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2023香港Web3嘉年华盛大启幕汇聚行业精英开启香港金融科技新纪元

ou、DFINITY基金会创始人兼首席科学家Dominic Williams（以上演讲嘉宾按出场顺序排列）等政府官员、监管机构代表、行业领袖也现场出席开幕式并做主旨演讲。为充分发挥杭港两地各自优势，加强资源互补和共享，深化WEB3领域产业联动与合作，杭州市上城区政府和香港贸易发展局就如何进一步深化技术交流、加强人才互通、共推企业发展、推动资源共享等方面进行了深入的交流和探讨，并就如何共同推进杭港两地WEB3产业联动形成了一致意见。在此次开幕式上，杭州市上城区人民政府副区长孔德君女士与香港贸易发展局代表李达锋先生在杭州市人民政府副市长孙旭东先生、香港贸易发展局周宏先生、NanoLabs董事长/香港数码港董事孔剑平先生的见证下，签署了《杭州-香港WEB3产业联动备忘录》，两地将共享行业探索经验，降低Web3产业跨境发展门槛，切实推动杭州与香港Web3产业深度融合，实现1+1大于2的聚合效应。相信在不久的将来，在杭州市和香港贸易发展局的共同推动下，在在座的行业领袖、专家学者、创业精英们的共同努力下，WEB3产业将获得更为长足和高效的发展空间与土壤，在开放、包容和创新中锐意进取、精彩纷呈。 Web3 Festival是由万向区块链实验室、HashKey Group联合推出的Web3活动品牌，由W3ME承办。为期四天的2023香港Web3将嘉年华包括5个会场，场地面积近9,000平方米，超过300位极具全球影响力的演讲嘉宾，以及超过百家热门Web3项目、社区及媒体现场参展。本次活动不仅是Web3新锐洞见的集散地，更是一个全球Web3创新应用发展的摇篮。欢迎大家持续关注后续活动，与2023香港Web3嘉年华一同探索Web3技术的未来和潜力，共同创造一个更加美好的数字世界！来源：金色财经

金色财经2023-04-12

2023香港Web3嘉年华所有日程已定香江即将涌起Web3浪潮

金色财经2023-04-12

一览香港Web3.0协会理事会成员相关信息

机科学领域的著名学者和国际知名的计算机科学家，尤其在分布式系统和网络安全领域享有很高的声誉。同时他也是香港互联网金融科技公司 WeLab 的创始人之一。 WeLab 成立于 2013 年，是一家以互联网金融技术为核心的公司，致力于为用户提供高效、便捷、智能的金融服务。WeLab 的产品和服务包括消费贷款、小额信贷、虚拟信用卡等，已经获得了数千万用户的信赖和使用。林二维（常务副会长）中国移动国际有限公司（China Mobile International Limited）的董事兼行政副总裁，负责公司的全球市场和业务拓展、合作伙伴关系管理和国际业务管理等工作。在加入中国移动国际有限公司之前，林二维曾在中国电信、中国联通等公司担任高管职务，并具有丰富的国际业务经验和业界影响力。他在互联网和电信领域拥有深厚的技术背景和商业洞察力，是中国移动国际有限公司的重要管理人才之一。黄英豪（业务法律顾问）毕业于英国根德大学法律系，曾任香港黄干亨黄英豪律师事务所首席代表、香港青年法律工作者协会会长，现任投资公司 PerfectAceInvestmentsLimited(PAIL) 董事、港黄干亨黄英豪律师事务所首席合伙人、第十三届全国政协港澳台侨委员会委员。黄俊硕（义务司库）香港执业资深会计师，民建联成员，现任香港立法会议员。黄俊硕于中国香港上市及私人公司累积约 10 年会计、税务及审核经验。彼曾参与德勤·关黄陈方会计师行之各种审计和核证工作，现时为黄龙德会计师事务所有限公司之执业董事。于 2017 年 6 月 5 日获委任为威讯控股有限公司独立非执行董事。丁军（副会长）招商轮船首席数字官兼信息技术总监，长期致力于大型航运企业信息化数字化规划建设，积极推动物联网、大数据、人工智能技术赋能航运物流，创新探索智能船舶、智能航运，主导建设了行业领先的船队可视化运营平台，率先开展船舶智能化技术研发应用，是招商轮船参加智能船舶 1.0 重大专项的技术负责人，是推动航运物流数字科技创新发展应用的探索者与践行者。包宇（副会长）瑞士 True Digital Foundation 及深圳市祥云万维科技有限公司创办人；联合国亚太社会经济委员会数字经济工作组 (UNESCAP ESBN) 委员; 西安交通大学电气工程校友会深圳分会执行会长; 深圳市科创委「数字货币和区块链」国际合作研究项目 ( 2016-2019) 负责人; 毕业于西安交通大学电气工程专业，并获长江商学院金融工商管理硕士学位;在华为、中兴通讯等企业有十年以上产品研发，创新孵化和投资管理高层管理经验。承担多项科技部，工信部国家重点课题，在工信部《电信科学》，中国银保监会《中国银行业》等核心期刊发表论文多篇，拥有区块链领域中国和 PCT 国际发明专利 24 项。安兴（副会长）华润创业有限公司副总裁、首席信息官。安先生曾任华润电力控股有限公司助理总裁兼信息管理总监，华润（集团）有限公司信息管理部助理总经理、咨询总监。在此之前, 彼曾于甲骨文公司工作，有二十年以上信息化建设和管理经验。安先生持有哈尔滨理工大学计算机科学与技术学士学位，于二零零九年加入华润集团。朱俊浩（副会长）升捷控股董事会主席，执行董事、金利丰金融执行董事、Sincerewatch HK 非执行董事、Sincere Watch (Hong Kong) Ltd 及多家附属公司之董事。现为金利丰财务顾问有限公司之高级经理，负责执行企业财务项目。现亦为于大中华地区集中私人权益投资基金 KingSBI Investment Management Limited 之董事。持有美国南加州大学商学士学位。江小舟（副会长）港交所前行政总裁李小加创办的滴灌通旗下的 Micro Connect (H.K.) Investment Management 三名负责人之一，曾任职东英投资管理有限公司。何应财（副会长）时时服务集团执行董事、行政总裁及控股股东之一。彼于 2012 年 8 月 15 日获委任为董事，负责业务营运、财务管理及销售与推广。彼亦为薪酬委员会及提名委员会成员。彼于 1992 年 3 月获委任为港深联合董事。于 2012 年 8 月 15 日，时时服务有限公司（原名为港深联合物业管理（控股）有限公司）于开曼群岛注册成立为获豁免有限责任公司，于同日将已转让予 Topgrow 之一股股份配发及发行予 Codan Trust Company（Cayman）Limited。何应财先生（Topgrow 之实益拥有人之一）首先成为控股股东。何应财先生于 1985 年取得加拿大 Memorial University of Newfoundland 的理学士学位。发起机构及会员机构另一方面，香港 Web3.0 协会的发起机构和会员机构不仅汇聚了众多传统金融、通讯领域巨头，还接纳了一批深耕区块链行业的专业机构。其中，中国移动国际、中国移动、招商轮船、华为以及香港科技大学作为香港 Web3.0 协会的发起机构搭建起完善的行业产学研链条主体。来源：金色财经

金色财经2023-04-12

禽流感横行北美，加拿大华人女科学家合作研发疫苗！“要预防下一次疫情！”

加拿大华人科学家周燕（Yan Zhou，音译）在萨斯喀彻温大学（University of Saskatchewan）的疫苗和传染病组织(Vaccine and Infectious Disease Organization，VIDO)研究流感病毒已有20年的时间了，而在这20年中，更是有近一半的时间都在研究禽流感。周燕说，有一种相对较新的毒株已经引起了人们的紧急关注，那就是H5N1。目前，周燕和她的研究团队正在和其他研究团队合作，努力为人类和动物研制一系列预防禽流感的疫苗。资深研究科学家和分子生物学家周燕说：“我们已经看到这种当代H5N1病毒在全世界传播了好几年了，而且现在这种病毒好像也已经在北美流行起来。” 根据加拿大食品检验局（Canadian Food Inspection Agency）的数据，自2021年12月20日以来，H5N1病毒已导致全国720万只禽类死亡或感染。不仅如此，在最近几个月，甚至还有哺乳动物也死于这种病毒，安大略省大多伦多地区就有一例死亡案例，感染并死去的是一只宠物狗。加拿大卫生部没有报告任何在加拿大境内出现的人感染禽流感的病例。然而，它在给CBC新闻的一份声明中指出，联邦政府“已与几家制造商达成协议，以确保在需要时优先获得和储备生产能力，以快速生产和交付大量疫苗，以帮助保护人民。” “努力防止下一次疫情” VIDO的病毒学家艾莉森·凯尔文(Alyson Kelvin)的研究团队正在与周燕的研究团队合作，研究加拿大范围内的禽流感疫苗策略，她说，H5N1病例的激增归结于鸟类的飞行路线。凯尔文说，当鸟类向南、或向北迁徙过冬时，病毒就会随之在加拿大上空迁徙，与来自南美、美国和中美洲的病毒混合。 “病毒变异非常迅速，尽管我不认为目前的H5N1型病毒对人类健康构成威胁，但我们知道它可以跨物种感染人类。”她说。 “我们不仅要防止下一次人类疫情，还要防止我们的农业物种出现疫情。” 凯尔文说，她的研究团队目前正在构建疫苗靶标，并结合以前的技术开发最“前沿”的疫苗。与此同时，周燕的团队正在研究评估禽流感对公众健康的威胁。 “我们想要分析导致这种病毒在人类或哺乳动物之间传播的基因或蛋白质。在我们发现这些特征之后，我们可能会找到一个目标来防止溢出。”她说。他们的最终目标是为人类和动物研制一系列预防禽流感的疫苗。但考虑到病毒进化的速度，他们最大的挑战是时间。 “虽然病毒很聪明，但我们更聪明。”周燕笑着说。 “我们有知识和专业知识来分析病毒的特征，然后我们可以把它们改变回来……或者我们可以令这些基因突变，使它们的毒性降低，不引起疾病。” ref： https://www.cbc.ca/news/canada/saskatchewan/sask-avian-flu-vaccine-research-1.6804715 作者：阿靖

超级生活2023-04-11

大模型带动智能化发展仿生机器人赛道的未来和机会

联盟参与协办的《Tech Link智友科学家前沿论坛——仿生机器人技术创新与应用》在京圆满闭幕。与会科学家与创业者对智能仿生机器人的产业现状和技术研发展开了发散性思考。仿人机器人行业发展的三个关键难题仿人机器人是智能机器人的一种高级形态，它具备人的外形特点，特别是拥有复杂的多体动力学系统。该机器人的主要特点是，无需改变人类工作、生活的环境，就能够使用工具，完成拟人化的多种任务。此外，仿生机器人具备拟人的运动能力、环境适应能力和作业能力，因此行业对仿生机器人的期待是：去人不能去的地方，做人不能做的事情。北京理工大学机电学院教授，博导，北京理工大学智能机器人研究所所长余张国认为，衡量仿人机器人的核心能力有三个方面，运动能力、环境适应能力、多任务作业能力三方面，这也是仿人机器人领域需要突破的三大关键点。运动能力方面，国内科研单位还需要突破驱动部件的限制，同时在平衡控制方面采取一些措施，解决机器人在运动过程中的平衡稳定问题。仿生机器人的运动过程实际上是一个与摔倒抗争的过程。作业方面，当下的仿人机器人运动能力和驱动部件的开发主要依靠工业组拼模式，国内仍通过专用部件开发模式来提高机器人的运动性能。环境适应方面，仿人机器人不能仅保持“走”、“跑”、“跳”这样的单一运动模态。而是要具有行走、跳跃、摔倒保护等多变的模态。在多任务作业能力方面，目前的仿人机器人在智能化层面还没有较大突破，未来行业也要将人和机器人的智能结合起来，提高智能作业的能力。四足机器人的落地仍有关键技术障碍北京工业大学副教授，智同工大智能传动研究院副院长纪姝婷指出，仿生移动机器人可以被广泛应用于外太空探索、军事侦察、战争冲突、灾难救援等诸多危险环境中。目前，美国军方在仿生移动机器人领域的研究成果显著，他们已经研发了全自动轮式车辆、腿足式机器人、外骨骼机器人等针对不同场景的仿生机器人产品。俄罗斯、日本等国也在加大对仿生机器人的开发投入。尽管仿生移动机器人行业的发展如火如荼，但是该板块的经济创收能力并不尽如人意。2020年韩国现代对波士顿动力发起的收购价格是1万亿韩元，而7年前谷歌收购波士顿动力的价格却是30亿美元。 “波士顿动力的技术的确先进，但是目前常见的四足机器人存在的主要问题是，在未知的非结构地形条件下，其运动能力的稳定性、负载能力、耐用能力、制造成本、可靠性和轮式或履带式机器人相比仍有不足。”纪姝婷认为，解决这一问题的关键是作为机器人核心部件的关节驱动器。关节驱动器直接决定了机器人运动的平衡性、稳定性和抗干扰能力。目前仿生机器人的主要驱动方式有三种。第一种是液压驱动，这种方式的功率很高，承载能力强，但是噪音非常大。第二种是串联弹性驱动。该方法是将电机和减速器之间放入了一个弹性元件，用它和编码器精确地测量力或力矩。这种方式采用的减速机传动比比较大，但是它的反向驱动能力并不好，还需要额外加装一些传感器，这会增加它的体积和重量，降低关节驱动器的功率密度。第三种是半直驱驱动。麻省理工学院提出的Cheetah采用了该模式，通过电流环方案实现力控。这种关节采用的是行星齿轮减速器，传动比一般低于10，且没有额外传感器，具有很高的反向驱动能力和齿轮传动效率。目前主流的关节驱动器多采用谐波齿轮减速器、摆线齿轮减速器、行星齿轮减速器。其中，谐波减速器传动比一般会大于30，传动平稳且质量轻，具有很高的定位精度和重复定位精度，但是谐波减速器传动效率比较低，和同体积的其他减速器相比，其承载力不高，反向驱动能力较低。摆线齿轮减速器适用于腿足式机器人，其抗冲击能力更强，可靠性更高，且该减速器传动比适用范围最广，相应的承载力较高。但是摆线齿轮减速器因为设计和制造难度较大，其应用并不广泛。而行星减速器的传动比较小，反向驱动能力更大，传动效率也更高。纪姝婷表示，目前智同工大技术研究院等国内企业正在攻克减速器的设计和研发难题。仿生机器人行业的未来发展趋势论坛上，北京理工大学和中关村智友研究院联合编著的《仿生机器人行业报告》正式发布。北京理工大学和载人航天工程办公室的博士后佘浩田介绍称，该报告包含五个部分，形成了三个核心观点：第一，机器人时代来临，而仿人和四足机器人是其中比较具有成长性的细分赛道。第二，仿人机器人带来有别于传统工业机器人产业链的差异化需求，相比于工业机器人，仿人机器人对系统的零部件需求更为精密。目前该领域的关键技术难点是运动控制、高扭矩密度的驱动单元研究、环境感知能力、人机交互能力等；第三，无框力矩电机与精密减速器将更具成长空间。针对仿人机器人和四足机器人领域，报告认为，未来仿人与四足机器人会与人工智能紧密结合，以ChatGPT为代表的人工智能技术将推动人机交互和环境感知技术的发展。其次，仿人机器人在感知、决策、控制方面提出了更高的要求，随着仿人机器人的产业化预期提高，对专用芯片的需求也会不断提高。此外，随着电机技术的发展，电机直驱将是未来仿人和四足机器人的发展趋势。报告同时提到，目前产业化方面，仿人和四足机器人还面临很多挑战，例如，应用场景方面，两种机器不仅需要在实际应用场景里高效运行，还需要解决稳定性、可靠性、安全性的问题。此外，产业还需要推动关键技术的突破来加速产业化落地，在可扩展性方面，两种机器人需要在特殊场景内进行定制化开发，进而达到机器人适应不用应用场景的目的。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

宁德时代将于4月19日发布凝聚态电池

电池技术发布会。去年8月，宁德时代首席科学家吴凯对外透露，宁德时代计划在2023年推出新一代电池电芯：凝聚态电池。凝聚态电池拥有安全性高、可靠性高、循环寿命好等特点。

金融界2023-04-11

Conflux Network（CFX）作为国产公链之光能否成为最强公链

rk 的核心领导团队由杰出的研究人员、科学家和商业领袖组成，他们在分布式系统、计算机科学、网络安全、密码学、博弈论、经济学和金融等领域拥有丰富的经验。范龙（树图区块链研究院创始人院长）范龙博士毕业于清华大学姚班，麻省理工学院计算机科学博士。他的研究兴趣包括系统安全、编程语言和区块链。他是 ACM SIGSOFT 杰出论文奖和麻省理工学院最佳论文奖的获得者。他在顶级计算机科学会议上发表了 20 多篇论文，被引用超过 1000 次。他还是一名有竞争力的程序员。曾两次获得国际信息学奥林匹克竞赛金牌（2005、2006）和ACM-ICPC程序竞赛区域冠军。张元杰（联合创始人）张元杰拥有复旦大学学士学位和布兰代斯大学硕士学位。在成为Conflux的创始成员之前，元杰曾在华泰私募基金、UNC Endowment Management Company和华尔街的Novus工作。他在投资、资本市场和商业运营方面具有专业知识。 Ming Wu（联合创始人兼首席技术官） Ming Wu获得博士学位。2007年获中国科学院计算技术研究所学士学位，中国科学技术大学学士学位。主要研究方向为分布式事务处理系统、图计算引擎、人工智能平台。在计算机系统顶级会议上发表论文，如SOSP、OSDI、NSDI、ATC、EuroSys、SoCC、VLDB等。曾任OSDI、ASPLOS、HotDep、MiddleWare的程序委员会成员，也是SOSP的出版主席'17。在成为 Conflux 的创始成员之前，Ming 是微软亚洲研究院系统研究组的高级研究员。设计并实现了大规模、高效的分布式机器学习系统，并应用于微软产品中。 Guang Yang（研究总监）杨光毕业于清华大学姚班，获博士学位。清华大学信息学院计算机科学学士学位。毕业后先后在奥胡斯大学、中科院计算所、比特大陆从事研究工作。他的研究兴趣包括密码学、博弈论和区块链。他是 CACR 优秀博士论文奖的获得者。在CRYPTO、CCC、TCC、AAMAS、ICML等理论和密码学顶级会议上发表论文十余篇。他也是一名数学爱好者（作为莱昂哈德·欧拉的学术后裔）。2006年获得中国数学奥林匹克竞赛金牌。 Andreas Veneris（顾问） Andreas 在伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系获得博士学位，在南加州大学洛杉矶分校计算机科学系获得硕士学位。过去，他还曾在雅典经济贸易大学和东京大学任职。 Andreas 自 2011 年开始涉足区块链。自 2016 年以来，他在区块链方面的研究主要集中在中央银行数字货币、机制/系统设计、形式化方法、物联网、技术法律问题和密码经济学。2020 年夏天，他受加拿大银行委托，带领一个由四名教员组成的团队编写加拿大数字货币的提案。2021 年 2 月，这项工作公开，提出了加拿大中央银行数字加元——这是同类工作中的第一个，为中央银行数字货币提供了全面的技术、监管/法律和经济模型。 Andresa Park（顾问） Andreas Park 是多伦多大学金融学副教授，被任命为罗特曼管理学院、管理与创新研究所和 UTM 管理系的教授。他目前担任 Rotman 金融创新实验室 FinHub 的研究总监，他是多伦多大学区块链研究实验室 LedgerHub 的联合创始人，Creative Destruction Lab 的区块链实验室经济学家，Conflux 的经济顾问网络，以及 OSC 和 IIROC 的顾问。 Andreas 教授金融科技和金融市场交易课程，他目前的研究重点是区块链技术等技术变革对经济的影响。代币分配代币解锁&分配项目总结 2020年10月29日消息：公有链项目Conflux的主网最终阶段ConfluxTethys现已上线，创世区块已挖出。目前，ConfluxScan区块链浏览器正在做最后测试和更新。据此前报道，Conflux主网上线后，由Conflux基金会主导的基于Conflux网络协作研发的代币FansCoin（FC）将可与CFX进行1:1兑换。另外，根据Conflux经济白皮书，初始阶段Conflux的创世代币总量为50亿，并将随着Conflux网络上线逐步解锁。 2020年11月18日消息：CoinMarketCap11月17日数据，CFX 最高价格突破0.23USDT，2日最高涨幅达到64.28%。其中，MXC抹茶CFX24小时交易额达到380万USDT，全网交易量占比98.71%。据了解，CFX于11月8日登陆MXC抹茶创新区，上线后最高涨幅为428.88%。 2023年3月1日消息，据The Block报道，公链项目Conflux通过代币销售完成1000万美元融资，由DWF Labs全额投资。这笔投资将帮助Conflux扩展其技术并扩大其用户群。 Conflux联合创始人Fan Long表示，DWF Labs从项目团队和基金会储备中购买了Conflux (CFX)代币，并将“在一段时间内线性解锁。DWF Labs的投资使Conflux迄今为止的总融资额超过5000万美元。目前Conflux大约有70名员工，该项目没有立即招聘计划。此前2月15日消息，Conflux Network与中国电信达成合作，将在香港试行支持区块链的SIM卡。 2023年4月11日消息，据官方公告，币安宣布将支持Conflux Network（CFX）主网集成，集成完成后，币安将支持通过Conflux eSpace、Conflux Core Space 及BNB Smart Chain（BEP20）进行CFX代币的充值、提现业务。含着金汤匙出生的Conflux是业内公认的“准太子”，有着清华姚班创始团队的背景，在成立不到半年就获得众多知名机构的3500万美元融资，可谓是众星捧月。作为一条国产公链，Conflux网络采用独特的先进算法并巧妙地结合树图结构，使共识不再是区块链性能的瓶颈，致力于打造全球最快PoW公链。在即将开始的香港WEB3大会中，Conflux Network（CFX）也是最有希望被提及的项目之一，国产公链之光的路会越走越远，这似乎也代表着未来的趋势。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？

技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇介绍了盘古大模型的进展及其应用状况，包括 NLP（自然语言处理）大模型、CV（机器视觉）大模型、科学计算大模型、多模态大模型、语音大模型等的研发与应用的相关情况。在会前，最引人关注的莫过于盘古的 NLP 大型模型，据介绍，该模型利用了深度学习与自然语言处理技术，并且采用海量中文语料库对其进行培训。而在参数和数据的堆量方面，百度文心一言参数为 100 亿，数据为 4 TB。而 GPT-4 则达到了 1750 亿，数据 45 TB。华为盘古大模型的参数高达 1000 亿，数据高达 40 TB。如果单从参数上看，盘古大模型已接近 GPT-3.5。但在这次发布会中，田奇却并没有提到盘古 NLP 大模型的相关应用。只是将过去已经发布的功能，进行了较为简单的集合介绍。相对而言，另外两个大模型则着墨更多，以较多篇幅介绍了 CV 大模型和科学计算大模型的应用范例。这也让众多翘首期盼华为能发布一款赶上 ChatGPT 应用的“粉丝”们，多少有一些失望。但实际上，早在发布会之前的相关交流中，内部专家就已经就该话题做出了相关回答： “首先，在华为发展历史上，很少是在新的趋势出现后立马就追上来的。公司发展的 30 多年间，基本没有做到过先发，而是一直采用后发制人的打法，在手机、在云、在汽车上是如此，在这个领域中也会如此。” “想要做出一个比较完美的 NLP 大模型，是一个集团级的项目，通常做出决定会比较缓慢，在一两年内也不太会出现。而当前公司在尽力地完成 AI 工程化、AI 产品化，公司认为这是商业化不得不走的路线，如果采用高度项目制，成本很高，并且也会出现项目不可复制的情况，因此华为的重点最后才放在了面向行业的 CV 大模型上。” 正如相关专家所说的，盘古大模型中最为领先的，正是 CV（机器视觉）大模型。会上，田奇还谈到，在过去的 2022 年，华为盘古大模型主要是 AI for Industry（AI 赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业创造了更多产业价值，其中 CV 大模型早就有了许多用武之地。比如在与能源公司合作的盘古矿山大模型中案例中，矿井现场是一个 40 米长的采掘机，宽度仅 2 米左右，传统相机很难一下子捕捉到全部画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过 5 G+AI 全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面工作人员将来可以实现地面控制机器进行采矿，实现矿下无人少人安全作业。盘古矿山大模型还用在了煤矿的主运输皮带作业监控。煤矿被采集下来以后，它会通过一个主运输皮带，从地下传输到地上。按传统方法是通过工人配合作业，华为提出通过视频对作业的安全规范进行巡检，主运场景的异物识别精度达 98%，煤矿作业场景动作识别准确率达 95%，助井下安全事故减少 90% 以上。这些都是 CV 大模型的落地应用。此外，大模型还能进行轨道机车缺陷检测，比如掉链、脱落、裂痕等潜在不安全因素，人工检测成本较高，盘古大模型提供图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等。可以说，华为选择了一条与其他 AI 企业不一样的道路——暂时放弃以 ChatGPT 为代表的 C 端需求，专注 B 端工业需求的开发。不可否认，华为作为国内受美国制裁最严厉的公司，无论从算力资源、或是从公司发展理念、又或者是从商业化角度来看，选择专精于 B 端的打法是正确的。一来可以避免超大数据量的训练，二来又可以为处于“寒冬”中的集团早日“造血”。或许，在算力无法获取之时，不去纠结内耗于 ChatGPT，才是华为真正的 AI 之路。手握巨大算力的商汤大模型，未来有隐忧紧接着华为盘古大模型发布后，商汤科技的大模型也即将登场。不过，由于上市公司相关信披原因，目前公司正处于发布大模型之前的静默期，所以没有办法披露过多的大模型相关内容。但是，作为最早把人工智能大模型写入招股说明书的公司，商汤确实是有着足够的实力，来推出独属的大模型。而在近期的相关交流中，商汤相关人士还是回答了一些与算力相关的问题。首先是大众最关注的算力资源方面，商汤拥有极为充足的 GPU 储备，对方表示，在去年停售之前就有 1 万张 A100 芯片了，完全可以覆盖训练一个千亿参数量的语言模型的消耗。而除了英伟达专用显卡外，商汤也有采购国内的 GPU，专家表示：“比如说寒武纪与海光，最近这两家公司可能很多投资人都很关注，想了解他们的产品是否进入了大规模试用阶段。但是，如果大家在去年有去参观我们商汤的大装置的话，就应该看得到我们在大装置里面已经适配了很多寒武纪和海光的 GPU 卡，我们也是寒武纪最大的客户之一”。而在谈及国产替代方面时，专家也坦言，“我们很早就开始与国产 GPU 厂商合作，去适配国产 GPU 卡，但坦白来说，当前的大模型训练，确实是只有 A100 与 A800 能够胜任，国内 GPU 卡的易用性与性价比都无法去比较，但在推理阶段，寒武纪最新款的 GPU 在大模型领域也有了不错的表现，期待未来会更好。” 而在被问及 H100 出现是否会对国内 AI 企业产生影响时，专家表示，H100 加速芯片的出现，确实在性价比上有十分显著的提高。但如果不考虑性价比的话，当前已有的芯片是完全可以胜任的。而在算力的使用技术方面，商汤较众多 AI 企业来说有着极为明显的优势。在 A100 存量优先的情况下，如何利用仅有的资源去做更多的事情，成为了商汤需要解决的一大问题。专家表示，商汤科技在过去五年中，有着丰富的千卡并行的训练经验，最大的单任务训练可以同时调动 4000 张 A100 的 GPU 卡，等效算力为 1 万张 A100，已经达到了训练 GPT3 甚至 GPT4 的门槛。而在国产 GPU 的优化适配上，商汤也同样有丰富的经验，“目前有 10% 左右的算力，是由国产 GPU 卡提供了，商汤也一直在进行适配，无论是规模比较大的寒武纪、海光，或是当前规模比较小的昇腾，都有着相应的适配支持”。也正是因为多年的训练经验，让商汤获得了较为明显的优势，“我们目前的算力规模可以支持 20 个千亿参数量超大模型共同计算，同时训练，对客户的技术迭代有十分明显的帮助。” 但被问及当下的挑战之时，专家再次重点提到了国产 GPU 的适配问题。即当前国产 GPU 不太能够支持超大模型的训练，还需要投入更多去进行优化。此外，虽然国产 GPU 已经展现了一定的能力，但依然任重道远。总的来说，商汤科技作为最早一批的 AI 企业，有着极为深厚的训练经验，也在禁运之前拿到了上万张 A100 显卡，这让其在当前的 AI 大战中拥有了极强的竞争力。但从另外一个角度来看，短期内高端 GPU 禁运的影响还可以通过丰富的训练经验、更大的成本投入来进行掩盖，但从长期来看，如何能持续获得高端 GPU，才是商汤需要考虑的问题。如果禁运依旧存在，并且国产 GPU 无法适配超大模型的训练，那么与国际尖端 AI 企业、与最先进的大模型之间的距离，将会被持续拉开。阿里大模型突上线全面发育还是落后？ 4 月 4 日，B 站一则阿里版 ChatGPT 全网首测视频流出，引爆全网，同日下午，阿里正式宣布将于 4 月 11 日的阿里云峰会上推出大模型。从视频中看，阿里大模型超出大家预期的主要有两点：一是“音色”“文风”“情绪”都可改变，定制化属性显现，受众面大幅增加，视频中 UP 主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求 ChatGPT 接下来用“猫娘”的身份进行后续对话，整体定制化特征明确，不再局限于固定形式，代表着后续每个人可根据自己的需求定制属于自己的“性格”不同的 ChatGPT，几乎可满足所有受众群体。二是阿里 GPT 的成熟程度超出预期，15 个问题中有 10 个问题的回答都明显好于国内已经公布的竞品，并且突破了双工对话，整体带入性更强。而就在发布前的一周，也有相关内部专家接受了采访，回答了“国内语言大模型与 ChatGPT 有多大差距”的相关问题。专家表示，起码在未来的一年到一年半之间，国内是绝不可能出现对标 GPT4 的产品的，只有先把 ChatGPT（GPT-3.5）追上，才有资格去谈 GPT4。目前，国内大多仍然都是以文本、图像、视频等单模态的方式发布的，并且文本大模型已经进入商用阶段，百度走出了第一步，其他的众多 AI 企业和科技企业也都会在年中或者下半年进行发布。而在追赶 GPT-3.5 的过程中，也有着三个核心瓶颈：一是数据量的不足，只有拥有了足够多的数据，才能继续训练，而公有的数据大家都可以买到，所以核心竞争点是如何获得足够多的私有数据，权重占比达到了三成左右。二是模型结构的创新性，国内的语言大模型目前做不成高层级的架构，也就没办法做海量的数据训练，也是最大的瓶颈，权重达到了四成左右。第三便是工程化的能力，在工程落地的时候，大家都知道需要预训练、调优训练与推理训练，但在真正部署的时候，是完全要靠自身去摸索的，包括数据的处理，模型的训练，模型优化，模型的部署和运用，都需要投入大量的时间、精力与财力，这方面的权重与数据量类似，也是达到了三成的权重。但这一切的前提是算力充足，阿里是当前国内拥有 A100 GPU 最多的企业，在当下阶段算力并没有多大阻碍，但未来伴随着禁运的持续与算力需求的增加，也将面临高端运算卡不足的情况。而在追赶 ChatGPT 之外，电商作为阿里起家的领域，也让人好奇阿里大模型将会为电商领域带来多大的改变。专家表示，在电商场景中，比较主要的还是推荐算法与营销图案、文本的生成。未来，阿里大模型将会包揽营销图案、产品介绍、产品描述等工作。 “实际上，去年我们就已经让一些商家使用这个技术了，我们挑选了上百个商家，预计要花数百万去请广告公司去做的营销图案，阿里大模型的 AI 都可以胜任，cover 40% 的工作量。” “而在营销之外，还有虚拟直播等许多场景可以被替代，包括仓储预测、物流信息的挖掘，都需要一步步找场景渗透，慢慢将老一代的技术进行替代，帮助中小企业，最终达到双赢”。总的来说，阿里大模型作为一个庞大集团下的一条项目线，看起来并不像其他 AI 科技企业那么出彩。但目前，阿里的文本大模型进度在国内也已经位属前列，并且其他模型也在有序推进之中。不过，这一切的前提是算力的充足，伴随着技术的推进与数据量的增加，在未来，算力可能仍是迈不过的那道坎。股价暴涨，同花顺 AI 是翻新产品吗？而在 AI 巨头与科技公司之外，各行各业的企业其实早已经将 AI 应用于实际业务中，而同花顺就是其中一员，4 月 14 日，同花顺也将举办 AI 产品发布会。实际上，同花顺的 AI 产品，早就已经应用，主要包括 i 问财、基于 AI 技术的增值服务产品与 B 端 AI 产品。其中，同花顺主打的便是 i 问财这款 AI 产品。i 问财是目前财经领域落地较为成功的自然语言交互问答系统，而公司也在 2022 年进一步加大对其研发投入，采用全新的语义解析方案，结合 AI 大模型、小样本学习等技术的应用，有效提升 i 问财服务效率，可将服务场景从财经领域扩展到通用领域，从中文场景扩展到多语言场景。通过 i 问财机器人，我们可以获得相关资讯、数据以及 AI 的点评；还可以准确地提供 A 股公司的基本面及板块情况，并通过多类图表的形式显现出来；还可通过向问财机器人提问，实现条件选股，是市面上成功的一款财经 AI。而在 AI 之风的推动之下，同花顺的股价也节节走高。自 3 月 17 日以来，在短短 12 个交易日中，股价便从 115.57 元上涨至最高的 239.22 元，完成快速翻倍。在股价飙涨的背后，同花顺能否发布更有含金量的 AI 应用，我们还无从得知。但如果仅仅以目前的 AI 应用水平，是绝无可能撑起如此高的市值的。而同花顺的 AI 含金量究竟如何，或许只有当其产品发布之时，我们才能知晓吧。写在最后纵观国内已经发布的文本大模型或者 AI 应用，亦或是与各企业相关专家进行交流，我们都能发现一个问题，那就是国内的大模型水平，实际上才刚刚起步。在硬件方面，英伟达高端 GPU 遭受禁运，国内只能拿着为数不多的 A100 与阉割版的 A800 进行训练和推理。当前尚可通过丰富的训练经验，更高的资本投入来短暂掩盖国内算力严重不足的事实。但若是站在更高处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

StarkWare帝国：探析StarkEx和StarkNet的创新之旅

son：Co-Founder & 首席科学家，以色列理工学院计算机专业的教授。Zcash 的创始科学家，zkSNARKs 的发明者。 Alessandro Chiesa：Co-Founder & 首席科学家，加州大学伯克利分校计算机专业的教授。Zcash 的创始科学家，zk-SNARKs 的联合发明者，libsnark 的核心开发者。 Uri Kolodny：Co-Founder & CEO，Uri 是一个商业经验丰富、善于合作的连续创业者。 Michael Riabzev：Co-Founder & 首席架构师。以色利理工学院的博士，曾在 Intel、IBM 工作。 Oren Katz：工程副总裁。Hebrew 大学计算机专业毕业，Tel Aviv MBA，20 年经验的资深工程师。融资目前公司已经估值 80 亿美元，获得了 Vitalik、Paradigm、Sequioa 等资本的倾力支持，是扩容领域估值最高的团队。 StarkEx 一种基于以太坊区块链的应用特定的Layer-2扩展引擎，旨在解决以太坊等Layer-1区块链网络的可扩展性问题。StarkEx通过使用一种名为STARK证明的先进密码学系统，实现了快速、低成本的交易，同时不妥协安全性、隐私性和自我保管。它提供了一系列用于实现便宜的链下计算的应用流程，将多笔交易打包在一个STARK证明中，然后在链上进行验证，降低了每笔交易的平均燃料成本。StarkEx扩展引擎的工作原理，包括批处理、验证和更新、生成证明以及链上验证四个步骤。 StarkEx已经成功部署在多个应用中，如dYdX、Immutable、Sorare、DeversiFi和Celer。和StarkNet的区别在于： StarkEx 和 StarkNet 是由 StarkWare 开发的两个不同的技术，它们都使用 STARK 零知识证明技术，但有不同的目标和用途。 StarkEx：StarkEx 是一个针对特定应用的 Layer-2 扩展引擎，主要关注优化以太坊区块链上的单一应用程序的性能。它通过将多个交易批量处理并在链下进行验证，实现了更快速、低成本的交易。主要用于去中心化交易所（DEX）、NFT 市场和游戏等。通过使用 STARK 证明技术，StarkEx 提供了安全、高效和低成本的交易体验。 StarkNet是一个无需许可的更为通用、完整的 Layer-2 解决方案，它为整个以太坊生态系统提供了一个去中心化的计算平台，开发者可以在其中部署用Cairo语言编写的智能合约。StarkNet支持与其他合约进行交互，允许丰富的协议组合，并可通过异步消息传递与以太坊合约进行交互。目标是提供一个可扩展、低成本且安全的环境，以便开发者在其上构建和部署智能合约。与 StarkEx 不同，StarkNet 可以看作是一个全面的 Layer-2 操作系统，允许开发者创建各种去中心化应用程序，而不仅仅是针对特定用途的解决方案。总之，StarkEx 是一个应用特定的 Layer-2 扩展引擎，主要关注特定应用程序的性能优化，而 StarkNet 是一个更为通用、全面的 Layer-2 解决方案，旨在为整个以太坊生态系统提供一个去中心化的计算平台。 Starknet Starknet是一个无需许可的去中心化有效性折叠网络（也称为“ZK-Rollup”）。它作为以太坊上的L2网络运行，使任何dApp都能在不影响以太坊可组合性和安全性的前提下实现无限扩展计算，这要归功于Starknet依赖于最安全且最具可扩展性的加密证明系统 STARK。 Starknet合约和Starknet操作系统使用Cairo编写 - 支持部署和扩展任何用例，无论业务逻辑如何。Starknet作为一种去中心化的二层网络解决方案，旨在为去中心化应用（dApp）提供更高的扩展性和性能。通过在以太坊上运行，它可以利用现有的基础设施和安全性，同时提供更高的计算能力。 Cairo是一种专为Starknet设计的编程语言，它旨在简化智能合约的开发和部署。通过使用Cairo，开发人员可以轻松地为各种用例构建高度可扩展的应用程序，包括金融、游戏、供应链等。 Starknet 是一个 validity rollup，这意味着每个块内的执行都需要被证明，这就是 STARKs 派上用场的地方然而，STARK 证明可以解决以多项式约束语言制定的陈述，并且不了解智能合约的执行。为了克服这个差距，所以开发了Cairo。总的来说，Starknet是一个充满潜力的二层网络解决方案，它可以使现有的dApp在扩展性和性能方面迈出重要一步。通过采用STARK加密证明系统和Cairo编程语言，Starknet为开发者提供了一个强大且灵活的平台，以满足各种业务需求。版本更新接下来会发生什么？Starknet Alpha v0.11.0：开始向 Cairo 1.0 过渡这里对Starknet的音序器进一步说明：音序器是指StarkNet Sequencer，它是StarkNet的一部分，旨在通过切换到Rust排序器、使用Rust CairoVM和Papyrus全节点来显著增加吞吐量（每秒交易数量），从而形成“性能三人组”。 “性能三人组”是指StarkNet Sequencer的三个组成部分：Rust排序器、Rust CairoVM和Papyrus全节点。其中，Rust排序器是StarkNet Sequencer的核心，它负责处理交易并生成区块。Rust CairoVM是一个虚拟机，它可以在StarkNet上运行智能合约。Papyrus全节点是StarkNet网络中的一个节点，它存储了StarkNet上的所有数据，并且可以处理交易。这三个部分共同工作，可以显著提高StarkNet的吞吐量（每秒交易数量）。对 Cairo 1.0 的进一步语言改进性能改进：正如承诺的那样，Starknet继续朝着显着提高 TPS 的方向前进。路线图中的下一步是过渡到Rust序列器，它是在 Apache 2.0 许可下公开开发的。新的音序器将使用Rust CairoVM和Papyrus全节点形成 Performance Trio。链下DA 在这个版本中，Starknet处理了交易成本的计算部分。在即将推出的版本中，将处理链上数据成本，这是当今平均交易的主要成本。 Starknet v0.11.0（目前仅在 Goerli 测试网上）一旦 Goerli 测试期结束，Starknet v0.11.0 将在主网上发布。 Starknet v0.10.3（22 月 12 日、12 月 12 日）性能——将状态承诺计算与交易执行分开添加starknet-class-hash命令来计算已编译 Starknet 合约的类哈希 Starknet v0.10.2（22 年 11 月 29 日）这个版本引入了音序器并行化！一个新端点estimate_fee_bulk被添加到馈线网关。这将允许同时估算几笔交易的费用，其中每笔交易都是相对于应用前一笔交易的结果状态执行的。 Starknet v0.10.1（22 年 10 月 25 日）添加DeployAccount交易（它将取代 Deploy 交易以部署账户合约）。要使用它，你应该首先向你的账户地址添加足够的资金来支付交易费用，然后你可以调用 DeployAccount 将starknet deploy_accountCLI 命令拆分为starknet new_account和starknet deploy_account 预计以这种方式部署的账户合约应该实现 validate_deployDeployAccount()入口点，它应该检查交易的签名改进 L1 费用计算：根据存储状态的差异计算费用 API：entry_point_type从交易信息中删除字段 Starknet v0.10.0（22 年 9 月 5 日）此版本介绍了 Starknet 帐户抽象设计的下一步，特别是验证/执行分离。 Starknet v0.9.1（22 年 7 月 20 日） API 变化星网 CLI Starknet v0.9.0（22 年 6 月 6 日）该版本将合约类/实例范式引入 Starknet 关于账户以太坊账户结构在以太坊中，单个用户账户被称为外部拥有的账户（Externally Owned Accounts，EOAs）。 EOAs 与智能合约不同，因为它们不受代码控制。EOA 是由一对私钥和公钥确定的。账户的地址是根据这些密钥派生的，只有拥有私钥才能从账户发起交易。虽然以太坊合约是“被动”的，即它们只能在交易中被调用时发生变化，但 EOAs 可以发起交易。尽管简单，但 EOAs 有一个主要缺点，即账户行为没有灵活性，以太坊协议规定了 EOA 发起的交易何时有效（签名方案是固定的）。特别是，对公钥的控制给了对账户的完全控制。尽管从理论上讲，这是一种安全的账户管理方法，但在实践中，它存在一些缺点，例如要求您保护种子短语的安全，同时使其对您可访问，并且钱包功能的灵活性有限。 EIP-4337 是一个针对以太坊的设计提案，概述了通过以太坊网络上的专用智能合约管理所有账户的账户抽象化，以提高灵活性和可用性。您可以在基本 EOA 功能的基础上添加自定义逻辑，从而将账户抽象化引入以太坊。账户抽象化是什么？账户抽象化背后的想法是允许在账户管理方面更具灵活性，而不是让它们的行为在协议层面上确定。这可以通过引入账户合约来实现 - 具有可编程逻辑的智能合约，决定用户的账户行为。通过使用账户抽象化，您现在可以对您的账户功能进行编程。例如，你可以：如今，Starknet提供了签名抽象化。将来，Starknet将丰富当前的账户抽象化设计。确定有效签名的含义，或者您的账户允许与哪些合约互动。这被称为“签名抽象化” 用不同的代币支付交易费用 - 这有时被称为“费用抽象化” 设计自己的重放保护机制，并允许并行发送多个不相关的交易。将其与以太坊中使用的顺序nonce解决方案进行比较，该解决方案导致交易本质上是顺序的，即使你想并行发送两个交易，也必须等待第一个交易的一些确认，然后再发送第二个交易。否则，由于无效的nonce，第二笔交易可能会被拒绝。使用账户抽象化，可以讨论绕过顺序nonce需求的不同解决方案。这被称为“nonce抽象化”。使用账户抽象化自定义账户功能的两个示例这些示例展示了如何利用账户抽象化为用户提供更灵活、安全和高度定制的钱包和账户管理体验。通过编写自定义逻辑，用户可以根据其需求和偏好定制账户功能，从而在提高安全性的同时，也提高了易用性。社交恢复这是一个过程，当您丢失钱包时，可以通过所选社交网络检索它，大大改善了钱包恢复的典型体验。通过面部识别操作您的账户借助签名抽象化，您可以使用手机的原生硬件对交易进行签名，从而实际上不可能接管另一个用户的账户（即使在手机本身被盗的情况下也是如此）。 Starknet 账户合约必须包括以下两个函数 validate execute 这些函数具有不同的目的，以确保只有账户所有者才能发起交易，并且可以为你使用的资源收费。 Starknet 的账户类型受到以太坊 EIP-4337 的启发，其中，你现在使用具有任意验证逻辑的智能合约账户，而不是 EOA（外部拥有的账户）。通过使用智能合约，在账户实现中获得了完全的灵活性。虽然在协议级别上不是强制性的，但社区开发了一个更丰富的标准账户接口。这个标准是由 OpenZeppelin 开发的，与钱包团队和其他核心 Starknet 开发人员紧密合作。代币经济学：代币的作用：交易费用：目前，StarkNet 中的费用以以太币 (ETH) 支付。但稍后，我们预计费用将完全使用原生 StarkNet 代币支付。为了支持良好的用户体验，自动化和去中心化的链上机制将允许用户以 ETH 支付费用。质押：某些对 StarkNet 的活跃性和安全性至关重要的服务可能需要质押 StarkNet 代币。这些服务可能包括排序、在达到 L1 最终结果之前达成临时 L2 共识、STARK 证明服务和数据可用性供应。治理：改进 StarkNet 的提案将需要一个最小的令牌支持阈值，稍后定义。对 StarkNet 的活跃性、安全性和维护至关重要的协议的所有更改都需要直接或通过委托进行投票。例如，StarkNet 操作系统的所有重大更新都需要代币持有者的批准。总量：100亿、代币初始分配：代币经济学 17% — StarkWare 投资者 32.9% — 核心贡献者：StarkWare及其员工和顾问，以及StarkNet软件开发合作伙伴 StarkWare 授予基金会的50.1% ，用途如下： 9%—社区补给：用于奖励为StarkNet工作并为其底层技术提供支持的人员，例如过去使用StarkEx L2系统的人员。重要的是，所有社区补给都将基于过去已完成的可验证工作。例如，对于过去的StarkEx用户，分配将根据2022年6月1日之前发生的可验证StarkEx技术使用情况来确定。 9%—社区返利：部分用于支付从以太坊转移到StarkNet的成本。为防止游戏化，社区返利仅适用于在返利机制公布后发生的交易。 12%—用于研究和开发、测试、部署和维护StarkNet协议的工作的资助。 10%—-战略储备，用于资助与基金会使命一致的生态系统活动。 2%—捐赠给受到高度尊重的机构和组织，例如大学、非政府组织等，由StarkNet代币持有者和基金会共同决定。 8.1%—未分配：基金会的未分配财务储备将用于进一步支持StarkNet社区，具体支持方式由社区决定。为了使核心贡献者和投资者的长期激励与 StarkNet 社区的利益保持一致，并遵循去中心化生态系统的惯例，分配给核心贡献者和投资者的所有代币将受到 4 年的锁定期，与线性释放和一年悬崖。如果你是一名终端用户，只有在StarkNet满足您当前需求时才使用它。将其用于您看重的交易和应用，而不是期望未来获得StarkNet代币的回报。当社区补给宣布时，它们将仅涉及在公告日期之前发生的快照，并根据当时可用的信息，过滤和排除被认为是滥用和操纵网络的使用情况。当社区返利制度建立时，它们永远不会适用于在返利公布之前发生的交易，因此期望未来返利而在今天进行交易是徒劳的。基于上面代币经济学的总结分析：第一个9%的社区供应部分是可能空投给用户的，也就是说用户在这4.5亿中和为Starknet工作及提供技术支持和开发的人一起去划分。第二个9%的社区回扣，用于后续返利规则公布后的手续费补贴，公布规则前刷手续费是没用的。第三个10%的战略储备，是用于链上生态应用，分配给生态上的应用协议。商业模式出售定制化技术引擎服务 StarkEx，直接向有扩容需求的客户收取服务费，本质上是定制化的 2B 服务。打造去中心化的 Layer2 网络 StarkNet，支持 dApp 自主部署，可以向用户收取 Layer2 的交易费用，也可以通过 sequencer 的拍卖机制获取 MEV 的价值，还可以在未来发 token，用技术和资金孵化 StarkNet 项目，通过 tokenomics 驱动生态发展。总结： StarkWare 是 zk rollups 赛道内最好的公司之一，产品有StarkEX和StarkNet。 StarkEx 是一款 Layer2 扩展引擎，为 dApp 提供技术服务。 StarkNet是一个无需许可的更为通用、完整的 Layer-2 解决方案。团队成员有80多个，而且核心成员比较瞩目，Eli Ben-Sasson是Zcash 的创始科学家，zkSNARKs 的发明者，在ZK-Rollup领域有非常深的研究及影响力，且目前估值达到80亿，像paradigm、Pantera、polychain和V神等顶级VC和个人均是StarkWare的资方。在生态应用上面，因为采用的是Cairo语言，所以并不兼容EVM，所以在生态发展上进度会比较慢，目前开始向 Cairo 1.0 过渡，朝着一个更高的TPS发展，就算这样，但是目前的应用体验并不是十分流畅，技术还有现实之间还是存在差距，期望以后看到Starknet更好的发展。相关链接： Starknet docs：https://docs.starknet.io/documentation/ Starknet 文章：https://starkware.co/content/ Starkware Twitter：https://twitter.com/StarkWareLtd Starknet Twitter：https://twitter.com/Starknet Starknet Discord：https://discord.gg/qypnmzkhbc Straknet Medium：https://medium.com/starkware 官方桥：https://starkgate.starknet.io/ StarkNet生态：https://www.starknet-ecosystem.com/ 相关文章：深度解析 StarkWare：以太坊扩容最佳团队，80 亿美元高估了？来源：金色财经

金色财经2023-04-11

国家网信办出手！信息安全概念午后异动，AI监管是下个增量赛道？券商称关注三个方面

斯克等数百名人工智能专家、科技企业家和科学家联名签署一封公开信，呼吁暂停训练与GPT-4更强的AI系统，暂停期至少6个月。公开信表示，大量研究表明，得到顶级AI实验室的认可、具有和人类竞争智能的AI系统，可能对社会和人类构成深远的风险。　　近日，清华大学与蚂蚁集团签署合作协议，双方将在“下一代互联网应用安全技术”方向展开合作，聚焦智能风控、反欺诈等核心安全场景。双方将携手攻坚可信AI、安全大模型等关键技术，致力于解决AI时代的互联网安全科技难题。　　中信证券研报指出，近期多国关注以ChatGPT为代表的生成式AI应用的数据安全问题。针对大模型训练、调优所使用数据的安全问题，我们认为，应结合数据采集、传输、存储等全生命周期，通过加密、数据水印等技术手段保护用户数据特别是隐私；针对大模型生成内容的可靠性、使用方式，我们认为，应对AI生成内容进行标记，同时对AI生成内容的可靠性及传播链路进行把关。推荐数据安全解决方案提供厂商、内容监管能力提供厂商、密码技术提供厂商。　　安信证券计算机团队认为AI监管主要体现在三个方面：　　1）对数据集获取的安全合规性：由于AI 模型需要大量数据的训练，在使用过程中也需要上传数据获取模型输出结果，因为针对企业内部在使用AI 大模型时候上传数据的安全和保密性需求将会持续提升，利好数据安全和加密类企业的需求增长，如启明星辰、安恒信息、奇安信、深信服、安博通、信安世纪、三未信安、格尔软件等。　　2）对人工智能模型的可解释性和透明性：目前的AI 大模型均是基于深度学习搭建，其中的决策机制和过程尚不透明，模型的可解释性较差，这对于AI 的应用构成了比较大的挑战。未来针对AI 模型可解释性的研究也将会持续发展，利好AI 算法类企业的突破。　　3）对人工智能生成内容的识别和审核：由于AI 模型本身是否具有歧视性和偏向性尚存在争议，因此对于人工智能生成内容的识别和审核需求将会提升，包括反生成式AI 系统在内的产业将会受益，相关公司如美亚柏科等。　　国信证券分析称，国内AI应用逐步扩大，数据安全和AI监管同样是重点。随着国内百度、360、阿里、华为、腾讯等互联网公司发布或者计划发布大模型，AI相关应用也会逐步起量。针对AI滥用风险，数据安全、密码、AI监管均是重要技术发展方向，重点关注安全板块标的，如启明星辰、绿盟科技、天融信、深信服、奇安信、安恒信息、亚信安全、美亚柏科、三未信安等。　　天风证券表示，AI监管首先应从源头开始，从数据的托管开始（国家云）。我们认为，大模型数据安全的监管应当从源头开始加强，比如在国家统一规范下对数据进行托管，由国家云（云计算“国家队”运营）提供模型训练数据平台，保证数据的完整性、保密性，再在此基础上部署数据安全产品。例如，根据“华为中国”公众号，华为与工商银行合作搭建了基于自主昇腾AI的金融行业大模型。该机构建议关注以下几个方面，国家云：深桑达、中国电信、品高股份、中国联通、中国移动；数据安全：安恒信息、启明星辰、信安世纪、深信服、三未信安；数据要素：上海钢联、长亮科技、通行宝、京北方、中科江南、山大地纬、久远银海。

金融界2023-04-11

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