案

强调了技术适应的作用，其中可能包括使用机器学习和人工智能进行风险评估。十、美国银行业危机后的经济复苏政府、美联储和政策制定者还能为促进经济复苏做些什么还有待观察，以下是可能已经在酝酿中的想法：加强银行业空间加息更加谨慎恢复人们对银行体系的信心通过相关财政政策刺激经济动向国际合作促进整体金融稳定最后，最重要的是，必须要提高透明度，重点关注银行的资产负债表，这是“解释性市场冲击”压力测试情景旨在考虑的问题。此外，银行业似乎仍然有点不合常规，现在说银行业危机已经结束可能还为时过早。十一、危机还是治愈：长期的前景如何？无论采取何种方法，这一切都归结为建立一个强大的金融体系。2023年银行业危机最糟糕的部分可能已经过去，也可能还没有到来。值得注意的是，截至2023年5月底6月初，金融市场的压力并没有减轻，信贷利差仍然很小。虽然加息仍在继续，但美联储似乎确实对此类举措持谨慎态度。然而，2023年的美国银行业危机是一个高度复杂的空间，其涵盖了债券利率、利率、信贷额度和银行挤兑等问题。来源：金色财经

金色财经2023-06-02

一览Paradigm近期布局：BaaS与基础设施为主要投资方向

年 3 月 Numerai 是一家使用机器学习制定交易策略的对冲基金。 Numerai 不是在内部开发模型，而是利用全球数据科学家的预测来做出投资决策，并用 NMR 代币提供激励。来源：金色财经

金色财经2023-06-02

6月加息与否会对行情有什么影响？下半年有哪些造富机会？

构建一个具有加密经济的开放、去中心化的机器学习网络。来源：金色财经

金色财经2023-06-02

盘点Paradigm近期布局：ETH和LDO为最大持仓BaaS与基础设施为主投资方向

019年3月 Numerai是一家使用机器学习制定交易策略的对冲基金。 Numerai不是在内部开发模型，而是利用全球数据科学家的预测来做出投资决策，并用NMR代币提供激励。免责声明：本文不构成投资建议，用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况，及遵守所在国家和地区的相关法律法规。来源：金色财经

金色财经2023-06-02

星环科技：AI领域布局比较早产品目标是将AI开发平民化

域公司布局比较早，于2014年就推出了机器学习建模平台，2016年单独销售。从计算框架、开发的工具链、图形化的建模工具，公司产品的目标是将AI的开发平民化。近期随着OpenAI推出了GPT，公司的产品定位于帮助客户构建基于GPT模型的应用，或者微调大模型，公司近期也已经帮客户搭建了这样的系统。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-02

Paradigm 2023年第一季度投资速览

0 万美元。 Numerai 是一家将机器学习用于其交易策略的对冲基金。他们不是闭门开发模型，而是加密财务数据并与全球匿名数据科学家网络共享，这些科学家以NMR代币支付报酬。 Paradigm最新叙事 Paradigm之前的投资聚集在区块链服务、区块链基础设施、DeFi和NFTFi项目上。然而，随着他们最近将注意力转移到新兴技术上，人工智能是他们希望抓住的最新叙事。 Paradigm Crypto持有最多的加密货币：ETH - 1.879亿美元；LDO - 1.54亿美元。投资组合表现与其他 VC 的比较：来源：金色财经

金色财经2023-06-01

约翰逊家族旗下UNCA平台上线,推进圣安娜数字都市建设

时，HRT和UNCA联合研发的AI金融机器学习模型会自动进行大数据分析，不仅仅局限于区块链市场，还会根据全球汇率、期货、股市、外汇市场的动向、客户的风险偏好、投资目标和各国政策变动，自动为客户制定最优化的交易策略，并实时执行交易指令以帮助客户提高收益率和降低风险。目前，UNCA已与全球知名中心化交易所币安合作，配置13亿美元，并用自主研发的长期稳定AI交易模式，带领用户盈利。多元生态，超强势能近日，约翰逊家族加大投资额，决定扩大建设UNCA，并分享红利，推动UNCA生态“圣安娜数字特区”发展，建全球最大数字经济特区。圣安娜数字特区将包括科技、金融、住宅等一体的未来化都市，成为全球第一个WEB3的未来化都市。 UNCA将建设全球最大的区块链社区 - 圣安娜数字经济特区。该特区将集聚全球顶尖的区块链企业和人才。从入境圣安娜经济特区的那一刻，就可以感受到圣安娜的高科技与未来感，城内标志性建筑之一的UNCA大楼已进入规划期。全境最大的娱乐场所、免税购物中心、赌场及高端住宅，将为特区带来源源不断的人流与活力。沙滩上的度假村与SPA中心，将提供最优质的休闲体验。UNCA数字货币银行的建设，也代表着区块链金融在特区的深入应用。通过建设数字经济特区，UNCA将进一步推动区块链技术与实体经济的深度融合。打造出安全高效的区块链生态环境，推动跨行业区块链应用，培育区块链人才与企业,推动区块链产业发展。圣安娜数字经济特区的建设，是UNCA实现区块链视野、打造数字经济命运共同体的重要布局。这一雄心勃勃的计划，必将推动UNCA在全球数字经济中的重要地位，并为全球区块链发展作出重大贡献。未来，约翰逊家族将带领UNCA继续深耕AI金融领域，推动AI金融的健康发展，为传统金融市场与数字经济市场的发展做出贡献。同时，UNCA将继续推动AI金融的创新，打造更加完善的AI金融生态系统。UNCA将秉持着“服务用户、服务社会”的理念，为用户提供更好的AI金融服务，打造当今世界经济体的“超级AI引擎”！来源：金色财经

金色财经2023-06-01

德勤与亚马逊云科技深化合作利用Amazon Bedrock扩展生成式AI能力

在2018年，德勤就获得了亚马逊云科技机器学习能力认证，且多年来一直在Amazon SageMaker项目上与客户积极合作，帮助客户应对各种业务挑战并达成目标。德勤在这一领域的项目涵盖了人工智能（AI）和机器学习（ML）蕴含的全部能力，项目范围包括通过将现有的ML工作负载从本地数据中心和其他平台迁移到Amazon SageMaker来实现机器学习现代化，到通过自动化部署持续集成和持续交付（CI/CD）工作流、机器学习管理和利用Amazon SageMaker进行扩展来提高机器学习运维的成熟度。 "德勤一直站在帮助亚马逊云科技以客户为中心创建解决方案的最前沿，"亚马逊云科技副总裁全球渠道与联盟副总裁Ruba Borno表示。"我们希望将亚马逊云科技的创新与德勤的战略和工程能力结合，共同帮助客户更好更快地使用生成式人工智能解决方案。" 德勤推出的生成式AI业务，旨在帮助客户利用生成式AI和基础模型的力量，成倍提高生产力，并加快业务创新步伐。这项新业务结合了先进的服务、人工智能人才和深厚的行业经验，这些都是企业领导者在设计生成式AI战略时所需要的，也是他们利用颠覆性新技术来创新AI驱动型应用时必不可少的。作为亚马逊云科技合作伙伴网络（APN）的核心级合作伙伴，德勤已获得19项亚马逊云科技能力认证，并在多项亚马逊云科技服务中实施了解决方案。德勤和亚马逊云科技正在共同创新服务和知识产权（IP），并与亚马逊云科技社区共享，同时，还提供了独特的交易结构和定制化的亚马逊云科技投资策略，以便于用户使用亚马逊云科技的产品和服务。

美通社2023-06-01

CoinGPT：Web3的AI革命突破创新边界

值的方式。在AI中，非常重要的一点就是机器学习（Machine Learning，简称ML），而当ML加入到Web3，扩展到Web3的不同网络层级中，就会产生很多有趣的效应。一、CoinGPT：利用AI为Web3.0赋能 Web3 是一个快速发展的去中心化应用程序生态系统，它建立在区块链技术之上，有望彻底改变各个行业。将 ChatGPT 集成到 Web3 中，可能会对去中心化应用程序的开发和整体用户体验产生重大影响。在此理念下，就有了CoinGPT的推出。 CoinGPT是一种专注于Web3.0领域的广义知识深度混合训练模型，它融合了AI智能算法技术、深度学习和自然语言处理技术，旨在成为一个强大的自然语言生成模型，并广泛应用于Web3.0领域，创建专属于Web3.0的问答知识库。CoinGPT的底层技术基于深度学习模型，利用前向神经网络进行建模。CoinGPT经过大量的训练数据集的学习，具有生成符合上下文语义、高度连贯、逻辑严谨的自然语言文本的能力。在Web3.0领域，CoinGPT可以被应用于各种自然语言处理任务，如对话系统、文本摘要和智能问答等。通过CoinGPT，可以实现Web3.0领域的大规模智能知识库的构建，用于支持和提升区块链智能合约应用的开发效率和应用范围。因此，CoinGPT是一个强大的工具，可在区块链技术的应用中发挥关键作用，为加密数字化生态圈的发展提供强大的解决方案。算法+区块链目前 AI 算法会依据应用场景和领域的不同进行选择，以实现最优解。AI 算法不断突破创新，持续提升算法模型的准确性和效率，并在各个细分领域应用落地。AI 算法有很多分类，包括决策树、神经网络、遗传算法等。CoinGPT致力打造一个新型的，符合Web3.0生态系统的智能算法服务，并将这样的服务呈现给广大用户。此外，用户在使用CoinGPT服务时，不仅能获得及时的知识反馈，还能获得正向经济激励。 CoinGPT希望通过融合AI智能算法技术与深度学习和自然语言处理技术相结合的方法，实现一个透明、可验证、去中心化的新生态系统，满足用户需求并提供更高效的解决方案。智能语言处理解决方案+Web3 CoinGPT的目标是在区块链技术的应用中，为Web3.0领域提供一站式的智能语言处理解决方案，以提高新生态系统的效率和价值。 CoinGPT利用深度学习模型和自然语言处理技术，经过大量的训练数据集的学习，具有生成符合上下文语义、高度连贯的自然语言文本的能力。通过CoinGPT，可以实现Web3.0领域的大规模智能知识库的构建，提升区块链智能合约应用的开发效率和应用范围。对于Web3.0 领域来说，一个垂直服务于本行业的智能的、专业的Web3.0问答知识库，极为稀缺及紧要。不论是对于本领域就业者，还是想加入Web3.0 的人来说，CoinGPT提供了一个快速的、便捷的、专业的并可获得经济激励的，了解本行业的知识入口。二、CoinGPT：利用算法为人类创造更美好的生活随着数字经济时代的到来，科技的迅速发展带来前所未有的机遇。CoinGPT希望为数字经济的发展贡献自己的力量，利用最前沿的技术与算法，为人类打造更加美好的生活。结合Web3.0，CoinGPT鼓励在去中心化的环境下构建一个新的生态系统。CoinGPT致力于探索Web3.0与智能算法的结合，将区块链技术、AI和其他技术相融合，为加密数字化生态圈的发展提供解决方案。未来，CoinGPT将利用AI智能算法提高人机交互的准确度和精度，为人类创造一个更快、更准确的信息交流环境，以此为基础，推动行业的快速升级进程。 CoinGPT提供的服务（1）提供智能助手：作为一种强大的语言模型，CoinGPT可以作为人类的智能助手，提供准确、快速的信息检索和解答问题的能力。它可以帮助人们获取所需的知识，解决问题，并提供实用的建议和指导，从而提升人们的工作效率和生活质量。（2）个性化服务：CoinGPT的算法可以学习和理解用户的偏好和需求，通过个性化推荐和定制化的服务，为用户提供更加符合其兴趣和喜好的内容和体验。这使得人们能够更好地享受数字化世界带来的便利和乐趣。（3）自动化和智能化工具：CoinGPT的算法可以应用于各个领域，如自动化文档生成、自动化翻译、自动化编程等，为人们提供更高效、准确的工具和解决方案。这些工具可以减轻人们的工作负担，提高生产力，使人们能够更专注于创造性的任务和更重要的工作。（4）创新和发现：CoinGPT的算法可以通过对海量数据的分析和学习，发现新的模式、趋势和关联性，为人类带来新的发现和创新的机会。它可以帮助人们挖掘数据中的潜在价值，发现新的商业机会并提供解决方案，推动社会和经济的发展。未来已来 CoinGPT将集成Web3应用程序，这势必会对去中心化应用程序的开发和整体用户体验产生重大影响。凭借其理解自然语言查询的能力，CoinGPT可以让更广泛的受众更容易访问 Web3 生态系统。随着越来越多的项目采用 CoinGPTGPT 和 Web3，我们很可能会看到各个行业的创新爆炸式增长。这将带来激动人心的新产品和服务，从而彻底改变游戏、金融、教育等行业。AI+web3 两股革命性力量结合的未来充满希望。 CoinGPT与Web3的集成将为去中心化应用的发展和用户体验带来巨大的推动力。它将提高可访问性、促进创新和改变行业格局，为用户带来更美好的未来。AI与Web3的结合将为社会带来更多机遇和挑战，我们可以期待这种革命性力量的潜力得到充分释放。来源：金色财经

金色财经2023-05-31

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