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麒麟商用大模型发布，有连云率先落地金融AIGC商业化

的技术门槛高，需要海量数据进行训练以及深度学习算法等先进技术支撑，因此在面对金融行业繁冗复杂的场景需求时，大模型如何成功地实现商业应用变得颇有难度。有连云作为专注于金融场景的AIGC服务提供商，从技术、商业和政策等多个方面进行深入研究和探索，与行业各伙伴共同研究大模型应用的升级之路。金融行业作为数据密集型行业，对大规模数据处理和智能模型应用的需求尤为严谨，尽管“百模大战”早已打响且市场多有关注，但金融行业因其行业特殊性，对准确性、时效性、合规性、专业性等方面有着更高要求，通用大模型一直难以落地于金融领域。具体到上市公司声誉风险管理与投资者关系管理领域，企业面临着诸如创作难、协作难、见效慢等三大痛点。创作难，资讯的生产高度依赖具备金融知识与内容创作技能的专业人士，资讯生产速度难以快速提升。在某些紧急时刻要求人工相应速度快等问题难以实现。协作难，资讯从生产到终端平台展示需要经历诸多复杂沟通环节，涉及各类机构，各类人员的协作沟通。传统方式下，需求的诞生到最终呈现会经历漫长的沟通协调过程，整个链路对紧急事件的响应无法满足客观需求。见效慢，基于传统的作业与沟通方式无法快速实现价值传递最终结果，造成时间成本与运营成本的高度浪费。有连云国内首款“麒麟金融场景商用AI大模型”，基于对金融行业敏锐的需求洞察力、以AIGC赋能革新传统解决方案，推出了云创、云连和云数的闭环产品矩阵，站在客户的角度打造全新的金融AIGC行业解决方案。具体就上市公司声誉管理与投资者关系管理领域而言，针对前述三大痛点，给予多种产品功能加以应对。对于创作难，有连云推出云创（YouLian AIGC），涵盖AI改写、AI简写、AI创作三大组合功能。AI改写能够支持客户快速对资讯进行多维裂变，极大地降低资讯批量生产的人力成本；AI简写基于可自动提炼多个主题一键生成多篇短资讯，满足客户在特定场景下一变多的需求；AI创作借助AIGC能力自动生成AI资讯及AI视频，并可实现资讯一键转视频的智能化跨模态表现，极大地提升客户的生产效率。对于协作难，基于有连云的云创（YouLian AIGC）和云连（YouLian Connection），客户可随时根据条件触发生成资讯，同时麒麟大模型基于语义理解能力对资讯的合规性进行全自动的诊断，保障真实合规；在资讯的整个生产和推送流程中，客户可实时查看与跟踪推送状态，并随时进行决策调整。对于见效慢，有连云基于云连（YouLian Connection），实现资讯内容秒级直达目标终端与用户，AI助推上市公司价值呈现。同时通过云数（YouLian Data）数字大屏，多维度可视化BI报表呈现，提供强有力的商业决策支持。有连云作为先进的AI大模型应用商，麒麟AI大模型以多元异构云数据库及专业的数据治理能力，不仅确保了数据的精准性和可靠性，更让数据来源始终处于严格的安全合规状态。此外，通过利用有连云庞大的金融语料库，针对麒麟金融场景商用AI大模型进行专项训练，使得这款模型在金融领域的场景解析能力和产品能力反馈水平上，相较于其他通用大模型，更显专业性、精准性和合规性。在面对金融领域的各种复杂场景进行解析时，麒麟AI大模型以其提供的专业的金融行业know-how与深入研究，为金融机构和上市公司有效改善效率低、模型增益难以转化等问题，在保障数据安全和隐私的前提下，增强生产效率，辅助制定策略，为企业在决策过程中为实现增益、降本、增效提供更科学、更可靠的参考依据。有连云作为国内首款“麒麟金融场景商用AI大模型”于2023年7月28日正式发布，麒麟大模型已在上市公司领域基于IRM.plus与SEOPlus.ai两大产品实现商用。据了解，有连云公募基金AIGC解决方案也将于近期发布。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-07-28

想要成为Web3.0乌托邦的Worldcoin

分析用户的面部特征来验证其身份。它借助深度学习和人工智能等技术，能够辨别真实人脸和合成或修改后的人脸。这种方式相对安全，因为每个人的面部特征是独一无二的，难以被模拟或冒用。生物识别是另一种高级认证方式，利用个体独有的生物特征进行验证，例如指纹、虹膜或声纹等。这些生物特征是每个人固有的，无法被伪造或模拟。通过使用生物识别技术，World Coin可以更准确地验证用户的身份，防止女巫攻击和身份冒用。尽管人工智能的发展使得网络上的发言、声音等特征已经很难判断其背后是一个人还是一个AI，但证明自己是一个真实的人仍然需要依赖生物信息。因为AI并不具备真实的生物特征，生物信息仍然是区分人类和机器的有效手段。 Worldcoin 的主要产品从产品落地来看，Worldcoin 拥有三个主要的产品。 World ID ：一种数字身份，可让用户在匿名的情况下证明自己是独一无二的真实人类。该产品采用了零知识证明(ZKP) 来保护用户的隐私。 Worldcoin Token ：在全球范围内免费分发给人类的代币，该代币可被用于未来的治理。 World App：一款自托管的钱包，该 App 可使用 Worldcoin 代币、数字资产、稳定币和传统货币在全球范围内进行支付、购买和转账。 Worldcoin Token Worldcoin代币名为WLD，总量为100亿。 80亿WLD代币被分配给社区，旨在鼓励和奖励参与Worldcoin项目的社区成员。 10亿WLD代币被用于长期资助Worldcoin协议，这包括向开发者提供赠款，以支持协议的持续发展和创新。另外的10亿WLD代币被分配给对Worldcoin协议和工具作出贡献的人员以及投资者。其中，一亿美元的代币被提供给第一轮融资机构。 Worldcoin的风险目前，Worldcoin 面临的最大挑战是隐私和法规问题。收集人体生物信息本就非常敏感。早些时候，前美国中央情报局雇员斯诺登便公开抨击 Worldcoin 使用人体信息进行加密。面对隐私争议，Worldcoin 曾表示它只是为了确保达到反作弊的效果，一旦公司算法得到优化，会删除所有虹膜数据库。但这个删除操作十分难以监督，且该公司并没有透露算法获得优化的具体时间，也未说明何时停止收集数据。由于这个全球性的项目已经在 20 多个国家收集了数十万的眼睛图像，Worldcoin 也愈发被各国监管所注意到。当前，很多国家都规定不允许商业公司将隐私数据转移到国外，Worldcoin 显然触碰到了这条红线。以肯尼亚为例，这个非洲国家已通过一项数据保护法，禁止公司在未经新成立的数据保护专员办公室批准的情况下，将生物识别数据转移到国外。而根据数据同意书，Worldcoin 目前在美国、英国、德国、日本和印度处理用户数据。侵犯隐私的争议和法律问题，让 Worldcoin 的发展之路受到不小的阻碍。据彭博社报道，在法规禁止开展业务后，Worldcoin 已在至少七个国家停止了运营计划。以「世界货币」而命名并以此为目标的 Worldcoin 陷入了泥潭之中。哪怕有豪华 VC 阵容的加持，在欺诈质疑、侵犯隐私、违反隐私保护法规的多重困境下，Worldcoin 项目本身的法律问题直接威胁到它的生存。来源：金色财经

金色财经2023-07-26

ART智能量化即将正式上线开创您的智能资管新时代

市场结构式数据中心。在此基础上，它通过深度学习算法分析规律，智能预测市场和风险，为商业决策提供价值。 ART智能量化平台拥有专业的交易策略和运营分析团队，支持全球主流交易所，并支持多种币种的灵活交易。其创新的止盈和补单策略，以及智能防护和仓位管理功能，使投资者能够更安全地进行数字资产交易。 ART智能量化系统的核心解决方案基于数据大规模处理和深度学习算法，处理海量数据，通过多维度综合大数据智能分析行情，实现对数字货币市场的模型预测和数据量化。ART通过全球节点获取数据，使用Veb Socket、API接口和爬虫技术实时抓取多个交易平台和网络舆情数据。同时，对区块链节点数据的监听挖掘，获取区块链隐藏信息，并进行结构化存储。 ART智能交易运行基于交易者质押返利机制，质押加密货币持有者参与验证交易和验证区块链网络的操作，作为回报得到更多的代币。这种质押机制为ART智能量化市场提供了现金流流转，支持交易对成交套利，从而降低平台交易风险，提高交易者的实际收益率。目前，ART智能量化平台已与20多家合作机构达成战略合作，包括Binance、Kraken等知名交易所。其专业的团队和高效的量化分析引擎使其在数字金融服务和资产管理投资领域占据重要地位。ART智能量化平台的不断创新和发展，必将为数字资产管理和投资带来新的机遇和挑战，助力投资者在数字货币市场中取得更加稳健的回报。敬请届时予以期待，ART智能量化平台正不断致力于创新和发展，ART相信未来有着无限的可能性和广阔的空间。ART将继续引领数字资产管理和投资领域的创新，不断提升ART智能量化系统和服务，为投资者带来更优质的体验和更稳健的回报。感谢您对ART智能量化平台的支持和关注，期待与您共同见证ART智能量化未来辉煌！来源：金色财经

金色财经2023-07-25

美股开盘：道指涨近40点加密概念股普跌特斯拉跌幅超2%

一。在面向媒体沟通中，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜指出，新版本文心一言3.5已超越ChatGPT 3.5，未来国内将只会有少量大模型。

金融界2023-07-24

谁拖了中国ChatGPT的后腿？

互联网公司，百度过去五年一直在搞自己的深度学习大模型“飞桨“（Paddle Paddle），甚至用自己的通用AI芯片“昆仑芯”训练自己的模型——它们是百度训练自己的“ChatGPT”的基本环境和前提。阿里巴巴、字节跳动和滴滴也都有基于自身需求的自然语义训练模型。可以说，在训练复杂的上百亿参数的自然语义模型方面，中国的公司和研究机构的“家底”并不薄弱，起点也并不比美国同行低——至少在2016年前后的时候是如此。这几年中美人工智能界在大模型领域产生的差距，不是意识、起点和能力的问题，而是道路和方法的问题。中国与美国在类ChatGPT的人机对话模型领域的差距，也不是所谓的监管导致的。如果你与ChatGPT就一些更丰富的宗教、文化、民族和地缘政治等议题展开过坦率的交流的话，你会意识到它在看似拒绝和审慎讨论这些议题的背后隐藏着某些特定的立场倾向，是与美国社会普遍公认的主流价值观微妙重合的。可以说，任何一个，而不是某一个自然语义的复杂模型，其模型建构、语料采集、训练和参数调整的过程，都是基于特定价值体系的“内容审查”的过程，都有着维系其价值体系的自觉。我们不是应该不应该在自然语义模型里“生成”中国的价值立场的问题，而是它该如何生成，才能真正地制衡英语主导全球互联网语料库必然导致的世界观与文化霸权，加强中文语言理解基准在全球自然语义处理体系的权重，进而为世界人工智能和人机对话的发展提供文化上的多样性。我也严重不同意中文互联网信息内容质量太糟糕导致中国类ChatGPT模型语料源头被“污染”的说法，这同样是既偷懒又显得大聪明的判断。因为互联网上的信息总量原因，英语内容无疑是世界上最多的，质量堪忧的极端化内容也是最多的，它们都会影响自然语义模型训练的过程和结果。ChatGPT在早期的训练中优先使用内容质量较高的社交论坛Reddit上的高赞内容，是有特定的语料选择倾向的。如果中国优先选择知乎和得到等知识类社区，以及主流媒体优先作为语义模型的语料库的话，就不存在语料被污染的问题。更遑论以大部分持“中文内容质量低”的人们的外语水平和阅读广度，根本不足以支撑他们的论断。但是无论如何，ChatGPT的横空出世，对我这么一个多年来一直呼吁“告别硅谷崇拜”的人来说，的确是一个不大不小的刺激，也是一个观念的挑战。这不是因为我觉得中国和美国在人工智能领域竞争的差距就此拉大了，而是因为ChatGPT这样的通用人工智能人机对话模型，是一个真正可能从全人类——而不是某一个特定领域和行业的角度，推动社会生产协作与文明进程的工具。其意义大于移动互联网的出现，堪比电子邮件和搜索引擎的诞生。作为一个人工智能大国，中国早就不是电子邮件和搜索引擎诞生时期的信息技术产业一穷二白的国家了，但是，我们却没有让这类能影响人类文明进程的通用人工智能的创新首先发生在中国，训练一个基础语料由中国文化与价值体系为建构的模型。更何况，ChatGPT的模型训练方式，很大程度上依靠的是“大力出奇迹”的参数升级、反复训练和模型依据生成内容反馈持续迭代优化——这原本是中国团队最擅长的工作方法。当一家美国的创业公司用从微软融来的钱不惜代价投入巨额算力成本，大量雇佣非洲和中东的数据工人进行信息标注、用最高效率的迭代与Google这样的巨头进行自研语义处理大模型的“军备竞赛”时，你还是有一种很不真实的感觉——这究竟是一家旧金山公司还是一家深圳公司。像ChatGPT这样的自然语义处理模型应该可以诞生在中国但却没有诞生在中国，其原因还得从中国从事人工智能的科技公司——无论巨头还是创业公司这些年在干什么开始说。很多人可能从来没意识到的一个问题是：像ChatGPT这样的超大规模通用自然语义处理模型，由一家AI创业公司建构最可能产生奇迹，而在一家科技巨头内部通常不会实现更好的结果。这就是为什么Google的LaMDA对话应用模型和近期仓促上阵的Bard都没有大放异彩的原因，也是百度接下来势必面临的挑战。为什么？首先是因为通用自然语义处理建模太烧钱了。其实，烧钱通常并不是大公司的本事，反倒是创业公司的特权。科技巨头几乎都是上市公司，百亿美元级别的投资砸在一项相当长时期看不到回报的事上，首席财务官在面对董事会和股东大会时的压力是很大的，也经常是被股价惩罚的，这导致大公司不敢做大冒险，不大冒险就不会有大迭代。什么叫“大力出奇迹”？就是先花大钱出大力，然后再祈祷奇迹的发生，而不是默认一定得出现奇迹，然后再决定花钱出力。可惜，大公司只能是后者。这也是为什么即便从ChatGPT受益颇丰的微软，也只敢从一开始的10亿美元，历时四年，直到今年的百亿美元，一笔一笔，持续地追加投资，以支持OpenAI在微软的“体外”，多年如一日地训练GPT模型。微软通过投资OpenAI获得的股权享有整合ChatGPT模型能力进入其Office和搜索引擎的优先权，它未来会不会吃掉OpenAI可能是一件不太好说的事，但至少市值近万亿美元，一年收入几百亿美元的微软，是绝对不敢一开始就“大力出奇迹”，兀自凭一己之力训练这个模型的。其次，因为人们对科技巨头从事创新事业的容错度很低，而对创业公司的错误和偏差较为优容。Google为了应对以ChatGPT的压力，仓促推出了人机对话测试版Bard，被发现一些对话出现了基本的事实错误，于是被无限放大，市值一夜蒸发千亿美元。事实上Google不是不清楚这一点，要不是被逼急了，它也不会这么冒失。Google在2021年公布的LaMDA模型，参数级别和信息搜索能力都明显高于当时OpenAI训练的GPT-3，但Google迟迟不敢公测其效果，就是因为害怕它出现失误，引发公众的不信任和股价的下滑。 Google在乎的，OpenAI都不在乎。从ChatGPT发布的第一天起，它就公开地说自己没有信息检索能力，语料库也只到2021年12月，更回答不了很多关于价值和道德判断的问题，还经常犯事实错误。对ChatGPT的自我“摆烂”，测试者很宽容地接受了，对它在编程、文学创作、格式化写作、寻医问诊等领域展现的信息关联、情感表达、逻辑结构、思维连贯性一系列能力惊叹不已，对它犯的错误轻轻带过。 2019年3月，在GPT-2模型取得前所未有的成功后，成立了4年的OpenAI决定由一家非盈利的基金会转变成为一家商业公司。毕竟没有任何一家基金会能受得了它的首席科学家年薪150万美元，2019年5月，山姆·奥特曼（Sam Altman）出任OpenAI的CEO。接着，OpenAI获得了微软的10亿美元投资。2020年5月，OpenAI推出的GPT-3模型，参数从GPT-2的15亿陡升至1750亿，形成了一个前所未有强大的自动学习系统。可见，一家含着金汤匙出生、融得到巨资、有巨头业务捆绑加持的人工智能初创公司，从事通用的人工智能自然语义模型建构与开发，不计成本投入模型训练，是最理想的状态。最强大的模型带来的想象力和商业回报足以刺激微软和其它的投资者。那么，怎么这个逻辑在中国就跑不通了？中国曾经有没有一个强大的通用自然语义人工智能模型，哪怕就是一个雏形？要回答这个问题，不妨看看微软首次投资OpenAI的时间：2019年7月。在微软押注OpenAI的GPT模型之后4个月，也就是2019年11月，微软负责必应搜索业务、同时也是微软人工智能最高负责人的全球资深副总裁、中国香港籍计算机科学家沈向洋宣布离开工作了20余年的微软。而沈向洋对微软通用人工智能模型的最后一个贡献，就是由微软亚洲互联网工程院在2014年主导研发的聊天机器人——小冰。 2020年7月，小冰从微软独立出来，成为一家中国的人工智能创业公司，沈向洋出任董事长，原微软亚洲互联网工程院常务副院长李笛出任CEO。小冰独立之际已发展至第六代以上，产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。小冰曾经引发公众讨论的，除了充满情感和女性性征的聊天机器人之外，还有它在汉语诗歌创作领域的惊艳表现——她出过一本诗集《阳光失了玻璃窗》，收获了不少好评，以及更多的争议。毫无疑问，一个能写诗，进行简单情感和基于常识的对话的小冰机器人，是几年前全世界范围表现上乘的对话式通用人工智能模型。沈向洋主导的团队不可能不懂搜索，更不可能不懂人工智能。而沈向洋从微软出走和小冰的“独立”，加之微软CEO纳德拉主导的对OpenAI的投资和合作绑定，其实是中美最顶级的人工智能操盘手，在通用人工智能模型领域的一次正式的分道扬镳。那么，今天的小冰，还写诗么？它在做什么？这两年，小冰早就不写诗了。它在忙着商业化。它成立了游戏工作室，为游戏提供NPC脚本对话内容；它与冬奥会合作，提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统；它为万得资讯提供人工智能生成的上市公司公告文本摘要；它给万科等企业定制了客服专用的虚拟数字人......它在努力地成为一家“赋能”各行各业，同时让自己能造血赚钱的人工智能解决方案公司。一句话，昔日代表了通用自然语义人工智能模型较高水准、中国人撑起全部格局的人工智能团队，现在成了一个生成式人工智能与决策型人工智能混合的、为具体的场景提供具体解决方案的人工智能供应商。你不能说这是小冰的“堕落”，毕竟它只从资本市场融资了数亿元人民币。按照ChatGPT的模型训练方法，这些钱一天就花完了。没了微软的护身庇佑，小冰得自己顾自己的命。可是，我也从来没听说过百度、腾讯或者字节跳动，想过要投资小冰，支持它继续搞通用自然语义人工智能的大模型。不仅仅是小冰。过去几年中国也有其它从事通用人工智能自动建模和异构计算，让国内外7-8种芯片通过该模型接入软件的创业团队，但只要是拿这个模型出来融资，就搞不定任何的一个投资人。中国的投资机构从未表现过对通用人工智能模型的兴趣，和哪怕一点点的想象力。 “超过85%的投资人一上来就要求我们介绍产品的场景，我们说我们帮GPU对接软件生态，连英伟达都用我们的模型，投资人说这个不算场景。我们说我们也有客户，卫星、码头、智慧城市和智慧工业的研究，他们说你干得太散了，我们不投”。这是我自己听到过的做通用人工智能模型的创业者对我的吐槽。众所周知，中国的VC是最喜欢“教育”创业者的，当然也少不了教育从事人工智能创业的科学家。“你得在这个行业有点数据”，这是他们最爱教育AI创业者的一句话。在某一个行业有数据，而且要专注在某一个细分领域提供解决方案，这是中国大多数号称投资人工智能的VC和PE们的思维定式。然后看的就是“场景有多大”，安防摄像头的场景足够大，于是估值模型就变成了中国这么大，能安多少个摄像头？每个摄像头多少钱？总的摄像头盘子有多大？好，盘子足够大，摄像头这个细分领域我们投了。再看看港口智慧物流，中国有多少个港口？有多少个是深水港口？每个港口码头能为AI解决方案付多少钱？原来就付这么点儿钱啊，看来“港口”这个场景不够大，那我们不投。AI虚拟数字人做客服？能跟元宇宙挂上啊，那有故事有想象力，好，我们可以投投试试。所以，你看到的情况就是，中国的人工智能“四小龙”基本都在做摄像头和人脸识别的生意，都变成了AI的项目实施和集成商，商业模式一如30年前的东软和软通动力，自己活得举步维艰，巨额亏损，还得撑着中国人工智能产业的排面，撑着人工智能这一领域的估值和想象力。在相当长的一段时间内，几乎没有哪个人工智能领域的投资人发自内心地相信一个通用的模型能在各个行业复用。其中偶尔有几个对通用模型有点耐心和兴趣的，基本都是人民币基金，美元基金对中国团队搞通用模型的尝试真的是兴趣阙如。你以为是他们通过对比OpenAI和Google这样的公司的模型训练难度和水平，从而觉得中国团队做起这个事来有差距？那你还真是想多了。他们知道GPT模型研发是怎么回事的时间，也就是最近这俩月的事。那些大言不惭“在我眼里商汤和旷视就是卖安防摄像头的”的一线投资经理，那些傲然地跟创业者说“你这个模型又不是场景”的一线投资合伙人，更遑论那些历史上几乎不投人工智能，过去这么多年一直在鼓捣中国创业者“出海”搞加密货币的美元投资基金的合伙人，今天都突然摇身一变，宣称要支持创业者搞“中国的ChatGPT”了。那么你倒可以想想，他们的信誓旦旦和踌躇满志，含有几分对通用人工智能模型的理解和真诚，又有几分是投机和算计。你更可以想想，一个超级自然语义模型的训练可能一天就得烧几千万甚至上亿人民币，更何况现在提供大模型训练的算力模块——世界顶级的GPU，因为美国的无理禁运而变得越来越难以获取。以那些投资人过去这么多年的心性和行事风格，他们又能坚持得了几天，肯说服投委会投多少笔钱进去，还是能帮这些创业团队搞定GPU的问题？不定哪天，弄不好也就半年之后，他们就又开始催着这些做通用模型的团队，尽快“在细分领域实现商业化”。以百度对飞桨PaddlePaddle模型投入的坚持，尚且不可避免它从一开始就将这个模型产业实践化，尽快追求在不同行业的商业化。而在很大程度上，通用人工智能大模型的训练，存在着海量数据、高质量有创造力的内容输出和产业应用落地的“不可能之三角”。能实现海量数据和高质量有创造力的内容输出，就势必不能快速应用于某一个产业的具体落地——比如ChatGPT。要想在人类创造的互联网最大范围的海量数据里创造具体的产业落地场景，就一定无法提供最高质量的结果，因为基于海量数据的内容生成与精准决策系统一定存在冲突——这其实是个废物。如果想实现高质量的内容输出，以辅助精准的产业落地场景决策，就一定得牺牲最海量的数据，而以大多数精准的产业场景所拥有的数据，是无法支撑真正的大型模型训练和研究的——这是中国绝大多数“产业细分”人工智能解决方案今天面临的困境，也是所谓“产业ChatGPT”是个换汤不换药的伪命题的原因。那些今天摩拳擦掌要大举杀入“中国的ChatGPT”的创业者和投资人们，且不说你们兜里有几个钱和几块GPU，既然都上了这艘船，都觉得自己攥着船票，那通用人工智能的“不可能之三角”，你们决定舍掉哪一个角？这是个首先得想清楚的问题。换而言之，哪个投资机构——无论是财务投资机构还是大公司的投资部门，有持之以恒数年如一日投入训练自然语义大模型，无限拉长回报周期的定力？毕竟历史告诉我们，这是一群最没有定力，最着急找接盘侠的人。中国从来就不缺优秀的创业者和科学家，在人工智能领域同样不例外。中国和美国科技公司在人工智能领域的水平和积累是全球范围内最接近的，至少几年之前中国和美国在自然语义大模型的建构和训练上的差距也并不大。但是中国确实缺一些视野更开阔、不人云亦云、有定力有远见的投资机构和投资人。沈向洋、李笛、马维英、王小川和李志飞等这些人，他们出来做通用自然语义大模型的创业项目都挺靠谱，但问题是得换一批背后支持他们的投资机构和投资人，有一些太擅长“做局”和投机，在加密货币等赛道上浸淫太深的投资机构混杂在其中，是应该被拉进黑名单的。说句实话，尽管过去这么多年都没什么正经的投资机构在看通用人工智能模型，可毕竟还是有一些机构也投了不少回报周期极长的人工智能公司。比如那些投资了中国本土激光雷达和自动驾驶解决方案的VC，他们是对树立中国在全球汽车产业百年未有之变局中全新的竞争力做出过贡献的。还比如那些投资了中国本土GPU的VC——这注定是一个充满艰险，面临美国封禁和打压，回报周期极其漫长的赛道；但这些本土新崛起的GPU玩家——无论是瀚博、壁仞还是其它，它们未来是可能为中国的通用自然语义处理模型提供弹药的。它们背后的投资人，如果有一天真的谋定思动，出手加持中国的自然语义大模型项目的话，我对他们可能有一些更不一样的预期和信心。只是这样不咋咋呼呼、不拖后腿、不急功近利的投资人和投资机构，不是太多，而是太少，但中国的自然语义模型建构和训练需要这样的投资人和投资机构——无论它是财务投资者，还是战略投资方，或是有国家意志加持的资本机构。中国要有自己的通用自然语义大模型，它需要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景，需要从语料库选择、模型建构与训练、参数调整的全过程前置规避风险和法律、道德与伦理问题，更需要的是定力和耐心。无论如何，它不能投机。来源：金色财经

金色财经2023-07-23

沉浸式旅游盛行元宇宙如何重塑文旅产业？

的数字孪生技术，数字原生更多是运用超级深度学习、多模态学习、人工智能生成内容AIGC等技术自主构建新的数字世界。不管是数字孪生还是数字原生的实现路径，都能为景区景点的数字化、数据化以及数据资产化提供技术加持，能够为进一步的创新应用奠定基础。以博物馆为例，元宇宙为博物馆提供了数字孪生空间构建和数字藏品发行的技术和网络基础，通过3D激光扫描和视频动态成像技术可构建博物馆室内的动态数字孪生，游客可利用3D眼镜、头戴显示设备、全息投影设备等，以第一人称视角参观动态的博物馆展品。比如阿克苏地区博物馆，其采用全息技术、AR增强现实、3D触控交互等技术对馆内的精品文物、相关的历史典故进行文化宣传；采用高清3D扫描三维重建技术，结合虚拟浏览、古迹复原、观众现场多媒体互动等使观众全面了解并认识阿克苏地区的历史文化以及馆内珍贵文物；采用智能换装系统，以中国传统服饰为蓝本，设计智能穿衣镜，让观众虚拟穿戴阿克苏地区的特色服饰，并合影留念，增强了博物馆与观众的互动性，在娱乐的同时对阿克苏地区的优秀历史文化进行传播。（二）基于虚实相融的混合场景交互体验在景区景点的空间中，可以利用元宇宙3D渲染技术和VR、全息投影等技术，将表演的声音、景色、3D画面投放到观众跟前，利用情境、气氛、沉浸的体验让观众身临其境地融入故事中，做到以前无法做到的增强现实的身临其境。同时，观众还可以作为数字虚拟人物参加到表演当中，观众作为演员而不只是观赏者，真正实现角色互换。比如，《又见敦煌》旅游演艺项目就采用“走入式”情境剧场演出技术，通过剧场的舞美设计、技术操控和多维空间的立体表演，叙述敦煌千年的历史，将观众一下子带入敦煌的千年历史轮回中。另外，杭州宋城景区打造的大型高科技时空秀《古树魅影》通过采用先进的声、光、雾、电等科技手段营造出360度全景剧场，为观众带来震撼的视觉、听觉、触觉等感官冲击力，增强了现场的体验感。虽然上述两个例子并非严格意义上的元宇宙项目，但其中虚实相融的场景构建也为文旅元宇宙的高阶发展进行了有益尝试。（三）虚拟数字人在文旅场景的应用虚拟数字人是科技创新的产物，在技术迭代中，从2D的数字形象，迈向3D超写实数字人，其在动作、语言、思想等方面都变得愈来愈逼真。虚拟数字人同样是文化发展的产物，可以根据不同的应用场景搭配不同的身份、装扮、语言，以及极具区域特质的形象气质，亦真亦幻。随着软硬件技术的日臻成熟，虚拟数字人迎来了重大发展契机，以更加完善的沉浸式体验，极大地提升了虚拟数字人的商业价值与应用领域。景区旅游虚拟人物一般根据景区人文、历史、地域等特点，通过动画设计出虚拟2D或3D的人物形象，并采用视频特效制作和剪辑技术，实现虚拟人物在景区真实场景下的动态表演。目前，越来越多的旅游景区看到虚拟人物在景点IP营销上的趣味性、新鲜感、粉丝经济和视频流量等方面的优势，分别开始打造属于自己的虚拟人物。例如，杭州旅游虚拟IP形象“白素素”以古代传说人物白素贞为原型，结合城市地方特色，并赋予其新时代下新的人物定义，欲将其打造成为城市旅游代言人；青岛动漫节的形象代言人“海萌姬”，与“动漫岛”签署合作协议，开拓文旅市场；山西省晋城市国家5A景区皇城相府生态文化旅游区的虚拟数字人物，在景区前灵动起舞。（四）打开文创新机遇的数字藏品数字藏品作为元宇宙下的虚拟资产，通过加密计算技术将照片、声频、模型等数据资产或实体资产写入智能合约，具有独立的认证代码和元数据，可供收藏、买卖、流通。基于区块链技术的NFT具有独特性、唯一性、低成本的可识别性等特点，景区景点的数字藏品是利用NFT技术发布的基于景区独有资源与旅客购买纪念品那一刻的时空属性和游伴数字身份等属性的混合数字纪念品，其可以发布到元宇宙数字化艺术品网络中，景区拥有数字纪念品的版权，而游客通过购买获得其所有权。在此过程中，既保证了景区景点IP的确权和溯源，也能在销售后全生命周期地帮助游客管理其数字资产。二、如何促进消费者接受和满意度提升（一）规范化的技术治理是发展的基础元宇宙既是一种产业形态，也是一种社会空间。在元宇宙的技术研发、商业开发、社会关系网络等层面，均涉及诸多具体法律法规问题。元宇宙虽然主要采用分布式的管理模式，但是在初级阶段，掌握治理权力的主体既包括国家、政府，还涉及元宇宙平台公司、技术组织、国际组织、元宇宙社区、个人等，其中元宇宙平台权力的治理是重点。元宇宙平台集环境塑造、规则创制、身份认证、权力赋予、行为评价、纠纷裁决等治理功能为一体，当下，元宇宙平台的治理权力需要国家和政府对其提供合法性支撑并进行监管，政府对元宇宙平台的授权也是元宇宙平台公共治理权力合法性的重要来源。另一方面，政府治理效能提升也需要元宇宙平台的协作和辅助，政府作为元宇宙的一类用户类型，基于平台治理能力和治理技术的提升，政府在元宇宙中的治理才能够以扁平化、集中化、低成本化的更高效率方式开展，并逐步推动现实世界中政府监管体制的优化和效能提升。（二）需要大力鼓励市场主体的研发和创新元宇宙覆盖芯片、算力、算法（AI）、图像和视觉、产业、文化、区块链等多个方向，科技及生态发展优势明显。产业生态是未来产业发展的核心竞争力。对于产业化发展尚在萌芽期的元宇宙来说，政策无疑是当下最重要、最有力的推手，在宏观强化的发展势头下，多地政府积极布局元宇宙产业，其中涉及场景构建、产业发展、空间扩展等多个层面。比如，河南省按照元宇宙概念规划建设的元宇宙科创产业园重点建造消费、娱乐、文旅、教育、产业、健康、办公、居住等8个应用场景，以及区块链、信息交互、电子游戏、人工智能、网络及计算、物联网等6个技术场景，打造基础设施完善、应用场景丰富、产业生态繁荣、行业管理健全的元宇宙产业生态。生态体系中，各市场主体的研发投入和创新实践将成为元宇宙发展的重要推动力。（三）增加文旅元宇宙优质内容供给是关键元宇宙与IP的联系日益紧密，本质上是市场对优质内容资源整合的现实关切。元宇宙的时空拓展性，凸显IP的稀缺优势性。元宇宙中汹涌的信息洪流如何能够吸引大量受众的注意力资源？高知名度、高关注度、高价值度IP的价值不言自明，多尺度、多视角、多维度复现IP成为元宇宙内容开发的重要抓手。另一方面，元宇宙的去中心化使个人获得了极大的自由，同时也放大了个体的创造思维与能力。用户依托元宇宙平台来创造想象性世界，使人人都能真正成为自己的内容生产者，众创成为常态。与此同时，社区作为元宇宙用户产生联系与交互的场域，元宇宙社区的构建也会促进用户群体的内容生产。（四）多渠道、多手段、多触点激发消费者热情作为虚拟与现实高度互通且由闭环经济体构造的平台系统，元宇宙可有效促进生产者、服务者和消费者的一体化，并与现实世界的经济系统、社交系统与身份系统相融合，从而构建成一个“虚实相融”的新型社会形态。在元宇宙内容创作的基础上还需要关注服务形态、体验以及营销手段。例如，由世集文旅集团联合上海1933老场坊共同孵化的迷塔城1933于2022年9月正式发布，其以1933老场坊场景IP为背景，建设数字文化资产结构，将实景与虚拟世界融合，打造以迷塔城1933为核心的元宇宙，在平台建设基础上完善了相关产业链条，提供主题住宿、游戏影视、虚拟人演出/音乐节/虚拟代言人、实景沉浸内容类型互动剧、展览、元宇宙片场、IP延伸市集、文创周边等产品和服务内容，逐渐形成以METACITY元宇宙体验、METALAB元宇宙加速器、METATRIP元旅行平台的多渠道、多手段、多触点虚实互联体验生态。（五）加强伦理建设，弘扬优秀文化元宇宙去中心化的组织构架、虚拟现实的交互融通、诞生初期的无序动摇了现实社会伦理体系移植到“虚拟世界”的根基，使得虚拟世界在权力关系、身份认同、行为约束、价值取向、规则监督等方面出现了不同程度的伦理危机，给元宇宙的健康发展及其在文旅产业中的大规模应用带来了一定的风险和挑战。加强伦理建设，要推进元宇宙时代的行为准则和道德规范建设，将责任创新贯穿于文旅元宇宙开发的全过程。在实践层面，文旅元宇宙作为与国民美好生活密切相关的领域，更应弘扬优秀文化，要有中华优秀传统文化的滋养，要有体现美好愿景牵引的向上向善文化，对人们的思想影响应该是健康的，要有赋能成长和激励人心的机制，这些都为文旅元宇宙的发展提出了更高要求。来源：金色财经

金色财经2023-07-23

KATANA AI开启新一代中心化人工智能

I支持多种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理，专注于为加密货币创造全球人工智能经济。 KATANA AI AI还采用了区块链技术来构建应用程序，并且使用智能合约实现代码的可信执行，确保算法的版权、隐私和分配的公正性。KATANA AI AI还提供了高度灵活的算法开发和部署工具，用户可以使用他们熟悉的编程语言和平台来构建、测试、部署和管理他们的算法。此外，KATANA AI AI提供一系列的数据分析和管理工具，使用户能够轻松地处理、分析和可视化复杂的数据集。KATANA AI AI还拥有一个全球社区，为用户提供技术支持和交流平台，用户可以在这个社区中交流经验、分享开发技巧和获取最新的人工智能应用市场信息。总之，KATANA AI AI的出现极大地促进了人工智能技术的应用和创新，为新兴领域中的人工智能经济开辟了新的发展空间。 KATANA AI由人工智能基金发起并投资，M12人工智能基金是微软旗下的一个投资部门，致力于寻找具有前瞻性的人工智能领域的初创企业，并为他们提供资金、技术以及商业资源支持。该基金成立于2018年，旨在为人工智能领域的创新公司提供资本支持和帮助他们快速成长。作为一家领先的科技公司，微软将通过M12人工智能基金在人工智能领域发挥更大的影响力。作为投资者，该基金将把资本和资源注入到最有前途和前沿的人工智能企业中，并支持他们通过创新发展成为行业领袖。 KATANA AI研究团队由世界一流的AI科学家，数据工程师和策略师组成。致力于用机器学习和神经网络进行策略、信号和自动算法，在区块链领域的应用。包括链上数据的挖掘和深度分析模型、NFT的智能化生成、数字资产的算法以及DEFI的智能分析。 KATANA AI利用人智能技术来进行制定并执行决策。它通过析大量的历史数据和其他相关信息，然后利用机器学习、深度学习等技术训练模型，制定出一系列可执行策略和决策规则。它不依赖人工的判断和决策，而是利用算法自动执行有效的策略，能够更快速、更准确的进行交易。AI算法对于交易系统而言更利于追求长期稳定的过程，而非短期，因为算法可以在不情绪化、不受外界影响的状态下进行配置。 KATANA AI通过采用先进的区块链技术和加密技术，提供用户友好的交易界面，使得交易过程既安全又方便。 KATANA AI是世界上第一个在 AI 协议上进行的智能元宇宙。它允许用户与协议进行友好的交互，从而可以轻松创建智能 NFT（iNFT）。它还支持AI媒体生成，智能升级和访问AI服务。创建并定制你的iNFT的个性，训练智能层的AI系统，构建AI协议上的dApps，提供独特的AI服务。来源：金色财经

金色财经2023-07-21

AI与教育的奇点交会：AIFORCE在探寻智慧与意义的昭示

工智能可以进行大规模的个性化教育，通过深度学习技术了解每个学生的学习风格和需求，从而为他们提供个性化的教育人工智能还可以通过在线教育平台，打破地域，实现全球范围内的教育资源共享。此外，人工智能的自动化教学也可以很大程度上降低教育的成本，提高教育的可负担性。作为AI领域的先驱，AIFORCE社交角色平台无疑是这一变革的领导者。AIFORCE利用最先进的AI技术，为每个学生提供一个AI角色，作为他们的个性化教育助手。这些AI角色可以根据每个学生的学习风格和需求，为他们提供个性化的学习体验。根据AIFORCE公布的数据，使用该平台的学生的学习效率比传统的学习方式提高了30%，这无疑是一次革命性的改变。 AIFORCE限制角色社交平台还以在线学习模式，打破地域，使全球范围内的学生都能接触到优质的教育资源。这不仅解决了教育资源分配不均的问题，也提高了教育的公平性。 AIFORCE的数据，使用该平台的学生在学业成绩上的提升超过了其他在线学习平台的学生。此外，AIFORCE社交角色平台的自动化教学模式也降低了教育成本。根据AIFORCE的数据，使用该平台的学校和教育机构在教育成本上平均每个学生节省了20%。 AIFORCE在教育中的具体作用 1.个性化学习 AIFORCE可以根据学生的学习能力、兴趣和学习风格，为每个学生量身定制个性化的学习计划和教材。通过数据分析和机器学习算法，人工智能可以实时了解学生的学习情况，推荐适合其水平的学习资源，帮助学生更加有效地学习和掌握知识。智能学习助手：AIFORCE可以作为学生的智能学习助手，根据学生的学习进度和知识点掌握情况，提供实时的学习建议和指导。学生可以通过语音交互或文字输入与智能助手进行互动，解答问题、辅导学习，从而提高学习效率和学习成绩。虚拟实验室：借助虚拟现实和增强现实技术，AIFORCE可以为学生提供虚拟实验室体验。学生可以在虚拟环境中进行科学实验、操作仪器，而无需真实的实验室设备。这不仅提高了学生的实践能力，还能降低实验成本和安全风险。 AI创意辅助：AIFORCE技术可以帮助学生创造和表达创意。例如，AI生成艺术作品、音乐曲目或文学作品，为学生提供灵感和参考，激发学生的创造力和想象力。智能学业规划：根据学生的兴趣、天赋和学习成绩，AIFORCE为学生提供个性化的学业规划和职业建议。通过分析大量的学习和职业数据，AI可以为学生提供更加科学和准确的发展路径，帮助他们更好地规划未来。情感识别与辅导：AIFORCE基地的情感识别技术，会运用在了解学生的情绪和心理状态。在学习和生活中，AIFORCE可以及时发现学生的情绪波动和问题，提供心理辅导和情感支持，促进学生健康成长。开放自主学习平台：根据学生的学习习惯和偏好，推荐适合其的学习资源和内容，来提供个性化的自主学习平台只是基础。在这上面我们将搭建一个学者大厅，让所有学生学者能够将自己不断自主选择训练的学习方式和学习节奏的方法系统展示和分享使用，形成良好的学术交流氛围，使得更多学生会主动地去参与学习这个过程。 2.教育数据分析 AIFORCE可以对大量的教育数据进行深度分析，从中挖掘出有价值的信息和模式。通过数据分析，可以了解学生的学习情况和表现，为教育决策提供科学依据，推动教育的不断优化和改进。 3.AIFORCE与教师角色 AIFORCE的引入在一定程度上改变了传统教师的角色。教师不再是简单的知识传授者，而是更多地成为学生的导师和引路人。“师傅引进门，修行在个人”，教师在教导学生的过程中起到的作用更多是启蒙、扶正、传授、立念。如今填鸭式的知识传授方法，或许是中国社会主义快速发展下的教育应对之策，但在国家国力不断壮大的未来发展中，培养出能够拥有自我辩证、修正的学生、学者，才是国家教育培养方针的重中之重。所以，教师与人工智能技术的融合深化，善于运用AI工具辅助教学，并在教学过程中引导学生培养批判性思维和创新能力。同时，教师的专业知识和人文素养仍然是不可替代的，师德师风的魅力能够引导学生向上成长，而AIFORCE为教师带来的帮助，则是让教师与学生能够在限有的时间里做最大的功，少走弯路，节省教育成本。未来AIFORCE与教师的结合将形成一种新型的教育模式，实现更高效和全面的教育。 AIFORCE在教育中的挑战与应对数据隐私保护人工智能在教育中需要收集大量的学生数据，这涉及到个人隐私和数据安全问题。确保学生数据的安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，是人工智能在教育应用中需要解决的关键问题。去中心化数据存储：AIFORCE采用区块链技术，将学生数据分散存储在多个节点上，而非传统的集中式存储。每个学生的数据将被加密并分布在区块链网络的不同节点上，这样一来，数据不再集中在一个中心，大大降低了数据泄露的风险。数据加密和匿名处理：在数据存储和传输过程中，AIFORCE使用强大的加密算法来保护学生数据的隐私。同时，采用匿名处理技术，确保数据与学生的真实身份无法直接关联，进一步增强数据的安全性。权限控制与智能合约：AIFORCE利用智能合约来实现数据权限控制。只有经过授权的用户或机构才能访问特定的学生数据，其他未获授权的用户无法获取数据。这种权限控制机制确保数据仅在必要情况下被访问，大幅降低数据滥用的可能性。用户自主控制：AIFORCE赋予学生和家长对个人数据的自主控制权。通过区块链的去中心化特性，学生和家长可以决定是否分享特定数据，并可以随时撤销共享权限。这样一来，学生和家长能够更加自主地管理自己的数据，保护个人隐私。 AIFORCE保障教育公平人工智能技术的应用可能加剧教育资源的不平等现象。在一些发达地区和高端学校，可能更容易采用人工智能技术提供优质的教育服务，而在一些贫困地区和薄弱学校，可能无法享受到同等水平的教育资源。而AIFORCE的教育理念是让全国不管是几线城市，只要孩子有满足能够基本运行APP的设备，即可参与到这场改变全球教育的AIFORCE教学中来。确保人工智能教育技术的公平和普惠性，是AIFORCE教育一直以来划为重要的挑战。总结起来，人工智能，尤其是像AIFORCE社交角色平台这样的创新应用，为教育领域的改革提供了巨大的机会。通过引入人工智能，我们有可能解决教育领域长期以来的三大问题：个性化的需求、教育资源的分配，以及教育的可负担性。AIFORCE社交角色平台的成功也为我们展示了这种可能性，着眼于教育领域即将迎来一场由AI引领的变革。来源：金色财经

金色财经2023-07-21

苹果被爆内测“AppleGPT”！市值一度暴增710亿美元

公司正在致力于招聘在机器学习基础设施、深度学习和强化学习、自然语言处理和语音技术方面经验丰富的工程师，目前有179个职位空缺。报道称，近几个月来，苹果公司的人工智能发展已成为一项重大努力，该公司的多个团队在Ajax项目上进行了合作。部分工作领域包括解决与人工智能相关的潜在隐私问题，因为苹果长期以来一直以拥有严格的隐私规则而自豪。在5月份的电话会议上，苹果首席执行官蒂姆·库克表示，在人工智能技术方面，仍有“许多问题需要解决”，公司将“经过深思熟虑”将人工智能功能应用到其产品中。据报道，除了对照片和苹果地图以及iPhone用户的Siri搜索功能进行小幅改进之外，苹果在向消费者提供人工智能技术方面仍然缺乏明确而果断的战略。对于其人工智能聊天机器人，消息人士称，它本质上是OpenAI的ChatGPT和Alphabet的Bard的复制品，而且它的设计非常精简，不适合公众消费。目前，苹果的重点似乎是改进其底层大型语言模型，作为其人工智能雄心的基础。

金融界2023-07-21

中科信息：7月18日召开分析师会议，瀚川投资、宏利基金等多家机构参与

目，包括面向多模态边缘云计算平台、面向深度学习专用算法平台、高适应性智能无人巡逻车系统、5G云化基站研制、智能远程诊疗与医疗设备安全监控五个子项目。拟达到的目标是面向多模态边缘云计算平台，形成人工智能算法应用平台协同工作架构；面向深度学习专用算法平台，集成人工智能训练系统，实现自定义场景的 I 应用；面向智慧城市社区等领域的智能终端，实现资源的弹性伸缩和动态调度、可扩展、可级联的边缘和云边计算；面向新基建、智慧城市和区域数据中心需要，突破多源数据融合处理、智能驾驶、无人平台集群协调控制、仿生智能感知算法、5G车规级应用等关键技术；针对呼吸机、CT、MRI 等重大医疗设备，构建重大医疗准备智联网可视化平台和自然人机交互的智能远程诊疗平台。目前，该项目进展正常，我们将按照项目任务书的计划推进后续工作。问：公司的高速机器视觉技术在其他领域有怎样的技术牵引？答：目前，公司的高速机器视觉技术主要应用在印钞、烟草行业以及现场会议选举场景，近两年又拓展了新能源电池、汽车玻璃电子玻璃等高端连续制造业的产品质量检测场景，这项技术的通用性很强，适用于多种场景。新能源电池、汽车玻璃、电子玻璃等属于公司新开辟的行业领域。问：中科院对公司有什么样的规划？定位是什么？答：中国科学院是国家战略科技力量主力军，公司是中国科学院人工智能板块的重点上市企业，也是中国科学院截至目前唯一一家整体转制、整体上市的高科技公司。中科信息（300678）主营业务：以智能识别及分析技术为核心,为客户提供信息化解决方案(包括软件及硬件)及相关服务,目前主要应用在现场会议、印钞检测、烟草、石油、政府及其他领域。中科信息2023一季报显示，公司主营收入7453.59万元，同比上升9.01%；归母净利润936.98万元，同比上升17.13%；扣非净利润677.54万元，同比下降1.26%；负债率19.75%，投资收益215.95万元，财务费用-56.11万元，毛利率34.71%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家；过去90天内机构目标均价为51.09。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，中科信息（300678）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力较差，营收成长性一般。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-07-20

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