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推理速度达英伟达GPU的10倍,刚获6.4亿美元融资的Groq是什么来头?
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员 Yann LeCun：图灵奖得主、深度学习三巨头之一，担任技术顾问 5.融资情况： 2017年，Groq在成立初期获得了种子轮融资1030万美元； 2018年，Groq在A轮融资中筹集了5230万美元，由Social Capital领投； 2020年，Groq在B轮融资中筹集了1.5亿美元，由Tiger Global Management领投，参与者还包括D1 Capital Partners和The Spruce House Partnership； 2021年，Groq在C轮融资中筹集了3亿美元，由Tiger Global Management和D1 Capital Partners继续支持； Groq在最新一轮融资中筹集了6.4亿美元，由BlackRock Inc.基金领投，思科、三星跟投。 02.创新驱动的AI处理器先锋 Groq的创立过程可以被视为创新和技术突破的一个典范。 Ross在创办Groq之前，曾在谷歌担任工程师，负责推动深度学习和计算架构方面的研究。在谷歌工作期间，Ross发现传统计算架构在处理现代AI任务时存在显著的性能瓶颈，特别是在深度学习和大规模数据分析方面。传统的CPU和GPU无法满足这些任务对并行计算和低延迟的高要求。这种认知促使Ross离开谷歌，创办一家专注于突破传统计算限制的公司——Groq。 Groq的创始团队在公司创立初期集中精力于硬件设计和技术研发。团队成员来自于高性能计算和半导体领域的顶尖人才，具备丰富的经验和技术背景。早期的工作包括处理器架构的设计、原型的开发以及性能测试。 Groq的技术理念围绕着一种创新的处理器架构展开，旨在提供比现有处理器更高的计算性能和效率。公司的目标是设计一种能够突破CPU和GPU限制的硬件平台，以满足AI和HPC领域对计算能力的不断增长的需求。随着技术的成熟和市场需求的增加，Groq开始扩展其业务范围，进入了数据中心、云计算和边缘计算等领域。目前，该公司已与多个行业领先的技术合作伙伴建立了战略合作关系，推动其产品在全球范围内的应用。 03.重塑高性能计算自创立以来，Groq凭借其突破性的技术和卓越的产品，迅速成为人工智能（AI）和高性能计算（HPC）领域的先锋。 Groq的技术核心在于其创新的处理器架构。与传统的CPU和GPU处理器不同，Groq的设计理念着眼于提升计算能力和效率，特别是针对现代AI和数据密集型应用的需求。高度并行化设计：Groq的处理器架构采用了极高的并行化设计，集成了大量计算单元，能够同时处理大量的数据。这种设计不仅提升了计算能力，还降低了数据处理的延迟。瑞士洛桑联邦理工学院开发了一种名为CARBonAra的新型人工智能（AI）驱动模型。该模型可以根据不同分子环境所施加限制的主链支架预测蛋白质序列，有望在蛋白质工程及包括医学和生物技术在内的多个领域带来重大进展。这一成果发表在最新一期《自然·通讯》杂志上。灵活的配置选项：Groq提供了多种配置选项，允许用户根据具体应用需求调整计算资源。这种灵活性使得其处理器可以广泛应用于不同的计算场景，从数据中心到边缘计算环境。 Groq的AI加速器是其产品阵容中的核心组成部分，专为加速深度学习模型的训练和推理而设计。其优势主要体现在以下三个方面：高吞吐量和低延迟：AI加速器通过提高处理能力和降低延迟，显著加快了机器学习模型的训练速度。这对于需要处理海量数据的应用，如图像识别和自然语言处理，尤其重要。优化算法支持：Groq的加速器优化了各种机器学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。通过硬件层面的优化，加速器能够高效执行这些复杂的计算任务，提高模型的训练效率和推理性能。扩展性和可配置性：加速器设计支持高扩展性，能够应对不同规模的数据处理任务。用户可以根据需要配置多个加速器，构建高性能计算集群，以满足大规模AI应用的需求。凭借高度并行化的设计、优化的数据路径、以及强大的AI加速能力，Groq为数据中心、云计算和边缘计算等多个领域提供了卓越的技术支持。随着技术的不断发展和产品的持续优化，Groq正在为现代计算需求提供前所未有的解决方案，推动计算科技向更高水平迈进。作为AI芯片领域黑马的Groq，其LPU芯片的高速推理能力毋庸置疑。但随着公司估值的暴涨和市场的期待，Groq也在面临着一系列的挑战与问题。 04.挑战与机遇并存首先便是LPU的容量问题，虽然在处理大语言模型时展现出了卓越的性能，但内存较小导致在实际部署时可能需要大量的硬件资源。据分析，LPU在运行LLaMA 70B等大模型时，Groq的硬件需求和成本可能远高于预期，这无疑增加了公司在大规模部署时的经济压力。其次，LPU的专用性虽然在特定任务上提供了优势，但也限制了其在更广泛AI任务中的应用。与GPU相比，LPU的通用性不足可能影响其在多样化AI场景中的竞争力。作为初生产品与初创公司，Groq在技术成熟度、市场认可度以及生态系统建设方面还有很长的路要走。它需要不断优化产品，扩大研发团队，并与行业伙伴建立合作关系，以加速技术的商业化进程。展望未来，Groq的发展机遇同样巨大。随着AI技术的不断进步和应用场景的拓展，相关企业对高效能AI芯片的需求日益增长。Groq若能有效解决成本和通用性问题，其LPU芯片有望在AI推理市场占据重要地位。 Groq公司计划到2025年3月底前推出10.8万个LPU，这一宏伟目标若能实现，将进一步巩固其在行业中的领导地位。Groq如何在激烈的市场竞争中不断突破自我，实现技术创新与商业成功的双重飞跃，值得我们持续关注。参考链接： 1.https://groq.com/ 2.https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-chip-startup-groq-valued-28-bln-after-latest-funding-round-2024-08-05/ 3.https://techcrunch.com/2024/08/05/ai-chip-startup-groq-lands-640m-to-challenge-nvidia/ 【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2024-08-09
百度即将公布2024年第二季度财报：关键趋势与投资机会
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现。在上一个季度，百度表示其开发的开源深度学习平台PaddlePaddle现已有约1300万开发者参与。公司还在扩展其ERNIE系列大型语言模型，推出了几种成本更低的轻量级模型。股价表现及投资机会自2021年初股价达到215美元以来，BIDU股票已大幅下跌65%，目前约为80美元，而在此期间，S&P 500指数上涨了约40%。值得注意的是，BIDU股票在过去三年中表现逊色于大盘，2021年、2022年和2023年的回报率分别为-31%、-23%和4%。相比之下，S&P 500的回报率分别为2021年27%、2022年-19%和2023年24%。事实上，近年来，对于包括AAPL、MSFT和NVDA在内的科技重磅股，以及GOOG、TSLA和AMZN等巨头，在市场的好坏周期中持续超越S&P 500指数都变得困难重重。相比之下，Trefis高质量（HQ）投资组合中的30只股票在同期表现优于S&P 500指数。为什么会这样？作为一个整体，HQ投资组合的股票提供了比基准指数更好的回报和更少的风险，波动较小。考虑到当前油价高企和利率上升的不确定宏观经济环境，BIDU是否会面临类似2021年、2022年和2023年的情况，在未来12个月内继续表现逊色于S&P 500，还是会出现复苏？我们认为，当前每股约84美元的百度股票具有吸引力。百度的市盈率低于8倍的2024年共识盈利预期，远低于2021年2月时近40倍的倍数。此外，截至2024年第一季度末，百度拥有近260亿美元的现金储备，而债务为95亿美元。这意味着百度的净现金储备为165亿美元，占公司当前市值的一半以上。我们将百度股票的目标价估值为约127美元，远高于市场价格。我们将在公司公布第二季度财报后重新评估我们的价格估算。有关公司收入趋势和估值的详细信息，请参见我们对百度收入和百度估值的分析。来源：今日美股网
今日美股网2024-08-08
中欧基金曲径：人工智能和人类智慧结合的基本面量化投资实践
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投资往往根植于肥沃的数据土壤，通过各类深度学习模型处理海量数据，基于历史数据去拟合和测算。在数据链中，量化研究无疑是数据生产的上游，通过定向处理海量数据和研发投资信号等等，将数据成果以及数据验证提供给下游的主观研究。但量化也有自己的天然短板——由于根植于过往历史数据，量化往往是后视镜视角，缺乏前瞻判断的能力。“即便现在最先进的人工智能模型，也非常难替代人类去发现行业大势，宏观的拐点。”曲径认为。王健带着主观研究视角加入量化团队后，为量化团队贡献了更细致更有针对性的基本面经验和逻辑判断。她把在A股多年投研的经验，以指向特定的研究角度，赋能给了量化团队，使其编制出更符合基本面逻辑、更有针对性的有效因子，为传统的量化模型提供优化迭代的基础方向，让量化团队在基本面的因子上打磨得更加精细。在逻辑链条中，主观研究是上游，而量化研究是逻辑的下游使用者。二者整体呈现了相辅相成的关系，形成了投资研究的闭环。在中欧的工业化流程加持下，主观研究能够通过量化赋能解决碎片研究，而把更多的时间和精力应用在基于这些数据结果之上的前瞻判断的部分，发挥出人类智慧最擅长的，也就是最不可替代的前瞻和判断能力。而主观研究的宝贵经验和逻辑判断，也经过量化语言的“转译”，凝结成量化模型并不断迭代升级。数智化系统，全方位透视投资流程通过经验与系统的融合，中欧量化团队不断积累更有针对性的数据因子库，除了基本面因子库还积累了多元另类数据，从微观的公司层面汇总到中间层的行业景气趋势层面，进而进一步汇总到宏观的消费、投资、就业等层面，助力全方位搜寻投资机会与拐点。“就像一张航海图，辅助船长进行全海域透视，去判断前方是有暗礁，还是有宝藏的小岛。”曲径表示。除此之外，数智化系统对于投资人和持有人都很重要的一点就是投资全流程的风险控制。在投前，通过模型收集语料，以判断上市公司的财务、退市、经验、诉讼风险，进行形成黑名单和预警机制。在投中，助力投资人员通过系统实时监控它所组合当中的风险情况。在投后，通过数据化系统工具箱，采用每日、每周、每月科学的收益归因分析，协助基金经理复盘收益来源、了解隐形风险所在，从而更好地刻画能力圈，努力提升投资胜率。基于人工智能和人类智慧结合的投资实践，结合工业化、数智化的投资流程，中欧量化投资团队开发生产了一揽子丰富的多元化投资工具，包括采用量化工具箱的主动基金、量化主动选股基金、指数增强和被动指数投资四大产品矩阵，在各类产品下面再细分为大盘、中盘、小盘，行业风格类产品，力争为投资人提供多元优质的投资工具。 “随着科技的大浪潮来临，人工智能不可避免会对各行各业带来冲击，也不可避免地会改造基金行业，改造二级市场的投资，与其等待人工智能颠覆我们的行业，不如往前迈一步，去拥抱人工智能，使得我们的投资阿尔法更有效。”曲径表示。获奖信息来源：王健在管产品中欧新动力混合斩获：七年期开放式混合型持续优胜金牛基金奖（中证报，2022）、金基金·偏股混合型基金十年期奖（上证报，2022）基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。
金融界2024-08-07
GPU在DDO Chain中的应用：推动区块链和AI的结合
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U的应用主要集中在以下几个方面： 1.深度学习：深度学习模型需要大量的数据和计算资源来训练，GPU的高并行处理能力使得深度学习模型的训练速度大大加快。 2.模型推理：在模型部署阶段，GPU可以加速模型的推理过程，提高实时应用的响应速度。 3.大数据处理：AI系统需要处理海量数据，GPU的高计算能力可以显著提高大数据处理的效率。 DDO Chain中的GPU应用 DDO Chain作为一个结合区块链和AI技术的人工智能公链，充分利用了GPU的强大计算能力，实现了多个关键功能，提升了整个生态系统的效率和性能。未来前景随着GPU技术的不断发展，其在区块链和AI领域的应用前景将更加广阔。未来，DDO Chain将继续探索和利用GPU的计算能力，进一步提升平台的性能和用户体验。同时，随着更多高性能GPU的引入，区块链和AI的结合将创造出更多创新应用，为用户带来更大的价值。结语 GPU作为一种强大的计算工具，在区块链和人工智能领域发挥了重要作用。DDO Chain充分利用GPU的计算能力，通过加速矿池计算、智能合约执行、AI模型训练和数据处理，提升了其生态系统的效率和性能。随着技术的不断进步，GPU将在更多领域展现其强大的计算能力，为我们的未来带来更多可能性。DDO Chain将继续做行业引领者，构建一个更加高效、安全和智能的公链。来源：金色财经
金色财经2024-08-06
获得牙科AI领域史上最高融资5800万美元,这只是Pearl的开始
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ice Intelligence：通过深度学习算法分析牙科诊所的患者数据，帮助医生和管理者发现可能被忽视的诊断和治疗机会。这款工具的智能之处在于，它能够识别患者的治疗历史中存在的模式和趋势，预测未来的治疗需求，从而为诊所提供数据驱动的决策支持。设想一下，你走进一家牙科诊所，牙医为你拍摄了一张X光片，而这张看似普通的X光片是由Pearl的AI技术提供的。几秒钟后，牙医的屏幕上出现了由Second Opinion分析的结果，不仅识别出了潜在的蛀牙问题，还发现了一些微小的牙周病迹象，这些都是传统方法难以察觉的。当然，这些技术的普及正在变得愈加广泛。目前，Pearl的技术已应用于全球六大洲的牙科诊所，并向全球50多万家牙科诊所和数百万牙科专业人士提供市售。公司还将其人工智能技术集成到数十种流行的成像和实践管理系统中，成为领先牙科技术分销商首选的放射人工智能供应商。 04.双向合作带来持续进步为了提高Pearl的第二意见AI疾病识别能力在加拿大牙科市场的占有率和可行性，该公司近期宣布与Patterson Dentistry Canada展开深度合作。 Patterson Dentistry Canada区域总裁Dan Begin对此表示：“几十年来，公司一直致力于提供满足牙科行业快速发展需求的定制解决方案。我们深知，在这个日新月异的时代，只有不断创新和进步，才能跟上行业的步伐，为牙医和患者带来更好的体验和服务。” 此次合作正是基于这样的理念，将先进的AI技术与顶级牙科设备相结合，旨在为牙医提供更智能、高效的诊疗工具。而技术整合就是这次合作的核心部分，通过AI平台与牙科设备的深度融合，实现了诊断效率和准确性的显著提升，为牙医带来了更加便捷、高效的诊疗体验。具体而言，Pearl的AI影像分析平台利用深度学习和计算机视觉技术，能够实时分析牙科影像，为牙医提供更加准确、全面的诊断信息。通过与Patterson Dental Canada的牙科影像设备的无缝整合，牙医在进行影像检查时，可以即时获得病变检测的AI分析，从而更加快速地确定治疗方案，提高诊疗效率。同时，这次合作也为Pearl提供了丰富的影像数据，使其能够不断训练和优化AI算法，进一步提升影像分析的准确性和效率。而对于Patterson Dental Canada来说，他们可以根据AI分析结果，不断改进其影像设备的性能和功能，提供更加高质量的影像服务，满足牙医和患者的需求。更重要的是，在整个合作过程中数据的安全性和隐私保护也是双方非常注重的方面。所有数据都经过匿名化处理，并且数据传输和存储过程采用先进的加密技术，极大地保障了数据的安全性和可靠性。 “Pearl的创新AI技术为牙科护理树立了新标准。通过将Pearl的AI添加到我们领先的牙科软件产品中，我们将进一步履行承诺，为数千家加拿大牙科诊所提供最先进的牙科护理。”Dan Begin对未来充满信心。随着人工智能技术的不断发展，Pearl在牙科领域的潜在应用是无限的。从虚拟咨询和远程牙科到人工智能引导的手术程序和预防性护理，Pearl有望改变牙科实践的方方面面，为牙医和患者带来更加便捷、高效、精准的诊疗体验。参考链接： 1.https://hellopearl.com/ 2.https://www.afp.com/en/news/1314/pearl-raises-largest-ever-investment-dental-ai-58-million-round-202407242002261 【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2024-08-02
SOLLONG.AI：引领去中心化计算与AI服务的未来
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任务的理想选择。无论是大规模数据处理、深度学习模型训练，还是实时数据分析，SOLLONG的DEPIN网络都能提供卓越的性能和稳定性。通过这一创新的网络架构，SOLLONG不仅提升了自身的技术实力，还为用户提供了前所未有的计算体验。 2. 提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务在人工智能（AI）领域，模型的开发和部署往往需要复杂的技术和大量的资源。SOLLONG的Model-as-a-Service（MaaS）服务正是为了解决这一问题而设计的。通过MaaS，SOLLONG为用户提供了一站式的AI模型服务，涵盖从模型训练到部署的全流程。 SOLLONG的MaaS服务具有高度的灵活性和高效性，能够满足不同用户的多样化需求。对于需要大规模计算资源的模型训练任务，SOLLONG提供了强大的云服务推理支持。用户只需将数据上传至云端，便可以利用SOLLONG的强大计算资源进行模型训练和推理，轻松完成复杂的AI任务。与此同时，SOLLONG也考虑到了本地化模型训练的需求。通过优化轻量级模型，SOLLONG的MaaS服务可以在本地设备上高效运行，为用户提供便捷的AI应用体验。这种灵活的部署方式，使得无论是大型企业还是个人开发者，都能轻松享受到AI技术带来的便利。 SOLLONG的MaaS服务不仅简化了AI模型的开发和应用过程，还大幅降低了技术门槛和成本。用户无需具备专业的AI知识或庞大的计算资源，就能快速部署和应用AI模型。通过这一创新的服务，SOLLONG为广大用户提供了一个简单、快速且高效的AI解决方案，推动了AI技术的普及和应用。二、DEPIN-AI构建的基石随着DEPIN算力的不断增加，SOLLONG不断优化其算法和模型性能，正式推出了全新的APP。依托坚实的算力基础和丰富的AI落地经验，SOLLONG旨在通过DEPIN打造无门槛、多端口的去中心化MaaS，让每个用户都能拥有独立的AI经济体。 1. SOLLONG基金会的愿景 SOLLONG基金会成立的初衷是利用去中心化计算（DEPIN）和人工智能（AI）技术，创建一个开放、去中心化的AI生态系统。我们相信，通过DEPIN技术可以充分利用全球分散的计算资源，为AI模型的训练和推理提供强大的算力支持，大幅降低成本并提高计算效率。 2. AI技术解决方案 • 轻量级模型：选择轻量级模型或对原始模型进行优化处理，如量化，以减少模型大小和计算量，提高不同终端上的运行效率。 • 专用硬件利用：利用手机厂商集成的专门用于AI计算的硬件并进行算法优化，如谷歌的TPUs或苹果的神经引擎，以在手机上更高效地执行AI任务。 • 本地化模型训练：在手机上进行轻量级的模型微调或增量学习，以适应特定的用户需求或场景。 • 联合学习：采用联合学习方法，在不共享原始数据的情况下，将模型训练任务分发到多个参与者进行，并将更新的模型参数聚合，以提高模型性能并保护隐私。 3. 破除AI垄断，实现全民AI时代当前，大型中心化公司如微软和OpenAI垄断了AI技术，限制了大众的创造力与数据使用。SOLLONG的愿景是打破这种垄断，通过以下三点实现无门槛的全民AI时代： 1. 去中心化访问：用户可通过DAPP/APP和HTML5等便捷方式访问多模态大模型应用，并通过“对话赚取”和“创造赚取”策略，实现快速增长。 2. 去中心化计算：利用Web3行业的去中心化DePIN计算能力，实现多模态大模型应用的推理、训练和微调，降低整体成本超过50%。 3. 去中心化建模：开发者可通过托管在DePIN网络上的Model-as-a-Service轻松开发多模态大模型应用或部署专有模型，用户通过创建AI代理、使用AI生成NFT等方式获得奖励。三、迈向无门槛的AI未来 SOLLONG采用AWS + GPT Store的商业模式，提供丰富的API封装服务，支持图像生成、大型对话、角色扮演机器人、AI换脸等功能。通过云原生增强的DePIN提供支持，SOLLONG使用Tokenomics体系激励算力提供者、AI用户和AI创造者，共建共享经济。我们的技术架构支持分布式低内存训练和推理，利用张量并行、数据并行、流水线并行等技术，使内存容量较小的GPU也能参与计算。多模态大模型运用CNN、RNN和Transformers等深度学习技术，集成文本、图像、音频和视频数据，增强AI Avatar的理解和适应能力。通过利用DePIN计算能力和模型服务，SOLLONG大幅降低了计算与开发成本。借助Telegram和HTML5等平台，我们也降低了用户访问成本，致力于构建一个繁荣的链上生成AI网络。感谢大家的参与，期待与您共同迈向无门槛的AI未来！来源：金色财经
金色财经2024-08-01
协处理器：关键用例和值得关注的协处理器项目
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ZKL EZKL将zk-SNARKs与深度学习模型和计算图相集成，使用熟悉的库，如PyTorch或TensorFlow。它允许开发人员将这些模型导出为ONNX文件并生成zk-SNARK电路，通过在不泄露底层数据的情况下证明有关计算的声明来确保隐私和安全性。这些证明可以在链上、浏览器中或设备上进行验证。EZKL支持各种应用程序，包括金融模型、游戏和数据证明，并提供Python、JavaScript及命令行接口工具，以简化链下计算，同时保持安全性。 8、协处理器的未来总的来说，协处理器对区块链生态至关重要。我认为它们是区块链更快、更安全的“类固醇”。协处理器对很多应用来说都将至关重要，包括：开发无需信任和抗审查的AI应用程序对大型数据集进行可验证的分析提高加密领域AI驱动应用的可靠性和透明度允许智能合约以更低的成本访问更多的数据和链下计算资源，而不会影响去中心化特性。协处理器的潜在应用可能会彻底改变去中心化金融（DeFi）等领域，它们可以帮助维持Sushiswap和Uniswap等平台的竞争力。然而，与任何技术一样，协处理器也一系列自身挑战，例如开发复杂性和高昂的硬件成本。尽管存在这些挑战，但一些团队仍在不断努力解决这些问题。例如，Fhenix和EigenLayer之间的合作体现了增强计算任务和加速隐私链上交易发展的努力。这种合作对于克服现有障碍和释放协处理器在该领域的全部潜力至关重要。 9、结论协处理器生态正在迅速发展，各种各样的项目都在为开发通用解决方案和专业应用做出贡献，例如Phala和Ritual为AI领域量身定制了一些解决方案。随着这项技术的不断发展，我们预计将会出现新的用例和创新应用程序。协处理器的未来看起来充满光明，我们很高兴能够见证该领域的发展变化。来源：金色财经
金色财经2024-08-01
3EX CryptoGPT助力投资者应对市场波动
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场动态 3EX CryptoGPT通过深度学习模型和大数据分析，对加密市场的历史数据进行全面解析。平台不仅能够实时监控市场动态，还可以根据历史数据和当前市场趋势，进行精准的市场预测。这种智能分析能力帮助投资者及时识别市场的潜在波动和机会，从而制定更具前瞻性的投资策略。个性化策略制定：量身定制投资方案在波动的市场中，通用的投资策略往往难以奏效。3EX CryptoGPT通过分析用户的投资偏好、风险承受能力和市场判断等多维度数据，为用户量身定制个性化的投资方案。无论是保守型投资者还是激进型投资者，平台都能提供适合的交易策略，帮助用户在市场波动中找到平衡。自动化交易：迅速执行决策市场波动常常发生在瞬间，传统的手动交易方式可能会错失良机。3EX CryptoGPT的自动化交易功能让投资者能够通过交易策略，设定特定条件，将交易中的止盈止损点位写入触发条件中，一旦市场触发这些条件，系统会自动执行交易决策。这不仅能够迅速抓住交易时机，提高交易效率，也能避免因人为情绪影响而导致的错误决策。风险管理与监控：保障投资安全应对市场波动，风险管理是关键。3EX CryptoGPT为投资者提供了强大的风险管理工具，如风险评估、资产分散建议和止损保护等功能。这些工具帮助投资者控制风险，防止因市场突变导致的重大损失。同时，平台的监控功能还能持续跟踪市场变化，及时向用户发出风险预警，确保投资安全。学习与成长：提供专业知识与分析 3EX CryptoGPT不仅是一个交易工具，更是一个学习平台。平台提供丰富的教育资源，包括市场分析报告、专家观点、实时资讯和交易学习材料，帮助投资者不断提升自己的投资知识和技能。在波动市场中，通过学习交易知识，深入了解市场，从而从容应对波动。 3EX CryptoGPT通过智能分析、个性化策略制定、自动化交易、风险管理和学习成长等功能，为投资者提供交易全方位的支持。无论市场如何波动，投资者都能依托于3EX CryptoGPT的强大功能，从容应对，抓住机会。未来，3EX将继续致力于技术创新，在AI时代帮助更多投资者在加密市场中获得稳定收益。【3EX相关链接】 https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经
金色财经2024-07-31
从“文字”到一键生成的游戏世界 AI破冰Web3游戏叙事“寒冰期”
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理（NLP）技术的发展，出现了一些利用深度学习技术生成关卡的开创性工作。其中代表作是MarioGPT，它通过微调的GPT-2模型成功生成了「超级马里奥兄弟」中的部分关卡。随着模型的快速迭代，AI的能力越来越强悍。对于Web3游戏领域的从业者来说，如何用AI更好地打造优质游戏，如何将AI生成模型运用到研发流程当中，是抢占增量用户的核心。我们希望看到涌现的、程序生成的世界，每个世界都有自己丰富的历史、居民和谜团。将有互动小说，故事通过玩家的选择不断发展，并通过生成的图像、视频和音频来讲述，让Web3游戏拥有更多可能性。写在最后如果一个Web3游戏领域从业者想要完成游戏作品，必须至少涵盖互动性、可玩性，以及具有游戏情节内核的内容，考虑游戏中人物之间的剧情联系，同时还要为玩家精心设计游戏关卡和目标。借助前沿的AI生成模型，可以将创意和想象力转化为复杂的游戏机制和故事情节，设计出拥有生动的个性特征的AI NPC带领玩家的行动，触发影响游戏故事的走向，并且提高游戏的开发和运营效率，降低游戏的开发和运营成本，从而产生新的利润增长点。 AI技术在游戏的开发和运营过程中有众多方向的应用，包括游戏情节策划、地图生成、关卡设置、任务生成、对话生成、故事叙述、模型生成，以及游戏内的成长系统和经济系统等规则的生成。现在只是刚刚开始，我们相信在AI和Web3游戏领域的探索将打开一扇通往新游戏世界的大门。随着技术的进步和应用的深入，玩家可以期待遇到更多独特的游戏体验，这些体验将超越传统游戏的边界，带来更加沉浸式和互动性的游戏世界。对于热爱游戏和技术创新的玩家来说，这是一个激动人心的时代。来源：金色财经
金色财经2024-07-31
苹果使用谷歌芯片训练AI模型，英伟达危已？
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比，TPU采用低精度计算，在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度。目前，谷歌通过Google Cloud Platform 销售 TPU 访问权限，并不单独售卖。由此来看，相比GPU，TPU太专用了。但是，由于英伟达的GPU极其昂贵，多家科技巨头都在尝试自研芯片，如亚马逊推出了Trainium 2人工智能芯片、微软宣布了其首款人工智能芯片Maia 100、Meta推出了自研AI芯片Artemis… 这些芯片并不会直接和英伟达的GPU竞争，但犹如谷歌的TPU一样，通过云服务提供AI算力，一定程度上分流了英伟达的客户。目前，AI需求还处于爆发阶段，英伟达的GPU在性能上遥遥领先，科技巨头的芯片无法媲美，但未来，科技巨头已经撕开了英伟达帝国的一道裂缝！ $苹果(AAPL)$ $谷歌(GOOG)$ $英伟达(NVDA)$
老虎证券2024-07-30

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