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GPT-4撑腰 Office全家桶集体升级微软向谷歌丢出王炸
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成 AI 的支持，来帮助企业训练和部署机器学习模型。巨头打架，用户狂喜巨头们在生产力工具上越战越酣，对于广大用户来说无疑是一件好事。实际上，目前这些AI助手的运行成本并不低。按照Open AI公布的GPT-4的API费用表，为每输入1000个字符(约合750个单词)，价格为0.03美元，每生成1000个字符，价格为0.06美元。也就是说用户每问一次，成本超不多就是1毛钱。此前有分析计算显示，如果按1月平均每天约1300万访客使用ChatGPT来计算，至少需要3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，电费每天都至少要花5万美元左右。但由于最近巨头们都测试和市场抢占初期，可以预见的是接下来一段时间各家都会先采取烧钱拿客户的模式，并且会敞开大门来让用户帮助完善测试和加强训练。除了在生产力软件领域的谷歌、微软、Notion之外，包括Meta、苹果、亚马逊等各个社交、消费类的其他公司也都已经透露要大力押注AI的信息，并都在快马加鞭的推进产品的研发和推出。在今天的发布会中，微软表示随着AI Copilot的上线，未来人们与 AI 合作工作的方式将发生根本性的变革，那些能更快更好的去使用AI工具的人将在未来的工作环境中掌握主动权。学会拥抱即将到来的AI时代，似乎已经是每个打工人未来的必修课。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-03-18
Web3中文｜GPT-4超越GPT-3.5的五大看点
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PT-4可以浏览并理解图像这个多功能机器学习系统最显着的变化就是“多模态”的，这意味着它可以理解不止一种“模态”的信息。GPT-3.5可以读写，但仅此而已。GPT-4可以处理图像并查找相关信息。不仅可以简单地要求它描述图片中的内容，还可以深度理解图里的意思并做出反应。在一个叫做Be My Eyes的项目中，GPT-4成为视障人士的朋友。它可以帮助盲人识别裙子上的图案、植物、健身房器械、提供翻译等，使之变得更有意义。 2. GPT-4更难被欺骗聊天机器人往往很容易被误导，之前甚至在“越狱”话题上做出提示，使得人工智能陷入道德困境。目前，GPT-4已经接受了大量恶意提示的训练，这些训练基于过去一两年中用户在OpenAI提供的数据。GPT-4在真实性、可控性等方面比其前辈GPT-3.5要好得多。 3. GPT-4的记忆力更强大型语言模型在数以百万计的网页、书籍和其他文本数据上进行了训练，但是当它们真正与用户进行对话时，它们可以“记忆”多少是有限的。GPT-3.5的限制是4096个tokens，即大约8000个单词，或大约四到五页的书。GPT-4的最大tokens数为32768，即2^15，这相当于大约 64000个单词或50页的文字，足以写成一出完整的戏剧或短篇小说。这意味着在对话或生成文本时，GPT-4最多可以记住50页左右内容。它可以记住你在前20页聊天中谈到的内容，或者提到前35页发生的事件。 4. GPT-4支持多语种虽然人工智能由英语主导，从数据到测试再到研究论文的一切都使用英语，但大型语言模型的功能应该适用于任何语言。GPT-4能够在26种语言中精准回答数千个问题。来源：OpenAI官网 5. GPT-4具有更强可控性 “可控性”是人工智能中一个有趣的概念，指的是它们按需改变行为的能力。GPT-4比GPT-3.5 更原生地集成了可控性，用户将能够把“固定冗长、语气和风格的经典ChatGPT风格”更改为更适合他们需要的东西。 GPT-4表现如何？ OpenAI介绍，GPT-4在专业和学术方面表现出近似于人类的水平。例如，它在模拟律师考试中的得分能够排进前10%左右，相比之下，GPT-3.5的得分只能排在倒数10%左右。与此前的GPT系列模型相比，GPT-4最大的突破之一是在文本之外还能够处理图像内容，该公司在官网上展示了一系列案例。例如，输入如下图片并询问“这张图片有什么不寻常之处”，GPT-4可作出回答。来源：OpenAI官网在官方演示中，GPT-4几乎就只花了1-2秒的时间，识别了手绘网站图片，并根据要求实时生成了网页代码制作出了几乎与手绘版一样的网站。除了普通图片，GPT-4还能处理更复杂的图像信息，包括表格、考试题目截图、论文截图、漫画等，例如根据专业论文直接给出论文摘要和要点。如何体验GPT-4？ OpenAI目前只将GPT-4提供给ChatGPT Plus的付费客户。该服务每月收费20美元，可在全球范围内使用。与以前的模型一样，开发人员将通过API获得访问权限。其他开发者可以通过等待GPT-4候补名单加入。结语 OpenAI表示目前GPT-4还有很多局限性。例如，它仍然不完全可靠，容易产生幻觉。虽然在OpenAI的内部对抗性真实性评估中，GPT-4的表现平均比GPT 3.5高40%，但问题远未解决，期待GPT-4的后续更新。同时，已经有多家公司将GPT-4搭载到他们的产品中，包括语言学习工具软件多邻国（Duolingo）、移动支付公司Stripe和可汗学院（Khan Academy）。微软也透露 Bing Chat从一开始就在使用GPT-4。毫无疑问，GPT-4的出现给我们带来了巨大的惊喜，但因为其刚推出且未对大众开放，更多体验有待后续探究。参考： Techcrunch：5 ways GPT-4 outsmarts ChatGPT Tech商业：OpenAI发布GPT-4，首批客户应用方式各不同澎湃新闻：GPT-4“王炸”发布：专业和学术水平接近人类，中文准确性高达八成编辑：Bowen@Web3CN.Pro 声明：NFT中文社区编辑作品，内容仅代表作者立场，且不构成投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经
金色财经2023-03-17
隐私NFT的作用以及实现方式简介
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FT私有种子，那么你可以使用它运行私有机器学习模型来生成额外的艺术品NFT。可编程隐私为NFT创建者在创建代币时提供了更多选择和灵活性。总结：隐私NFT是一种新的概念，目前的争议性也比较大，而且zk-SNARKs 和基于隐身地址的解决方案都处理理论阶段。目前只有Oasis隐私保护技术实现了隐私NFT的实践。随着技术的向前发展，隐私NFT终会发挥其应有的作用。参考资料：https://medium.com/oasis-protocol-project/first-of-its-kind-privacy-preserving-nfts-on-oasis-network-used-as-certificate-for-renowned-defi-f49dc218e875 来源：金色财经
金色财经2023-03-16
Rejuve.AI——革命性的健康数据人工智能
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年的 NHANES 调查数据中使用了机器学习，其中包含来自 85,000 多个数据贡献者的数据。该服务后台运行在SingularityNET平台上，前端UI界面预计2023年Q2推出。其他待开发产品除了这些目前正在运行的产品外，RJV还有其他几个产品正在筹备中（在路线图部分注明），其中包括RJV其他独特的 AI 系统，以及RJV工作产生的任何治疗方法。以下是 AI 相关产品的说明： A. 模块化变压器 VAE 一种无监督学习组合神经网络，允许在用户状态的不同部分之间进行推理，例如在不同类型的数据之间。该系统的独特之处在于能够“填补数据配置文件中的空白”，例如，如果用户没有验血结果，它可以根据两者之间的关系更准确地评估这些值的位置他们输入的其他数据加上具有相似概况的其他用户的血液测试数据。 MTVAE 还将用于在 GCN（RJV的最终组件）中组合神经网络，帮助跨多个方面或分辨率对人体进行更准确的数字模拟。这项服务在 Longevity 应用程序中的第一个应用将是改进生物年龄计算。该服务预计将于 2023 年第四季度在应用程序中实施并部署在 SingularityNET 市场上。 B. 生成合作网络 (GCN) RJV的第三个也是最复杂的 Rejuve 原生 AI 服务是 GCN。该名称部分源自 GAN（生成对抗网络），其共同点是共同进化的代理创建更准确的生成模型，但它们不是相互竞争，而是相互合作以导致进化学习。该系统的关键特性是能够不仅从RJV自己的本地 AI 系统，而且从其他开发人员那里贡献模型，并将这些模型结合起来，生成人体（整体和个体）的整体、不断发展的图像。GCN 还将与 Rejuve Biotech 合作用于 SingularityNET 的 OpenCog Hyperon，以进一步推进果蝇对人类的研究，以及其他令人兴奋的应用。该系统预计将于 2024 年在市场和应用程序中部署。 C. 人体的多分辨率模拟与上述相继，GCN 将其他服务贡献的所有数据和模型以及用户贡献的 AI 模型进行妥协，将生成人体的数字模拟，可用于个性化和医学应用、综合临床试验，以及对人体系统如何运作以延长健康和寿命的全面更深入的了解。一旦成熟，这可以通过对临床医生和最终用户有吸引力的 UI 来证明。 Rejuve.AI ( RJV ) 的营销策略是什么？ RJV的初始用户主要来自 SingularityNET 生态系统，该生态系统已经成功启动了 SingularityDAO 和 NuNet 项目，未来还会有更多。RejuveAI 已经在 Twitter 上拥有超过 3000 多个关注者，在 Telegram 上拥有 1500 多个关注者，并且每天都在增加。RJV的支持社区对RJV的项目和发布表现出极大的兴趣，他们有在几分钟到几秒钟内关闭 TGE 的历史。 RJV将通过视频内容、播客、会议、新闻稿和合作伙伴外展继续RJV的营销工作。RJV已经与行业领先的品牌建立了合作伙伴关系（在下面的合作伙伴部分中概述），这将有助于将RJV的应用程序和项目的知识传播给更广泛的受众。RJV还将利用健康技术和区块链特定的公关机构来扩大RJV的覆盖范围。什么是 Rejuve.AI ( RJV ) 的通证？ Rejuve Network 代币经济由 3 个代币组成：数据 (dNFT) - 一种不可替代的 ERC-271 分布式身份令牌，与 Rejuve 网络的每个数据贡献成员相关联，包括数据贡献者、实验室、个体研究人员、数据建模者、公司、员工和承包商。这些 ID NFT 是免费为会员铸造的，用于通过 Longevity 应用程序中的仪表板授予和跟踪数据使用权限。dNFT 不能买卖，每个用户只能铸造一个 dNFT（链接到 KYC）。如果用户希望与网络断开关联/将他们的数据从数据共享中删除，则他们可以选择销毁此令牌。 RJV 实用代币——一种可替代的 ERC-20 代币，通过它在网络成员之间进行交易，并通过它为成员提供数据贡献奖励。网络形成时将铸造一个固定数量。随着网络的成熟，该令牌还将具有治理功能。产品 NFT (pNFT) - 一种代币，由 ERC-721 NFT 分片（分割）为 ERC-20 实用代币，根据数据所有者对生成产品（例如药物或疗法）的贡献按比例分配给数据所有者。pNFT 是在预定的端点铸造的（例如在专利申请时，或根据 Rejuve'sAI 生成的假设建议实验室）。该 NFT 代表数据贡献者在产品中的所有权份额。产品本身的收益以 RJV 代币的形式分配给 pNFT 分片持有者，按他们持有的分片数量的比例分配。每个产品创意都会铸造一个 pNFT。pNFT 分片根据用户对该产品的贡献按比例分配给用户，由 AI 算法计算。这些分片的分配是分批进行的，第一批分发给初始数据贡献者，其他批次在进一步研究和临床试验后分发。一旦产品达到某个成熟阶段，不再需要贡献更多数据，任何剩余的分片都将被销毁。数据所有者最初可以出售最多 50% 的分片，另一半锁定一段时间，以防止被剥削/确保他们保持对由其数据制成的产品的所有权。Rejuve Network 将收到所有铸造的 pNFT 的一定部分，并将从其自己的分片收益中获得的一部分代币分配到一个池中，以持续为激励数据贡献的代币奖励提供资金。一旦产品达到某个成熟阶段，不再需要贡献更多数据，任何剩余的分片都将被销毁。数据所有者最初可以出售最多 50% 的分片，另一半锁定一段时间，以防止被剥削/确保他们保持对由其数据制成的产品的所有权。Rejuve Network 将收到所有铸造的 pNFT 的一定部分，并将从其自己的分片收益中获得的一部分代币分配到一个池中，以持续为激励数据贡献的代币奖励提供资金。一旦产品达到某个成熟阶段，不再需要贡献更多数据，任何剩余的分片都将被销毁。数据所有者最初可以出售最多 50% 的分片，另一半锁定一段时间，以防止被剥削/确保他们保持对由其数据制成的产品的所有权。Rejuve Network 将收到所有铸造的 pNFT 的一定部分，并将从其自己的分片收益中获得的一部分代币分配到一个池中，以持续为激励数据贡献的代币奖励提供资金。为了防止剥削/确保他们保持对其数据制成的产品的所有权。Rejuve Network 将收到所有铸造的 pNFT 的一定部分，并将从其自己的分片收益中获得的一部分代币分配到一个池中，以持续为激励数据贡献的代币奖励提供资金。为了防止剥削/确保他们保持对其数据制成的产品的所有权。Rejuve Network 将收到所有铸造的 pNFT 的一定部分，并将从其自己的分片收益中获得的一部分代币分配到一个池中，以持续为激励数据贡献的代币奖励提供资金。 Crypto 投资标加密货币投资研究分析受欢迎的项目 IDO 公开发售共享。来源：金色财经
金色财经2023-03-15
Web3 的阴暗面去中心化如何助长 AI 偏见
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生成任务相关。OpenAI 使用先进的机器学习 (ML) 技术（例如 Transformer）在这个大型数据集上训练模型，使其能够学习单词和短语之间的模式和关系，并生成高质量的文本。 AI 训练数据的质量对 ML 模型的性能有重大影响，数据集的大小也是决定模型泛化到新数据和任务能力的关键因素。但是，质量和数量都会对数据偏见产生重大影响，这也是事实。数据偏见的独特风险 AI 中的数据偏见是一个重要问题，因为它可能在就业、信贷、住房和刑事司法等领域导致不公平、歧视和有害的结果。 2018 年，亚马逊被迫废弃了一款显示出对女性有偏见的 AI 招聘工具。该工具接受了对过去 10 年期间提交给亚马逊的简历的培训，其中主要包括男性候选人，导致 AI 减少了包含“女性”和“女人”等词的简历。 2019 年，研究人员发现，一种用于预测患者预后的商用 AI 算法对黑人患者存在偏见。该算法主要针对白人患者数据进行训练，导致其对黑人患者的假阳性率更高。 Web3 解决方案的去中心化性质与 AI 相结合，带来独特的偏见风险。这种环境中数据的质量和可用性可能是一个挑战，这使得准确训练 AI 算法变得困难，这不仅是因为缺乏使用中的 Web3 解决方案，还因为缺乏有能力使用它们的人群。我们可以从 23andMe 等公司收集的基因组数据中得出相似之处，这些数据对贫困和边缘化社区存在偏见。23andMe 等 DNA 检测服务的成本、可用性和目标营销限制了来自低收入社区或生活在该服务未运营地区的个人获得这些服务的机会，这些地区往往是较贫穷、欠发达国家。因此，这些公司收集的数据可能无法准确反映更广泛人群的基因组多样性，从而导致基因研究以及医疗保健和医学发展的潜在偏差。这让我们想到了 Web3 增加 AI 数据偏见的另一个原因。行业偏见和对道德的关注 Web3 创业行业缺乏多样性是一个主要问题。截至 2022 年，女性占据了 26.7% 的技术职位。其中，56% 是有色人种女性。科技行业的高管职位中女性比例更低。在 Web3 中，这种不平衡加剧了。根据各种分析师的说法，只有不到 5% 的 Web3 初创公司拥有女性创始人。这种多样性的缺乏意味着 AI 数据偏见很可能被男性和白人创始人无意识地忽视为一个问题。为了克服这些挑战，Web3 行业必须在其数据源和团队中优先考虑多样性和包容性。此外，该行业需要改变为什么多样性、平等和包容是必要的故事。从财务和可扩展性的角度来看，从不同角度设计的产品和服务更有可能为数十亿客户服务，而不是数百万客户，这使得那些拥有多元化团队的初创公司更有可能获得高回报和全球规模的能力。Web3 行业还必须关注数据质量和准确性，确保用于训练 AI 算法的数据没有偏见。 Web3 能否解决 AI 数据偏差问题？应对这些挑战的一种解决方案是开发去中心化的数据市场，允许个人和组织之间安全、透明地交换数据。这有助于降低数据偏差的风险，因为它允许在训练 AI 算法时使用更广泛的数据。此外，可以利用区块链技术保证数据的透明性和准确性，使算法不产生偏见。但是，最终，在主流受众使用 Web3 解决方案之前，我们将面临多年寻找广泛数据源的重大挑战。虽然 Web3 和区块链继续出现在主流新闻中，但此类产品和服务最有可能吸引初创企业和技术社区的人们——我们知道这些社区缺乏多样性，但在全球市场中所占的份额相对较小。很难估计在 Web3 初创公司工作的世界人口的百分比。近年来，该行业在美国创造了大约 300 万个工作岗位。如果将这一数字与美国总人口相比——并且不考虑失去的工作岗位——这个科技行业远不能代表适龄工作的公民。在 Web3 解决方案变得更加主流并将其吸引力和使用范围扩大到那些对技术具有内在兴趣并变得负担得起并且足以被更广泛的人群使用之前，获得足够数量的高质量数据来训练 AI 系统仍然是一个重大障碍。业界现在必须采取措施解决这个问题。来源：金色财经
金色财经2023-03-15
VeraViews案例研究 - 英国的电竞发行商通过VeraViews验证实时活动情况
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部署了13个独立的模块，包括人工智能和机器学习，以识别一些接触点上的欺诈性流量。活动管理、测量和报告是在一个定制的后端进行的。VeraViews提供专门的开发人员经理来管理客户活动。通过VeraViews独特的视图证明（PoV）专利技术，活动数据（包括欺诈性视图、有效视图和其他参数）使用开放账本技术进行存储，供所有各方（出版商和合作伙伴广告网络）验证。一旦数据被记录在开放账本上，就没有办法进行篡改或混淆，从而实现了对活动表现的透明记录。在这项研究中，领先的广告网络通过VeraViews广告堆栈为出版商的内容提供了供应和需求方面的广告库存。实施 VeraViews是通过与Brightcove网络播放器的简单集成来部署的，Publisher已经使用Brightcove平台来托管视频库存。通过VeraViews与Brightcove的整合，出版商能够在视频播放器层面上部署VeraViews。这种整合是 "即插即用 "的，设置要求简单，并通过托管在VeraViews.com的后端进行活动跟踪。可以在管理面板上添加无限数量的网络属性。通过VeraViews为Brightcove出版商提供的'即插即用'方法，出版商能够迅速将其原有的广告堆栈转换为VeraViews。这种方法对出版商和VeraViews来说都只需要最少的开发人员资源。结果这项研究的主要收获是：在研究期间，发行商的未识别欺诈份额从估计的23%降至仅1.52%，这意味着几乎所有的欺诈都被识别和消除了。发行商可以通过我们的开放式账目后台获得实时的活动数据。VeraViews每48小时产生详细的活动报告，每周和每月都有后续活动报告，以跟踪研究过程中的表现。重要的是，发行商（和他们的广告合作伙伴）可以在链上实时验证这些数据，而不是从一个黑盒子第三方解决方案中获取活动报告的表面价值，这是任何其他广告堆栈都没有提供的功能，据我们所知，这是一个行业的首创。在活动期间，超过52,000,000个浏览量证明和其他统计数据被储存在链上。这项研究为VeraViews提出了一个有趣的挑战--与一家出版商合作，该出版商表示希望得到透明和可审计的报告，以向他们的广告伙伴证明他们认真对待防欺诈问题。我们表明，我们的广告堆栈和获得专利的 "视图证明 "技术可以在更大程度上减少欺诈行为，而同时通过我们的开放式账本后台提供行业第一的实时数据访问。这项研究表明，VeraViews将是那些注重透明的广告活动数据访问和可审计的统计数据的出版商的主要兴趣。鉴于许多现有的反欺诈解决方案是数据黑匣子，向出版商提交的报告几乎没有数据透明度，VeraViews表明可以成为广告活动可审计性和实时数据的变革性工具。来源：金色财经
金色财经2023-03-15
OpenAI推出GPT-4！可以解析文本和图像输入券商：商业化应用将进一步加速，背后有四大投资新路径
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达75%。　　第二个测试是与其他英文机器学习模型的技术能力。研究团队使用微软Azure Translate，将MMLU 基准——一套涵盖57个主题、14000个多项选择题翻译成多种语言。在测试的英语、拉脱维亚语、威尔士语和斯瓦希里语等26种语言中，有24种语言下，GPT-4优于GPT-3.5 和其他大语言模型（Chinchilla、PaLM）的英语语言性能。　　华泰证券表示，GPT-4 的核心升级点包括：1）能够处理复杂的长文本，准确性显著提升；2）接受文本和图像的输入；3）风格多样化，创造力强。建议关注应用落地方向包括：1）对话机器人：利用GPT-4 的提升交互能力，如社交与教育应用、直播、游戏等；2）搜索：借助GPT-4 的分析能力，总结生成建议，如导购平台、搜索引擎等；3）办公：引领B 端生产力变革，如营销文本等；4）开放内容创作：如小说创作。　　中信证券认为，伴随成本下降以及多模态的持续演进，GPT等大模型有望构筑AIGC核心基石，推动AI商业化进程加速和市场天花板打开。建议持续关注相关领域的AI公司：1）应用层；2）基础设施层。　　1、ChatGPT通过大模型突破AI瓶颈，GPT-4多模态应用带动商业化加速　　ChatGPT凭借大算力、大规模数据训练、基于人类知识的强化学习等方式突破AI技术瓶颈，获得超预期的用户体验效果与市场反响。回顾GPT系列模型演进，GPT-1结合无监督预训练与有监督微调过程，GPT-2突出零样本设定，GPT-3强调上下文学习能力，参数量、训练数据量不断提升。我们预计即将推出的GPT-4或支持多模态应用，开启通往人工通用智能（AGI）之路，并有望控制训练成本，降低使用门槛。目前，ChatGPT已在C端推出ChatGPT Plus订阅计划，B端开放ChatGPT API，且成本降低为0.002美金/1000token，海外多个应用率先接入。我们预计在GPT-4带动下，未来大模型以及多模态模型的商业化应用将进一步加速，带动行业景气度持续向上。　　2、Transformer架构支撑GPT走向多模态，构筑AIGC领域核心基石　　GPT系列模型使用Transformer架构，当前基于Transformer的多模态研究为AI领域研究热点，Transformer已开始打破NLP与CV领域壁垒，有望支撑GPT系列模型走向多模态应用，构筑AIGC领域核心能力基石。我们梳理出GPT的潜在基础能力包括文本生成（分析）、代码生成、对话交互、机器翻译、图像生成、视频生成等。我们认为，前述基础能力将支撑GPT系列模型在通用与垂直领域的应用，典型应用场景如：通用领域—搜索引擎/办公软件，垂直领域—教育/金融/医疗/图像视频等。　　3、通用与垂直场景多点开花，GPT变革内容生成与交互方式　　GPT有望革新各行各业的内容生成与交互方式。基于GPT+文本&代码&对话&翻译&图像&视频，我们看好GPT类技术未来在通用与垂直场景的应用空间。例如，搜索引擎结合GPT将重塑搜索结果呈现方式，多模态的引入带来一站式的文本、图像、视频汇集结果，将大为提升用户信息收集效率。　　中金公司机构以下四大环节有望迎来新机遇：　　（1）算力方面，ChatGPT训练所耗费的算力大约为3640 PF-days，即假设每秒运算一千万亿次，需要连续运行3640天，训练大模型需要强大的算力。人工智能的跨越式发展将成为算力流量消耗的重要驱动力，未来数据中心和相关的配套产业有望实现更好增长。其中，数据中心建设有四大重点方向：　　①第三方IDC运营环节：宝信软件、数据港（与阿里合作）、科华恒盛（与腾讯合作）、奥飞数据、美利云、光环新网、铜牛信息等。　　②储能温控环节：英维克（互联网IDC空调龙头）、佳力图（绑定中国移动）、高澜股份、依米康、申菱环境、朗进科技、科华数据、润泽科技等。　　③传输网设备、光纤光缆、光模块等ICT环节：光模块领域的新易盛、中际旭创、博创科技；光器件领域的天孚通信、腾景科技、光库科技；光纤光缆领域的中天科技、亨通光电等。　　④高性能计算芯片板块：澜起科技、国芯科技、聚辰股份、兆易创新、景嘉微、寒武纪、芯原股份等。　　（2）数据标注方面，ChatGPT的训练过程加大了人工标注的力度和精度，这代表着在未来的人工智能领域，优质的数据源和强大的标注能力，将成为行业的基础设施。　　（3）NLP（自然语言处理）方面，安信证券表示，由于ChatGPT主要基于自然语言处理，因此在NLP领域沉淀较多的企业，有望率先实现功能的部分复现，NLP头部厂商将率先受益。　　（4）AIGC（人工智能生成内容）方面，ChatGPT是AIGC应用的又一个起点，随着深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，AIGC有望加速发展。
金融界2023-03-15
二三四五：公司尚无直接与ChatGPT相关的产品和服务
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技术能力较强的研发人员从事大数据分析、机器学习、人工智能及ChatGPT等技术的探索和研究。截至目前，公司尚无直接与ChatGPT相关的产品和服务。公司还表示，其持有上海国策科技制造股权投资基金合伙企业（有限合伙）2.67%的份额，并通过该基金间接持有字节跳动的少量股权，该部分股权对公司无重大影响。此外，公司与字节跳动开展流量合作等业务。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。
有连云2023-03-15
主打正统性和EVM兼容的Scroll 后来者能否居上？
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来。 Haichen曾在亚马逊负责机器学习系统，工程能力强，擅长将理论进行实践搭建。行业OG Sandy曾在香港证监会从事研究工作，有游戏、产品类项目运营经验，熟悉初创团队的品牌运营。团队一开始有两个目标：建设通用的ZK Rollup和实现ZK prover的去中心化。因为一直和以太坊社区保持紧密联系，团队发现PSE（以太坊的研究机构，专注于ZK Proof前沿研究及其在以太坊的应用）也要做ZKEVM，二者技术路线匹配，Scroll随即获得与以太坊一起做EVM兼容ZK Rollup框架开发的机会。 Scroll非常重视技术基础。2022年中，团队规模为40人+，其中超过30位都是ZK或者区块链研究员和开发者。甚至挑选合作伙伴时也会关注对方的研究能力和技术实力，因为只有他们才能理解Scroll的技术难度，并指点项目或引荐人才，如Geometry的创始人曾是Aztec的CEO。 Scroll技术亮点 1.完全的EVM兼容开发者的代码在Scroll和以太坊上的执行效果相同，无需进行深度修改或重写。同时支持所有以太坊原生开发工具，开发者可以快速迁移合约，不需要重复审计。相比之下，Scroll的竞品Zksync和Starkware则需要开发者在将应用跨层迁移时进行重新编译，用户也需要相信新的虚拟机和编译器。Polygon Hermez则在执行交易过程中可能存在一定的风险。 Scroll继承了已被无数次检验过的EVM模型，同时重用Geth（以太坊智能合约必备开发工具），以尽量减少跟以太坊的差异，最大限度保证安全。 2.去中心化 Scroll开发了世界上最快的GPU prover，允许任何人利用GPU机器搭建证明节点（此前搭节点成本过高），实现去中心化。加入的节点越多，算力越大，成本越低，从而激励社区更新更好更快的硬件，迭代专属于ZK的ASIC，进一步缩小L1的最终确认时间和证明成本。在ZK Rollup赛道，Scroll拥有最高的硬件计算效率。除了技术层面，Scroll团队追求社会和文化层面的去中心化。2022年，Scroll团队增加了39名成员，分布于20多个城市，10多个时区。社区建设 Scroll团队很早就意识到，很多公链其实不缺技术，缺的是生态。 Scroll多次赞助以太坊核心活动，频繁在以太坊活动上露脸（如ETH Devcon, ETH CC, ETH Vietnam）。截至2022年，Scroll的Discord 用户达到12万+。与以太坊的策略相似，Scroll重视社区的声音。公共教育：去中心化的精髓是让成员也有能力解决问题。 Scroll在 0xPARC举办了关于证明堆栈的讲座，在斯坦福和伯克利举办了针对研究成果的演讲，每周更新零知识证明应用研究系列。开放平台：除了PSE和联创团队，Scroll的社区成员也能参与ZKEVM开发，如keccak电路和snark验证者的优化就是由社区成员完成的。Scroll每两周有一次社区电话会议，共同讨论技术优化。此外，Scroll还在维护一个python 版本的规范（类似于以太坊的consensus-spec和 execution-spec），方便不熟悉Rust和Halo2的人理解电路逻辑。现状与展望 2021年底，Scroll完成3千万美元A轮融资，天使投资人中不乏以太坊基金会成员和以太坊社区核心成员。 2022年8月，Scroll发布了测试网（得到超过10万社区用户的支持），10月进行升级。允许用户试用Uniswap v2等核心应用，执行L1和L2之间的转账。后推出无许可的Pre-Alpha测试网，任何人都可以在测试网上交互，开发者可以无需许可进行部署合约。 2023年1月，Scroll执行Pre-Alpha网络重置，提高Pre-Alpha测试网的吞吐量，解除社交账号的限制。网络重置一周后，Scroll测试网唯一地址数超过27万，每天在L2上处理11万笔交易。今年3月初，alpha测试网正式发布。用户可以完全无需许可部署合约，任何人都可以体验Scroll并测试其极限。目前，Scroll正致力于在未来几个月内迭代和提升zkEVM的性能，并争取在协议级别与以太坊在排序器上保持一致。总结除了在EVM兼容方面的优秀表现，Scroll证明节点的去中心化和开源的社区经营都体现了以太坊的正统性，达到了价值观层面的「兼容」，顶级硬件速度为Scroll注入了更大的潜力。虽然起步时间较晚，但其他ZK Rollup也仍未落地，凭借这些在短期内难以复制的优势，相信Scroll会在ZK Rollup赛道有相当的潜力。来源：金色财经
金色财经2023-03-15
以太坊正统性、EVM完全兼容 Layer2后来者Scroll能否弯道超车？
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的未来。 Haichen曾在亚马逊负责机器学习系统，工程能力强，擅长将理论进行实践搭建。行业OG Sandy曾在香港证监会从事研究工作，有游戏、产品类项目运营经验，熟悉初创团队的品牌运营。团队一开始有两个目标：建设通用的ZK Rollup和实现ZK prover的去中心化。因为一直和以太坊社区保持紧密联系，团队发现PSE（以太坊的研究机构，专注于ZK Proof前沿研究及其在以太坊的应用）也要做ZKEVM，二者技术路线匹配，Scroll随即获得与以太坊一起做EVM兼容ZK Rollup框架开发的机会。 Scroll非常重视技术基础。2022年中，团队规模为40人+，其中超过30位都是ZK或者区块链研究员和开发者。甚至挑选合作伙伴时也会关注对方的研究能力和技术实力，因为只有他们才能理解Scroll的技术难度，并指点项目或引荐人才，如Geometry的创始人曾是Aztec的CEO。 Scroll技术亮点 1.完全的EVM兼容开发者的代码在Scroll和以太坊上的执行效果相同，无需进行深度修改或重写。同时支持所有以太坊原生开发工具，开发者可以快速迁移合约，不需要重复审计。相比之下，Scroll的竞品Zksync和Starkware则需要开发者在将应用跨层迁移时进行重新编译，用户也需要相信新的虚拟机和编译器。Polygon Hermez则在执行交易过程中可能存在一定的风险。 Scroll继承了已被无数次检验过的EVM模型，同时重用Geth（以太坊智能合约必备开发工具），以尽量减少跟以太坊的差异，最大限度保证安全。 2.去中心化 Scroll开发了世界上最快的GPU prover，允许任何人利用GPU机器搭建证明节点（此前搭节点成本过高），实现去中心化。加入的节点越多，算力越大，成本越低，从而激励社区更新更好更快的硬件，迭代专属于ZK的ASIC，进一步缩小L1的最终确认时间和证明成本。在ZK Rollup赛道，Scroll拥有最高的硬件计算效率。除了技术层面，Scroll团队追求社会和文化层面的去中心化。2022年，Scroll团队增加了39名成员，分布于20多个城市，10多个时区。社区建设 Scroll团队很早就意识到，很多公链其实不缺技术，缺的是生态。 Scroll多次赞助以太坊核心活动，频繁在以太坊活动上露脸（如ETH Devcon, ETH CC, ETH Vietnam）。截至2022年，Scroll的Discord 用户达到12万+。与以太坊的策略相似，Scroll重视社区的声音。公共教育：去中心化的精髓是让成员也有能力解决问题。 Scroll在 0xPARC举办了关于证明堆栈的讲座，在斯坦福和伯克利举办了针对研究成果的演讲，每周更新零知识证明应用研究系列。开放平台：除了PSE和联创团队，Scroll的社区成员也能参与ZKEVM开发，如keccak电路和snark验证者的优化就是由社区成员完成的。Scroll每两周有一次社区电话会议，共同讨论技术优化。此外，Scroll还在维护一个python 版本的规范（类似于以太坊的consensus-spec和 execution-spec），方便不熟悉Rust和Halo2的人理解电路逻辑。现状与展望 2021年底，Scroll完成3千万美元A轮融资，天使投资人中不乏以太坊基金会成员和以太坊社区核心成员。 2022年8月，Scroll发布了测试网（得到超过10万社区用户的支持），10月进行升级。允许用户试用Uniswap v2等核心应用，执行L1和L2之间的转账。后推出无许可的Pre-Alpha测试网，任何人都可以在测试网上交互，开发者可以无需许可进行部署合约。 2023年1月，Scroll执行Pre-Alpha网络重置，提高Pre-Alpha测试网的吞吐量，解除社交账号的限制。网络重置一周后，Scroll测试网唯一地址数超过27万，每天在L2上处理11万笔交易。今年3月初，alpha测试网正式发布。用户可以完全无需许可部署合约，任何人都可以体验Scroll并测试其极限。目前，Scroll正致力于在未来几个月内迭代和提升zkEVM的性能，并争取在协议级别与以太坊在排序器上保持一致。总结除了在EVM兼容方面的优秀表现，Scroll证明节点的去中心化和开源的社区经营都体现了以太坊的正统性，达到了价值观层面的「兼容」，顶级硬件速度为Scroll注入了更大的潜力。虽然起步时间较晚，但其他ZK Rollup也仍未落地，凭借这些在短期内难以复制的优势，相信Scroll会在ZK Rollup赛道有相当的潜力。来源：金色财经
金色财经2023-03-15

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