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苹果秋季新品发布会震撼登场，库克称iPhone16是最先进的iPhone

性能核和4个能效核，并集成了下一代ML机器学习加速器。GPU性能提升了20%，神经网络单元保持16核心配置，内存带宽也提升了17%。此外，A18Pro还支持ProMotion显示技术、始终显示功能、USB3接口以及ProRes视频录制等多项先进技术。而A18芯片虽然性能略逊于A18Pro，但依然表现出色。它采用了台积电的N3E工艺，提供了稳定的性能和高效的能效比。CPU同样为6核心配置，性能相比前代A16提升了30%，GPU性能也有显著提升。神经网络单元针对大型生成模型进行了优化，机器学习速度最高可提升2倍。内存带宽增加了17%，功耗相比A16降低了30%，在同等性能下功耗更是降低了35%，为用户带来了更长的电池续航时间。在设计上，iPhone16Pro系列继承并创新了前代产品。机身采用5级钛合金材质，提供了四种新配色，并在内部结构上采用了铝合金框架和增强的散热材料，使得散热性能提升了20%。该系列手机搭载了A18Pro芯片，性能和GPU性能分别提升了15%和20%，并支持硬件光追技术。屏幕尺寸也有所增大，提供了更大的视觉体验。同时，iPhone16Pro系列还配备了灵动岛功能、ProMotion自适应刷新率技术、原彩显示和2000尼特峰值亮度。在影像系统方面，它采用了4800万像素的融合主摄和超广角镜头，支持4K120帧拍摄和杜比视频拍摄。新增的电容按键则提供了更加便捷的操作体验。与此同时，iPhone16系列也延续了苹果的简约风格，并引入了三种新配色。机身采用了航空级铝材和新型Ceramic Shield材料，硬度提升了50%。屏幕尺寸保持不变，分别为6.1英寸和6.7英寸。该系列手机的双摄系统支持空间视频录制，主摄像头可达4800万像素，并配备了2倍长焦镜头。搭载的A18芯片使得性能提升了30%，功耗降低了30%，GPU性能提升了40%，并支持苹果AI技术。在价格方面，iPhone16Pro系列提供128GB至1TB的存储选项，售价从7999元至12999元不等；iPhone16Pro Max提供256GB至1TB的存储选项，售价从9999元至13999元不等。而iPhone16提供128GB、256GB和512GB版本，售价分别为5999元、6999元和8999元；iPhone16Plus提供相同存储选项，售价分别为6999元、7999元和9999元。所有机型均将于9月13日20:00开始预售，9月20日正式发售。此次发布会不仅展示了苹果公司在技术创新上的雄厚实力，也再次巩固了其在智能手机市场的领先地位。随着iPhone16系列等新品的正式发售，相信将再次引发消费者的热烈追捧。

金融界2024-09-10

“高光时刻”苹果发布会如约而至，智能新品或成换机周期催化剂，消费电子ETF(561600)近10日“吸金”超2100万元

络引擎针对大型生成式模型进行优化，运行机器学习模型的速度，相比A16仿生芯片提升最高可达2倍。”可以说，iPhone 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。摩根士丹利分析师认为，苹果智能或成为推动超级换机周期到来的催化剂，预计未来两年iPhone出货量将逼近5亿部，其中2025财年出货量为2.35亿部，2026财年为2.62亿部。华福证券认为，消费电子正处在短期企稳回暖、AI带动行业创新周期来临和巨头新品催化不断的三重拐点。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年8月30日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、京东方A(000725)、中芯国际(688981)、工业富联(601138)、韦尔股份(603501)、寒武纪(688256)、歌尔股份(002241)、兆易创新(603986)、澜起科技(688008)、长电科技(600584)，前十大权重股合计占比52.15%。消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-09-10

一文看清苹果今年最重大发布会，iPhone 16全系支持苹果AI，首批功能下月美国上线

“音频混合”功能是“行业首创”，它使用机器学习来识别和分离用户语音中的背景元素。 iPhone 16 Pro起售价999美元，Pro Max起售1199美元，和基本款iPhone 16一样，均本周五开始接受预订，9月20日上市。

金融界2024-09-10

又一AI电话公司获2200万美元高额融资,是“降本增效”还是“不堪其扰”?

它运用了先进的自然语言处理（NLP）和机器学习技术，能够准确理解和响应客户的各种查询和需求。 BlandBot的设计目标是提供全天候的客户支持，无论是处理简单的账户查询还是解决复杂的技术问题，都能迅速提供解决方案。通过模拟人类的对话方式，BlandBot能够以自然流畅的语言与客户沟通，有效减少等待时间，提升客户满意度。自然语言处理（NLP）：借助先进的NLP技术，BlandBot能够识别用户的意图，并在不同的语境中准确回答问题，处理从账户查询到服务订购，再到技术支持等各类任务。自我学习和优化：BlandBot具备机器学习能力，能够通过与客户的每次互动不断学习，逐步提升其响应的准确性和服务质量。随着时间的积累，BlandBot将变得更加智能，能够预测客户的需求，并提供个性化的服务建议。情感分析：BlandBot能够通过语音分析技术识别客户的情感状态，如愤怒、困惑或满意，并根据这些情绪调整其沟通方式，以提升客户体验。例如，当检测到客户的不满情绪时，BlandBot会以更加温和的语气进行回应，并提供更详尽的帮助。全天候服务：BlandBot能够提供24/7不间断的服务，不受时间和地点的限制，以确保企业能够在任何时候为客户提供支持，减少客户等待时间，提高服务效率。多渠道支持：BlandBot不仅支持传统的电话客服，还能整合到在线聊天、短信、电子邮件等多种沟通渠道。这样，客户可以通过自己偏好的方式与企业互动，而BlandBot能够在不同渠道间无缝切换，保持一致的服务体验。全球性电商平台Sears面临客户服务需求的激增，尤其是在促销季节，客户咨询量大幅上升，导致服务质量下降和客户等待时间延长。为了解决这一问题，该平台引入了BlandBot来处理常见的客户咨询和投诉。公司可以首先选择一种声音并构建一条对话路径，即“一棵预定义的提示树”，指导人工智能如何响应各种客户互动。部署BlandBot后，该电商平台的客服团队压力得到了显著缓解。BlandBot负责处理约85%的客户咨询，包括订单状态查询、退换货流程解释、促销信息等。对于复杂或敏感的咨询，BlandBot能够识别并及时转接给人工客服。同时，BlandBot在互动中收集的客户反馈数据为公司提供了宝贵的洞察，帮助优化产品和服务策略。结果显示，BlandBot的引入不仅显著缩短了客户的平均等待时间，提高了客户满意度，还降低了运营成本，因为它能够全天候工作，减少了对人工客服的依赖。 Bland公司为应对各种情况，计划继续提升BlandBot的智能化水平，增加更多高级功能，如更复杂的情感识别、多语言支持、跨平台整合等。同时，Bland也在积极探索与更多行业的合作机会，尤其是在金融、医疗和政府服务等领域，以扩大BlandBot的应用范围，为更多企业和客户提供最佳AI客服体验。 Bland AI宣称在大模型的支持下，系统已经能够实现毫秒级的快速响应，成为全球速度最快的对话式人工智能。此外还具备自然流畅的生成语音和多语言切换能力，这可能标志着人工智能在客户服务领域的一个重大进步。但目前Bland刚开始接受企业的咨询，还没有实际的应用案例，因此其实际效果还有待观察。 04.AI电话代理时代的利与弊考虑到AI客服已经是一个普遍存在的服务，没有实际测试结果，因此一些人不能理解为什么YC会投资这一领域。不可否认，AI客服在降低成本和提高效率方面确实表现出色，这对企业来说是个好消息。然而，对于那些依赖客服工作谋生的人来说，AI的兴起并不是什么好事。据某咨询公司预测，未来五年内，菲律宾可能会因AI替代而失去30万个呼叫中心工作岗位。为了应对这一潜在危机，菲律宾政府已经建立了一个人工智能研究中心，并正在实施多项培训计划，这些计划既有政府支持的，也有行业支持的，目的是提升该行业170万员工的技能。毕竟，一旦失业率上升，可能会引发一系列社会问题。政府需要做好准备，实现平稳过渡。同时，AI客服对另一群体——电话接听者来说，除了可以24/7接受咨询服务，也有不少隐患。原因大家也都很了然，AI的介入会带来更多骚扰电话。此前，Bland在X上发布的官方宣传就引起了超过600万的关注热度。同一天，微博上的热搜话题是“销售平均每天拨打400个骚扰电话”。可以说，AI带来成本效益提升的同时，其副作用是让消费者感到更加烦恼。一些消费者已经开始使用AI技术来应对骚扰电话，例如智能接听功能，使得AI之间的对话变成了一种新的互动方式。首先，推销和骚扰电话数量激增。在国内，普通号码每天拨打30个电话就会被运营商冻结，而能够拨打上百个电话的，通常都是使用了外呼系统和智能客服相结合的系统。其次，售后工作也常常交给AI处理，这可能使得原本的小问题变成了大问题。一个问题可能需要用户与AI进行多次互动，才能最终与真人客服进行沟通。目前Bland AI的产品还处在不断优化的过程中，它所带来的希望和可能性不容小觑。但成本平衡和受众体验的矫正，却可能成为一个长期的话题。参考链接： 1.https://www.bland.ai/?referrer=www.bland.ai 2.https://venturebeat.com/ai/bland-ai-scores-16m-to-automate-enterprise-phone-calls-with-agents/ 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

为什么要使用CryptoGPT来创建量化交易策略？

越多交易者的首选。尤其是随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，量化交易的门槛正在不断降低。而CryptoGPT的出现，无疑为广大交易者带来了更为智能、高效和便捷的工具。在本文中，我们将详细探讨为什么要使用CryptoGPT来创建量化交易策略，并深入分析其独特优势。 1. 低门槛：无需编程背景在传统的量化交易中，想要构建一个有效的量化交易策略，通常需要具备一定的编程和数学基础。这对很多没有编程经验的交易者来说，无疑是一个巨大的挑战。使用Python或C++等编程语言构建策略，既需要花费大量时间学习基础知识，还需要了解算法和技术分析指标。然而，CryptoGPT通过其强大的自然语言处理（NLP）技术，大大降低了这一门槛。用户只需通过简单的文字描述，即可让AI理解你的交易意图并生成量化策略。也就是说，即使你完全不懂编程，只要能清晰表达出你的策略想法，CryptoGPT就能帮你将其转化为可执行的策略。这对新手和非技术背景的交易者而言，是一个极大的福音。举个例子，假设你想要构建一个基于布林带（Bollinger Bands）的突破策略。你可以简单地描述：“当价格突破布林带上轨时做多，当价格跌破布林带下轨时做空。” CryptoGPT可以理解这一需求并立即生成相应的量化代码，无需你编写任何一行代码。 2. 高效率：AI赋能的实时分析在金融市场中，速度往往意味着机会的把握。尤其是对于高频交易策略，交易者需要实时监控市场，快速做出反应。传统的手动交易往往无法跟上市场的瞬息万变，容易错失良机。而通过CryptoGPT，AI可以迅速分析市场数据，基于实时变化进行策略调整，确保交易者能够在最佳时机进场或出场。 CryptoGPT不仅能够帮助交易者实时分析数据，还能够根据历史数据对策略进行回测和优化。这意味着你可以在短时间内测试不同的策略，并根据回测结果快速进行调整，提高策略的准确性和盈利能力。对于那些需要频繁调整和优化策略的交易者而言，CryptoGPT的这一特性尤其有用。 3. 强大的数据处理能力：多市场、多维度分析量化交易的核心在于数据，而数据的质量和处理能力直接决定了策略的优劣。CryptoGPT整合了来自多个市场的数据，包括加密货币、外汇、股票等，并通过先进的机器学习算法进行深度分析。这使得交易者能够基于更全面的数据源进行决策，不再局限于单一市场或单一维度的数据分析。比如说，你可以同时分析比特币（BTC）、以太坊（ETH）等多个加密货币的走势，甚至还可以引入传统市场的相关性数据（如美元指数或黄金价格），从而构建更为复杂和多样化的策略。CryptoGPT提供的多维度数据分析能力，帮助交易者更好地应对不同市场环境，提高策略的成功率。 4. 个性化策略定制：高度灵活传统的量化交易策略往往是固定的模板或模型，交易者只能在一定的框架内进行调整，难以实现个性化需求。而CryptoGPT的AI系统则具有高度的灵活性，能够根据用户的具体需求进行个性化策略定制。你可以根据自己的风险偏好、交易目标、持仓周期等，定制出完全符合你需求的交易策略。例如，如果你是一个风险偏好较高的短线交易者，可以设置较为激进的开仓和平仓条件；如果你更偏向于稳健的长期持仓，则可以选择较为保守的指标组合和止损机制。 CryptoGPT甚至可以通过学习用户的历史交易行为，提供个性化的策略优化建议，让策略与用户的交易习惯高度匹配。 5. 回测和优化功能：减少试错成本创建一个有效的量化策略并非一蹴而就。通常，交易者需要经历大量的试错和策略优化过程，才能找到适合当前市场环境的策略。而CryptoGPT通过其强大的回测功能，帮助交易者在构建策略之前，使用历史数据进行模拟测试。这种回测能够大大减少试错的成本，让交易者在真实投入资金之前，就对策略的表现有一个清晰的了解。例如，你可以通过CryptoGPT的回测功能，模拟过去一年中的市场情况，看看你的策略在不同市场阶段的表现。根据回测结果，你可以进一步调整参数，优化策略，最终构建出更为稳健和高效的量化交易模型。 6. 自动化执行：全天候市场监控 CryptoGPT的另一个重要优势在于其自动化执行功能。对于许多忙碌的交易者来说，全天候盯盘和手动执行交易并不现实。而通过CryptoGPT的自动化交易系统，你可以预设好策略，一旦市场条件满足，系统将自动执行交易，无需手动干预。这意味着你可以在睡觉时、旅行时甚至是在处理其他事务时，依然能保持交易策略的正常运行。CryptoGPT提供了24/7的市场监控和自动执行能力，确保你不会错过任何一个交易机会。 7. 简化的策略创建流程对于想要快速上手量化交易的新手而言，CryptoGPT提供了极为简化的策略创建流程。你不需要深入学习技术分析指标或复杂的编程语言，只需要清晰表达你的策略目标和条件即可。CryptoGPT将负责将这些条件转化为可执行的交易代码，并自动生成策略。这种简化的流程不仅降低了学习成本，还大大提高了策略创建的效率。你可以在短短几分钟内创建、优化并执行一个完全定制化的交易策略，而不再需要数周的学习和调试过程。总结通过CryptoGPT，你可以轻松创建属于自己的量化交易策略。其低门槛、高效率、强大的数据分析能力和自动化执行功能，使得量化交易不再是专业程序员和资深金融分析师的专利。无论你是新手还是有经验的交易者，CryptoGPT都能够帮助你实现更智能化、更高效的交易目标。 CryptoGPT的未来潜力还在于其持续的AI进化，随着技术的进步，它将能够提供更强大的策略创建和优化工具，帮助交易者在金融市场中获得更大的成功。在这个AI赋能的时代，量化交易的创新之路才刚刚开始，而CryptoGPT无疑是这一领域的重要推动者。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

标题: 使用「CryptoGPT」创建量化交易策略：布林带策略事例演示

个加密货币市场的数据源，并通过其先进的机器学习算法进行深度分析，帮助用户做出更加精准的决策。 4. 全天候的市场监控 AI的另一个优势在于它可以24小时不间断地监控市场。这对于加密货币市场这种波动性极高的市场尤为重要，投资者不必担心错过关键交易机会，AI将持续为你进行市场分析并自动执行交易操作。二、如何使用「CryptoGPT」创建量化策略？创建量化策略的过程在「CryptoGPT」上被分为几个简单的步骤，即使是没有编程经验的用户也能轻松上手。 1. 确定交易目标首先，用户需要明确交易的目标。这可能是短期内的快速获利，或是长期趋势的捕捉。例如，你的目标可能是通过捕捉市场的波动获取利润，或者在市场回调时找到最佳的买入机会。明确的目标将直接影响到策略的设计。 2. 选择技术指标在「CryptoGPT」上，用户可以选择多种技术指标来辅助交易决策。例如：移动平均线（MA）：常用于捕捉市场趋势，当短期移动平均线向上突破长期移动平均线时，常常意味着市场有上涨的趋势。相对强弱指数（RSI）：常用于识别市场的超买和超卖状态。RSI高于70时表示市场可能处于超买状态，而低于30时表示可能的超卖。布林带（Bollinger Bands）：通过波动率的变化判断市场的过度扩展和收缩，适合用于震荡市场。 3. 编写策略描述「CryptoGPT」的亮点在于用户可以通过简单的文字来描述策略逻辑。例如，你可以写下： “当价格突破布林带上轨且RSI超过70时，我要执行卖出操作。” “当价格低于20日移动平均线时，且RSI低于30，我要执行买入操作。” AI将自动将这些描述转换为具体的量化策略，并应用到市场上进行实时交易。 4. 设置风险管理措施止盈和止损是量化策略中不可或缺的一部分。在「CryptoGPT」平台上，用户可以轻松设定止盈止损条件。例如，设置当价格上涨达到2%时自动止盈，当价格下跌1%时自动止损，这样可以有效控制风险，保护投资者的资本。 5. 进行策略回测策略创建完成后，用户可以通过「CryptoGPT」的回测功能，使用历史数据对策略进行测试。回测能帮助你了解策略在不同市场条件下的表现，并提供改进建议。 6. 优化策略并实时交易回测完成后，用户可以根据结果对策略进行调整和优化，一旦对策略满意后，便可以将其投入实时交易。AI将依据市场的实时变化，自动执行策略，并根据用户设定的规则进行调整。三、案例分析：使用「CryptoGPT」创建布林带突破策略为了更好地理解「CryptoGPT」的操作流程，以下我们将通过一个简单的布林带突破策略来展示如何创建量化交易策略。 1. 策略名称：布林带突破策略 2. 策略背景：布林带突破策略是一种基于波动率的趋势追踪策略。当价格突破布林带上轨时，市场被认为是处于上涨趋势，适合开仓做多；而当价格突破布林带下轨时，则为下跌趋势，适合做空。布林带的收缩和扩张也能够帮助识别市场的波动性变化。 3. 策略参数：布林带周期：20 布林带偏差：2 RSI周期：14 RSI超买水平：70 RSI超卖水平：30 止盈水平：2% 止损水平：1% 4. 策略逻辑：做多条件：当价格突破布林带上轨，且RSI大于70时，开多仓。做空条件：当价格跌破布林带下轨，且RSI小于30时，开空仓。止盈止损：当价格上涨达到2%时止盈，价格下跌1%时止损。 5. 策略回测结果：通过对过去一年的数据进行回测，发现该策略在波动较大的市场中表现优异，尤其是在大趋势行情下能够捕捉到显著的利润。然而，在市场横盘震荡期间，该策略的表现有所下滑。四、未来展望：AI赋能量化交易的无限可能随着AI技术的进步，量化交易的未来充满了可能性。「CryptoGPT」不仅简化了量化策略的创建过程，还通过不断学习和优化，帮助用户实现更高效、更精准的交易。未来，我们可以期待更多的AI赋能的交易工具出现，例如通过深度学习算法自动优化策略、结合基本面分析的数据挖掘等。这些创新将为交易者提供更多的选择和机会，帮助他们在波动的市场中获得稳定的收益。结论「CryptoGPT」让量化交易策略的创建变得前所未有的简单和高效。无论你是经验丰富的交易者，还是刚刚接触量化交易的新手，「CryptoGPT」都能为你提供强大的工具来创建、优化和执行你的交易策略。通过结合先进的AI技术和实时数据分析，「CryptoGPT」为数字资产交易带来了前所未有的便利和创新。 3EX相关链接： Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经2024-09-09

深入解读3EX CryptoGPT：AI赋能区块链的创新之路

交易者的主观判断，而AI通过数据挖掘和机器学习模型，能够更加准确地捕捉市场趋势。例如，在MACD、RSI等技术指标的基础上，AI能够通过历史数据识别出更为复杂的交易信号，并迅速反应生成买卖指令。 2.2 参数优化市场环境是动态变化的，固定的交易策略无法适应市场波动。3EX CryptoGPT的AI可以根据实时市场数据不断优化策略的参数设置，确保每个交易决策都是基于当前的市场状况。例如，AI会动态调整移动平均线的时间周期，或是对RSI的阈值进行微调，从而避免在震荡市中产生过多假信号。 2.3 风险管理交易过程中，风险控制至关重要。AI不仅能在策略执行时严格遵守止损和止盈规则，还能根据市场波动性自动调整风险敞口。例如，当市场波动剧烈时，AI会建议降低仓位，或是增加止损距离，从而保护账户资金安全。此外，AI还能根据账户余额和历史表现给出适当的仓位管理建议。 3. 3EX CryptoGPT的优势与传统交易方式相比，3EX CryptoGPT的优势在于其高效、智能的交易系统。通过AI赋能，3EX平台能够帮助交易者规避市场情绪干扰、优化交易时机、降低风险，最终实现更高的收益。 3.1 克服人性弱点传统的交易者往往会受到情绪的影响，导致追涨杀跌、频繁交易等不理性行为。而3EX的AI交易系统则能帮助用户克服这些人性弱点，通过严格执行预设的策略，确保交易过程更加理性和科学。 3.2 7*24小时盯盘加密货币市场是一个24小时不间断的全球市场，人工交易者无法全天候监控市场。而3EX的AI交易系统能够实现24小时不间断盯盘，确保在任何时间点市场出现交易机会时，都能第一时间抓住。 3.3 模拟盈亏，策略迭代升级在策略开发过程中，反复的盈亏模拟和策略优化是至关重要的。通过3EX的回测功能，用户可以在历史数据上测试自己的策略，了解其在不同市场环境下的表现，并根据测试结果不断调整策略参数。 3.4 量化策略库，适合多种行情 3EX平台不仅为用户提供个性化的策略定制功能，还集成了大量预设的量化交易策略，用户可以根据不同的市场环境选择合适的策略进行交易。这些策略经过AI优化，适用于震荡市、趋势市等多种市场条件，帮助用户应对各种行情变化。 3.5 一键跟单，享受AI交易红利对于不具备编程能力或时间有限的用户，3EX的“一键跟单”功能提供了简单且高效的解决方案。用户可以选择平台上表现优异的交易策略，通过一键复制进行交易，从而享受AI交易带来的红利。 3.6 筛选优质策略 3EX平台提供了多种交易绩效指标，用户可以根据这些指标筛选出最优质的策略进行跟单交易。例如，用户可以根据策略的胜率、盈亏比、最大回撤等数据选择适合自己的交易策略，避免盲目跟单带来的风险。 4. 3EX CryptoGPT如何帮助代理拉新和用户赚钱？ 3EX不仅是一个功能强大的AI交易平台，也是一个用户和代理的收益创造平台。 4.1 帮助代理拉新通过3EX平台的分润机制，代理可以轻松地拉新用户并获得收益。代理可以推荐用户使用平台的AI交易服务，每个用户的交易行为都会为代理带来佣金收入。分润机制透明、公正，代理可以根据推荐用户的交易量获得高额回报，进一步提升自身的盈利能力。 4.2 帮助用户赚钱 3EX的AI交易平台为用户提供了多种盈利途径。无论是通过定制策略交易，还是选择一键跟单，用户都可以在AI的帮助下实现更加稳定和高效的盈利。AI能够帮助用户捕捉市场机会，优化交易决策，并通过风险管理保护资金，确保在复杂多变的市场环境中也能稳定获利。 5. 未来展望：AI与区块链的结合随着AI技术的不断发展和区块链技术的成熟，3EX CryptoGPT的潜力将进一步扩大。未来，AI可能会更深入地整合到加密货币市场的各个环节，从自动化交易到资产管理，再到智能合约的执行，AI将为用户提供更加全面的金融服务。结论 3EX CryptoGPT是一个通过AI赋能的区块链交易平台，凭借其一站式服务和智能化的交易系统，改变了传统加密货币交易的方式。通过AI交易，3EX帮助代理拉新，帮助用户赚钱，并在风险管理和交易效率方面表现出色。未来，随着AI和区块链技术的进一步融合，3EX将继续引领行业发展，为全球交易者提供更加智能和高效的交易体验。 3EX相关链接： Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经2024-09-09

区块链驱动的空气净化革命：深入探讨金字塔能量 AI 智能净化器DPIN生态体系

用于在边缘设备上训练AI模型，它加速了机器学习（ML）过程。此外，它通过使用实时、本地化的数据条目来提高AI模型的准确性。 Carbon由Carbon基金会所发行，该基金会由Bes公司和众多志同道合的环境科学家、区块链专家联合创立，他们都同时拥有着一份对环境保护的热情，立志要找到一种创新的方式来激励全球减排。在数字经济与环保方面积极探索和创新。致力于打造一个可持续的数字生态系统，促进全球绿色发展。 DID 和 VC让连接无缝衔接去中心化身份（DID）是一种新型的、可验证的、去中心化的标识符，它用于身份验证。当然，这个身份是广义的，泛指任何的主题，比如个人、组织、设备。不同于传统的中心化身份标识系统，DID由用户自己控制：用户可以自行生成和管理DID，存储在分布式网络中，确保了DID数据的安全性和不可篡改性。避免了传统身份系统中存在的单点故障和隐私泄露风险。可验证凭证（VC）以数字方式存储在计算机或移动设备上的标准化身份凭证格式，类似与真实世界的证件。比如说，我是xiaochu，那么我有团书馆会员卡、驾驶证、大学毕业证书等等。它实现更高效和安全的身份验证。VC包括: 元数据：包含凭证的发行者信息、有效期、凭证ID等。声明数据：包括凭证持有者的属性信息，如姓名、年龄、资质等，以及发行者对这些信息的认证。加密证明：使用加密算法生成的签名，确保凭证的真实性和完整性，防止篡改和伪造 DID和VC组成了一个去中心化的身份凭证。在金字塔能量 AI 智能净化器网络中，DID和VC被广泛应用于实现金字塔能量 AI 智能净化器服务的安全身份验证和隐私保护。当用户访问金字塔能量 AI 智能净化器网络时，使用DID和VC进行身份验证。用户的DID和相关的VC存储在用户设备中，可以在不泄露敏感信息的情况下，证明自己的身份和凭证的有效性。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

一文读透 AI Agent 赛道：多智体网络的去中心化野望

gon 等不同链上进行操作，并可以执行机器学习等复杂处理。通过其 Multi-Agent 系统，Olas Network 允许用户同时使用多个 AI Agents 协作。通过激励机制，Olas Network 将 AI Agent 开发者、运营商、担保人串联起来，共同支持去中心化 AI Agent 生态系统的发展。 Olas Network 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在： Web3 Native 作为曾经 Fetch.AI 的核心 Multi-Agent 开发团队，Olas 的技术能力已有验证。Olas Network 上的 AI Agent 可以在 Web3 环境中自主运行和交互。能够为用户带来更高效的自动化和智能化。 DAO 基础设施完善 Olas Network 为 AI Agent 提供了构建和管理 DAO 的工具和基础设施。可以实现更高效的社区治理和运营。可组合性 Olas Network 具有高度的可组合性，允许开发者像搭建乐高积木一样将不同功能的 AI Agent 组件组合在一起，以构建复杂的去中心化应用程序。这种可组合性是 Web3 "胖协议" 理念的体现，有助于加速创新和应用开发。跨链互操作性 Olas Network 支持跨链操作，这在多链并存的 Web3 生态中具有重要意义。跨链能力可以促进不同区块链网络之间的价值流动和信息交互。机遇与挑战：Autonolas 是 Web3 中最早提出希望实现 Multi-Agent 的项目之一，其代币 $OLAS 上线后 FDV 一度高达 40 亿美元，比肩 IO.net 和 Aethir 等头部 AI x Web3 项目，说明市场对于 Multi-agent 的叙事天花板认可度非常可观。 Autonolas 作为打通以太坊链上经济和链下 AI Agent 的先驱者，其“共有 AI”(co-owned AI)创想非常符合以太坊联合创始人 Vitalik 对于 Web3 制衡 AI 中心化风险的思路。在需求挖掘上，作为 Fetch AI 原生团队的 OLAS Network 也不可避免地从 Web3 现有未满足的需求场景出发，希望通过 AI 让 Web3 用户体验更佳，但也同样正面临供需双边意愿低落的增长阻力。 MyShell Myshell 是一个去中心化 AI Agent 消费者层，由于涵盖了大量开源闭源 AI 模型，因此创建者可以在此快速构建 AI Agent 应用程序并轻松捕获用户。具体来说，MyShell 由模型层、开发者平台、AIpp 商店和激励网络四个核心模块组成，前三个模块包含了 AI Agent 的底层架构、创作者生产到最终用户消费的全过程，而激励网络则将前三者有机地串联起来，实现商业模式的闭环。有趣的是，MyShell 也允许开发者货币化 AI Agent，但方式与 ICO 有所不同。在最新推出的 AIpp 商店板块中，开发者将自己的 AI Agent “封装”为 AIpp，然后进行预售和公售。在预售阶段，份额价格将按照 Bonding Curve 计算，随着购买数量的增加而攀升。当销售满 30 股或时间满三天后将结束预售并进入公售阶段，依然按照 Bonding Curve 进行交易。开发者有权在预售阶段购买自己 AI Agent 的份额，并获得每笔交易 5% 作为手续费用。 MyShell 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：社区建设和参与相比于其他项目，MyShell 更加重视社区建设，通过其徽章系统等机制来增强用户参与度和忠诚度。产品创新 MyShell 的产品开发方向更加倾向于当前的 Web3 玩法，尤其是最新推出的 AIpp 商店，有利于 Web3 用户的快速理解和采用。机遇与挑战：MyShell 融资总规模超过 1600 万美元，是 Web3 AI Agent 赛道中社区活跃度最高、创作者经济最繁荣的项目之一。其类似 Pump.fun 的 AI 聊天机器人发射方式更贴近 Web3 用户习惯，7 月结束的第一赛季已成功发射超过 130 个 AI bot，总交易量超过 120 万 USDT。从长期发展的角度来看，Myshell 还需要在产品矩阵和平台开放度方面进行重大升级，以面对聊天机器人赛道的激烈竞争，以及拥抱 Multi-Agent 这种新范式。 HajimeAI HajimeAI 是今年第二季度展露头角的新兴“Web3 for AI”项目，是 Solana 上第一个提出 Solana 侧链结构的项目，旨在为 Solana L1 提供更强的性能和更有潜力的使用场景（“L1 的功能扩展层”），同时避免以太坊拓展模式造成的流动性分散。 HajimeAI 是 Solana 上第一个 Web3+AI Agent 平台，充当 Solana 的人工智能应用层。不仅解决了当前 AI Agent 面临的去中心化、货币化和推理能力瓶颈，以及多智体协作 Multi-Agent，还为 Solana 未来个性化的个人 AI Agent 以及蓬勃的 AI Agent 生态系统奠定了坚实的基础。 HajimeAI 由三个核心组件组成： Hajime Benchmark DAO Web3 首个 AI Agent 可用性排行榜，任何用户都可以在其中找到最适用的去中心化 AI Agent。Hajime Benchmark DAO 成员通过关键维度对每个在 Hajime 中新发布的 AI Agent 进行评定，以此获得 AI Agent 分享的协议收入和 Hajime 代币奖励。在早期阶段，HajimeAI 将帮助赋能 Solana Saga，通过空投的方式激励 Solana Saga 用户成为 Hajime Benchmark Dao 的初始成员。通过参与 AI Agent 的评选，在获得平台激励的同时，Solana OG 用户有机会加入到 Solana AI 生态的发展浪潮中。 Hajime Garden 经过 DAO 评定的 AI Agent 将被列入 Hajime Garden，这是 Hajime 生态的意图中心。基于 decentralized Multi-Agent Graph（deMAG）机制，Hajime Garden 可以将用户提出的任何意图分解为多个任务，交由专业的 AI Agents 进行处理。不论五步还是十步，不论是 Web2 知识还是 Web3 交互，提交的任何意图都将被完美执行。 Hajime Garden 的另一核心功能是 IAO，与 IDO 类似，旨在解决 AI Agent 在 Web2 中面临的货币化和中心化挑战。相比于传统融资，IAO 的流程更简单、更快捷，可以让 AI Agent 更快地获得所需资金。Web3 全球参与的特性也让 AI Agent 的 DAO 治理化变成现实。 Hajime AI Layer 专注于 AI 的 Solana L2 侧链，与 Solana 网络平行，实现“链下计算-链上验证”，仍受益于 Solana 的安全性和可验证。Hajime 生态所有 AI Agent 都基于 Hajime AI Layer 构建，并实现多代理协同工作。AI Agent 需要的推理计算、MAWG 的需求拆分能力都由 Hajime AI Layer 提供支持。机遇与挑战：作为 Solana 全球黑客松获奖团队，已证明了其在 Web3 x AI 领域的潜力。HajimeAI 构建了 Solana 首个 AI 侧链，成为 AI 执行的关键组件，满足 AI 计算需求。通过自主研发的 Muiti-Agent 工作流图谱 deMAG 和创新的 IAO 机制，加速链上可互操作 AI Agent 的发展，为 Solana AI 生态的民主化和大规模采用铺平了道路。然而，HajimeAI 目前还未发布测试网和测试版产品，链上 AI Agent 能否实现对其互操作愿景的落地以及 HajimeAI 侧链性能能否支撑大规模 AI 应用还有待观察。但解决这些问题将是推动 AI Agent 在 Solana 和 Web3 生态系统中成功应用的关键，值得期待。 Theoriq Theoriq 旨在成为模块化、可组合的 AI Agent 基础层，增强 AI Agents 之间的通信和互操作方式，确保它们不仅相互连接，而且比以往任何时候都更加自主和强大。此外，通过基于代币的 DAO 治理，利益相关者可以对影响 Theoriq 网络发展的提案进行表决，确保网络按照社区的利益和价值观发展。具体来说，Theoriq 生态系统由四种角色组成：AI Agent 开发者、AI 资源提供者、Agent 消费者和项目 Infinity Hub 是 Theoriq 的 AI Agent 开发和聚合平台，开发者可以通过工具快速构建各类 AI Agent，并与算力、模型、数据等 AI 资源提供者建立联系。任何有需求的用户或项目可以在 Infinity Hub 用稳定币支持获取 AI Agent 的使用权。无论是开发者、数据提供者还是用户，透明的算法机制都能确保奖励按照贡献的价值按比例分配，从而保持公平并激励有意义的参与。 Theoriq 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：可组合 Theoriq 正在开发一个可组合的 AI Agent 平台，允许用户将不同的 AI Agent 拼装在一起，创建更高级、更灵活的 AI 解决方案。激励机制 Theoriq 通过激励机制，推动了 AI Agent 的快速创新，为其成为模块化、可组合的 AI Agent 做铺垫。去中心化架构 Thoeriq 的 Infinity Hub 提供模型训练，推理，数据存储等服务，通过证明机制保证模型的准确性，抗审查，不可篡改和数据的隐私安全。机遇与挑战：Theoriq 由 ChainML 团队孵化，是 ChainML成为“去中心化的 OpenAI GPT Store”的重要一环。核心开发团队均来自加拿大和德国，技术背景深厚，拥有如 Teradata、Vector Institute 等大厂多年经验。过去两年中，Theoriq 和 ChainML一共获得 1000 万美元融资，投资机构包含 Hack VC，IOSG Ventures，Hashkey Capital，Alliance DAO, LongHash Ventures 等。 Theoriq 非常精准地抓住了 AI Agent 在发展中遇到的中心化垄断和对 Web3 赋能不足的痛点。AI agent 的最大推动者吴恩达教授、Vitalik Buterin、CZ 都有关注项目推特账号。与 Spectral 类似，Theoriq 也是一个服务于“AI for Web3”的项目，希望通过 Agentic Protocol 建立 Web3 使用 AI Agents 的调用和经济系统，增长飞轮也会受到平台上 Agent 质量和数量的约束。 GaiaNet GaiaNet 是一个去中心化的计算基础设施，使每个人都能够创建和部署自己的 AI Agent，这些代理可以反映他们的风格、价值观、知识和专业知识。通过 DAO 治理，GaiaNet 将 AI Agent 开发者、域名运营商、代币质押者和用户有机地链接在一起，形成域名运营商管理 AI Agent 开发者，代币质押者将代币质押在域名运营商上提供担保，最后用户择优在域名运营商中选择 AI Agent 使用代币付费使用的商业闭环。值得一提的是，GaiaNet 网络中还有个角色是组件开发者，可以通过微调 NFT 形式的模型、知识库、插件等组件，从有调用需求的 AI Agent 开发者那里获得收益。 GaiaNet 在 Web3 + Agent 赛道的核心竞争力体现在：边缘计算 GaiaNet 正在建立一个由个人和企业控制的分布式边缘计算节点网络，用于托管具有专有领域知识和专业技能的微调 AI 模型。这种方法提高了 AI 模型的多样性和专业性。隐私保护 GaiaNet 的解决方案强调在提供 AI 能力的同时保护用户隐私。这符合 Web3 对用户数据主权的重视。专业知识整合 GaiaNet 允许个人和企业将的专有知识和技能整合到 AI Agent 中，这种知识的去中心化分享和应用是 Web3 精神的体现。机遇与挑战：GaiaNet 以节点为基础的 AI Agent 创建、部署环境，以保护专家和用户的知识产权与数据隐私为出发点，抗衡中心化的 OpenAI GPT Store。GaiaNet 构建了一个全套的去中心化的 AI 推理使用场景，从前端聊天机器人使用场景、节点 AI 推理、微调模型提供者、知识库提供者、再到最底层的去中心化算力供给。GaiaNet 的挑战在于，如何将宏大复杂的路线图全面产品化，如何开放面对 Web2 AI agent 和其他 Web3 AI 基础设施的可组合性。四、结语 AI Agent 不仅代表了 AI 领域的一次重大飞跃，更是 Web3 生态系统中不可或缺的一部分，在 Multi-Agent 多智体协作的基础上，它们将共同打造一个更加智能、高效和去中心化的世界。随着 HajimeAI、Spectral 等顶级 Web3 AI Agent 项目的不断涌现和发展，我们见证了 AI Agent 与区块链技术的深度融合，以及它们在推动行业进步、优化用户体验、降低参与门槛和创新应用方面的潜力。不仅为开发者和用户提供了丰富的选择，也为整个 Web3 带来了前所未有的活力和可能性。一场 DeFi Summer 式的 Web3 AI Summer 正在到来，AI Agent 则为其赋予了无限可能，让我们拭目以待。来源：金色财经

金色财经2024-09-09

光刻机进一步受限，半导体迎来国产化机遇？

需要更强大的芯片来支持复杂的数据处理和机器学习任务。这不仅会带动现有设备的更新换代，增加芯片的需求量，还可能催生新的硬件形态，如AR/VR设备、智能手表等，这些新设备的开发和普及将进一步扩大对高性能芯片的需求。随着AI技术的不断进步和应用领域的拓展，半导体行业的增长潜力巨大。 4、消费电子市场回暖，有望带动半导体需求随着全球经济的逐步复苏，消费电子市场也开始回暖。手机和PC等主要消费电子产品的库存水平自2022年二季度起持续下降，目前已达到较为健康的水平，预示着新一轮的补库存周期即将到来。在这一过程中，半导体作为消费电子产品的核心组件，其需求量有望随之大幅增加。此外，随着5G、物联网、自动驾驶等新技术的推广，对高性能半导体的需求也将更加旺盛。 5、半导体板块估值修复，市场预期向好有机构表示，尽管半导体板块在前期受到市场波动的影响，估值较低，但随着利空因素的消退和积极因素的积累，市场对半导体板块的预期正在逐步改善。美联储可能的降息行动将为市场提供更多的流动性，国内财政政策的发力也将带来基本面的修复预期。此外，随着全球半导体市场的复苏迹象，如存储芯片价格的回升和全球半导体销售金额的增长，半导体板块的估值有望得到修复，市场预期向好，为投资者提供了良好的投资机会。相关基金半导体ETF（159813）中高风险 R4 跟踪指数：国证芯片指数（980017.SZ）科创100ETF基金（588220）中高风险 R4 跟踪指数：科创100指数（000698.SH）风险提示：市场有风险，投资须谨慎。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-09-09

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