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三维天地：现数据资产管理平台客户已基本实现全行业覆盖

类分级、智能安全防护，研究大数据应用和机器学习技术等最新技术在平台中的应用，提高产品的竞争力。同时，开展数据要素市场化管理技术研究，积极探索合理商业模式，尝试打造数据服务和数据价值转换平台。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2023-06-05

STrade GPT 通过人工智能和机器学习彻底改变金融交易

Trade GPT 正在利用人工智能和机器学习的力量开发创新的交易解决方案。 STrade GPT 将他们在尖端技术方面的专业知识与对金融市场的深刻理解相结合，将以其最新发展重新定义投资格局。 STrade GPT采用GPT-4高度灵活的技术，并将其与其独特的人工智能能力无缝结合，自豪地推出金融科技首个双智能逻辑训练算法（DILTA）。这种先进的算法有望彻底改变交易者处理和分析大量数据的方式，使他们能够做出更明智的投资决策。 DILTA 算法经过精心设计，以利用人工智能和机器学习的力量。通过分析各种市场信息，包括价格走势、经济指标和新闻事件，DILTA 可以迅速识别新兴趋势并为交易者提供高度准确的市场状况洞察。人工智能和机器学习的完美结合使 STrade GPT 的交易员能够以更高的效率和准确性驾驭复杂的金融环境。凭借实时处理大量数据的能力，交易者可以快速识别模式并做出明智的投资选择，最终增加他们成功盈利的机会。 STrade GPT 对开发高级分析工具的承诺凸显了他们致力于为客户提供卓越服务的决心。通过拥抱人工智能和机器学习的潜力，该公司旨在为交易者提供在竞争激烈的金融市场中的优势。 “我们的目标是为我们的交易员提供最先进的技术工具，”STrade GPT 首席执行官Andrew Rogers说。 “通过将 DILTA 算法整合到我们的交易平台中，我们让交易员能够根据实时市场洞察做出更明智的投资决策。” 凭借 STrade GPT 的尖端技术，交易者可以期待更加精简和高效的交易体验。人工智能和机器学习算法的集成确保客户获得准确和最新的信息，使他们能够快速响应市场动态并抓住有利可图的投资机会。 STrade GPT 始终处于智能金融创新的前沿，不断突破界限，为客户提供无与伦比的服务。通过实施 DILTA 算法，STrade GPT 巩固了其作为领先金融服务提供商的地位，表明了他们在不断发展的行业中保持领先地位的坚定承诺。随着金融格局的不断发展，STrade GPT 随时准备以其突破性的人工智能和机器学习技术引领潮流。交易者在 STrade GPT 的陪伴下驾驭充满活力的金融世界时，可以期待增强能力和提高绩效。来源：金色财经

金色财经2023-06-04

AI技术进步迅猛：从概念到广泛应用的发展之路

时期。特别是在过去几十年中，深度学习和机器学习等技术的兴起，为ai的广泛应用奠定了基础。我们可以关注些ai技术在不同领域中取得的重要突破。在医疗领域，ai技术在疾病诊断和治疗方面发挥了重要作用。利用深度学习算法，医生们可以更准确地识别和分析医学影像，帮助提高癌症早期检测的准确性。ai还可以通过大数据分析和模式识别来辅助制定个性化的治疗方案，为患者提供更好的医疗服务。在交通领域，ai技术也取得了显着的进展。自动驾驶汽车是人们对ai技术的一个鲜明例证。借助传感器和机器学习算法，自动驾驶汽车可以实时感知和分析周围的环境，并做出相应的决策和操作。这种技术的广泛应用将很好地提高交通的安全性和效率。在金融领域，ai技术也发挥着越来越重要的作用。通过自然语言处理和机器学习等技术，ai可以对大量的金融数据进行分析和预测，帮助投资者做出更明智的决策。ai还可以用于风险管理，通过分析用户行为和交易模式，及时发现可疑活动并采取相应的措施。除了医疗、交通和金融领域，ai技术在许多其他领域也有着广泛的应用。在教育领域，ai可以根据学生的学习情况和兴趣，提供个性化的学习内容和反馈，帮助学生更高效地学习。在农业领域，ai可以结合传感器和无人机技术，对农作物进行监测和管理，提高农业生产的效率和质量。在零售业，ai可以通过数据分析和推荐算法，为消费者提供个性化的购物体验，帮助商家更好地了解消费者需求。尽管ai技术在各个领域都取得了显着的进展，但仍面临一些挑战和难题。首先是数据隐私和安全的问题。随着ai应用所需的数据量越来越大，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要的考虑因素。其次是算法的透明度和可解释性。许多ai算法是基于深度学习和神经网络，其内部运行过程往往是黑盒子，难以解释和理解。这给一些应用场景中的决策可信度和可接受性带来了一定困扰。为了进一步推动ai技术的发展，有几个建议值得考虑。加强跨学科的合作与交流。ai技术的发展需要计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识与技术的融合。各学科之间的合作可以促进ai技术的创新和应用。注重ai技术的伦理和道德问题。ai的应用涉及到人类生活的方方面面，应确保技术的发展符合道德规范，并避免产生潜在的负面影响。同时，需要建立相关的监管和法律框架，确保ai技术的合理和负责任的使用。 ai技术的发展经历了从概念到广泛应用的漫长道路。随着计算能力的提升、数据的增长和算法的创新，ai技术在医疗、交通、金融等领域取得了重大突破。仍需继续努力克服数据隐私和安全、算法透明度和可解释性等挑战，以推动ai技术的进一步发展。在实践中，应加强数据隐私保护措施，确保用户数据的安全和合法使用。同时，研究人员和开发者应致力于改进算法的可解释性，使ai的决策过程能够被理解和解释，提高其可信度和接受度。加强ai技术的教育和培训也是至关重要的。ai的迅猛发展带来了对技术人才的巨大需求，而培养具备ai专业知识和技能的人才是关键。学校和教育机构应该加强ai技术的教育，为学生提供与时俱进的知识和实践机会。同时，企业和组织也应该加大对员工的培训和转型支持，提高他们的ai技术应用能力。在未来，随着技术的不断发展和创新，ai技术将继续引领科技的进步。人工智能将在各个领域中发挥更加重要和广泛的作用，为人类带来更多的便利和创新。我们也要始终牢记，技术的发展应与伦理和社会价值相协调，确保技术的应用符合人类的利益和需求。只有在科技进步与人类福祉之间取得平衡的基础上，ai技术才能真正发挥其潜力，并为人类社会带来更多的福祉和进步。来源：金色财经

金色财经2023-06-03

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

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