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乐观态度，也是机构对自身投研能力有充分自信的一种表现。自购资金的陆续进场，一方面可以迅速改善流动性，稳定市场；另一方面也可以为市场注入信心和活力，稳定投资者情绪，加速市场行情的回暖。

金融界2024-02-24

alanche。该公司大多数收入仍来自信用卡、保险单和传统投资账户等传统金融产品。尽管如此，Nubank 已在拉丁美洲加密货币市场占据领先位置，用户超百万且用户数每季度稳步增长。巴菲特的典型投资选择？尽管巴菲特数十年来一直避免投资科技股，但他在银行业有着深厚的投资历史。他通过伯克希尔哈撒韦公司持有美国银行和花旗集团的股份，并长期持有富国银行的股票。在许多方面，Nubank 都可被视为巴菲特的传统投资。这家公司由曾任职于红杉资本的风险投资家David Velez创立，拥有经验丰富的创始人和强大的经济壁垒。其竞争对手发现很难复制Nubank的商业模式，这一点尤为关键。作为一家以数字化为先导的银行，Nubank 在行业中独树一帜，而其他同行则多半被高成本的传统商业模式所困，比如维护大量员工和高昂的实体网点。 Nubank 能够比竞争对手更迅速、更高效地运作，这种优势不会轻易消失。虽然加密货币只是其增长动力之一，但它确实是该公司关注的焦点之一。Nubank 为日益增多的客户提供了众多需求旺盛的金融产品，并且虽然近年来增长迅猛，它的潜在市场潜力依旧巨大。考虑到2023年的显著股价上涨，虽然当前股价不低，但对于巴菲特这样的投资者来说，早期投资于未来可能持续增长的公司仍然是值得的长期投资。

Sissi2024-02-24

柳沁雯2.24黄金短线区间结束，完美收官，稳稳拿住

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柳沁雯分析师2024-02-24

蜂派科技撤诉雪松信托：300万信托本金纠纷暂告一段落

2022年3月22日，蜂派科技收到了来自信托计划的收益分配，金额为3216.94元，但当合同到期时，雪松信托并未按约定兑付蜂派科技的全部信托份额。因此，蜂派科技向法院提起诉讼，要求解除合同、返还投资本金，并索赔因违约行为而产生的全部损失，包括利息损失、律师费和诉讼费等。在蜂派科技对雪松信托的诉讼过程中，另一宗涉及雪松信托的营业信托纠纷案件先行审理并作出判决，其中谭姓投资者败诉。这一判决结果对蜂派科技的案件产生了影响。2023年4月10日，蜂派科技收到南昌市红谷滩人民法院的民事裁定书，指出蜂派科技的案件审理需要依赖谭某诉雪松信托一案的审理结果，因此裁定蜂派科技的案件暂时中止诉讼。到了2024年1月29日，江西省高级人民法院的《民事判决书》公布了谭某诉雪松信托案件的败诉结果。在此基础上，蜂派科技决定在未获得新的证据之前提出撤诉申请。2024年2月8日，蜂派科技收到了南昌市红谷滩区人民法院的民事裁定书，法院经审查后认为蜂派科技的撤诉申请符合法律规定，并裁定准许撤回起诉。值得一提的是，中国银行保险监督管理委员会江西监管局曾对该信托计划进行调查，并发布了《银行保险违法行为举报调查意见书》。该意见书确认了“长盈131号集合资金信托计划”在履行受托管理职责方面存在不足，主要体现在尽职调查不充分、信息披露不足以及资金使用未遵循约定等方面。蜂派科技的撤诉并不代表雪松信托的问题已经得到解决，这些问题仍然值得关注和进一步处理。雪松信托的历史可追溯至1981年6月在江西省南昌市注册成立的江西省国际信托投资公司。2012年，公司更名为中江信托。然而，到了2017年，中江信托的业绩出现了断崖式下跌，净利润暴跌了90%。2018年，中江信托开始频繁出现违约事件，涉及凯迪生态、亿阳集团、神雾节能等多个民企或上市公司，同时还卷入了金马、银象等政信项目。在这一系列的违约事件后，雪松控股集团有限公司决定介入。2018年11月，中国银保监会批准雪松控股收购中江信托71.35%的股权，其成为中江信托的新的控股股东。同年6月，公司正式更改为雪松信托。近年来，雪松信托多个项目出现风险，且大股东涉嫌非法吸收公众存款。未经审计数据显示，2023年，雪松信托净亏损达到1.54亿元，这已是自2019年以来连续第五年亏损。 2023年共有15家信托公司受到监管处罚，累计罚款金额达3008万元。而雪松信托的罚金就占了近半数，一年内，监管部门对其及其相关业务负责人共下发24张罚单，累计处罚金额为1330万元，其中包括两张百万级罚单。 2024年1月11日，雪松信托发布公告，宣布正在进行审计、评估和法律尽调工作。同一天，招标网站显示雪松信托正在招标清产核资项目，涉及信托公司资产评估服务、审计服务、法律服务。

金融界2024-02-23

柳沁雯2.23黄金短线依旧区间震荡不休，附操作建议

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柳沁雯分析师2024-02-23

天明健康董事长姜明：大健康企业要乐观自信、降低负债，活着第一赢得未来

么发展的问题，姜明表示，第一，还是乐观自信，信心很重要；第二，就是降低负债；第三点，对于天明集团来说，做的就是聚焦中医健康；然后，活着第一，赢得未来。

金融界2024-02-23

柳沁雯2.23黄金短线震荡区间再次稳稳拿盈利，思路正确

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柳沁雯分析师2024-02-23

柳沁雯2.22黄金短线静待进场位，思路兑现利润，附操作

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柳沁雯分析师2024-02-22

AI x Crypto 报告：案例研究、发展瓶颈、技术挑战

统面临的最重要挑战之一就是它们可能会"自信地出错"。ChatGPT可能会返回一个我们听起来很有把握的答案，但事实上这个答案是错误的。这是因为大多数模型经过训练后都会返回最有可能的答案。贝叶斯方法可用于量化不确定性。也就是说，模型可以返回一个有根据的答案，来衡量它有多确定。考虑使用蔬菜数据训练图像分类模型。该模型可以获取任何蔬菜的图像，并返回它是什么，例如 "黄瓜 "或 "红洋葱"。如果我们给这个模型输入一张猫的图像，会发生什么呢？普通模型会返回它的最佳猜测，也许是 "白色洋葱"。这显然是不正确的。但这是模型的最佳猜测。贝叶斯模型的输出则是 "白色洋葱 "和一个确定度，例如 3%。如果模型有 3% 的确定性，我们可能就不应该根据这个预测采取行动。图 39：常规模型预测（只返回最有可能的答案）和贝叶斯模型预测（返回预测结果的 s 分布）的示意图这种形式的不确定性定性和推理在关键应用中至关重要。例如，医疗干预或金融决策。然而，贝叶斯模型的实际训练成本非常高，而且面临许多可扩展性问题。推理过程中出现的更多挑战维护：随着时间的推移，尤其是数据和现实世界场景发生变化时，保持模型的更新和正常运行。 RL 中的探索-利用：在探索新策略和利用已知策略之间取得平衡，尤其是在推理直接影响数据收集的情况下。测试性能：确保模型在新的、未见过的数据上表现良好，而不仅仅是在训练过的数据上。分布偏移：处理输入数据分布随时间发生的变化，这种变化会降低模型性能。例如，推荐引擎需要考虑客户需求和行为的变化。某些模型生成缓慢：像扩散模型这样的模型在生成输出时可能需要大量时间，而且速度较慢。高斯过程和大型数据集：随着数据集的增长，使用高斯过程进行推理的速度会越来越慢。增加防护栏：在生产模型中实施制衡措施，防止出现不良结果或误用。在封闭源模型中增加哪些防护措施，这对于确保不出现偏差至关重要。 2.4 LLM 面临的挑战大型语言模型面临许多挑战。不过，由于这些问题受到了相当多的关注，我们在此仅作简要介绍。 LLM 不提供参考文献，但可以通过检索增强生成（RAG）等技术来缓解没有参考文献等问题。幻觉：产生无意义、虚假或无关的输出。训练运行需要很长时间，而且数据集重新平衡的边际值很难预测，这就导致了缓慢的反馈循环。很难将人类的基本评估标准扩展到模型所允许的吞吐量。量化在很大程度上是需要的，但其后果却鲜为人知。下游基础设施需要随着模型的变化而变化。在与企业合作时，这意味着长时间的发布延迟（生产总是远远落后于开发）。不过，我们想重点介绍论文《沉睡代理：训练通过安全训练持续存在的欺骗性 LLMs》一文中的一个例子。作者训练的模型会在提示年份为 2023 年时编写安全代码，但在提示年份为 2024 年时插入可被利用的代码。他们发现，这种后门行为可以持续存在，因此标准的安全训练技术无法将其清除。这种后门行为在最大的模型中最持久，在经过经训练产生思维链路以欺骗训练过程的的模型中也最持久，甚至就算思维链路已经消失也一直存在。图 40 后门示意图。如果是 2024 年，模型的训练表现为 "正常"，但如果是 2024 年，则策略表现不同。资料来源：本文图 1 模型训练过程的透明度至关重要，因为即使是开源模型，也可能被训练出只在特定情况下使用的后门。例如，想象一下，将一个有资金的钱包连接到一个人工智能代理，结果却发现了一个后门。然后，这个代理就会将所有资金转移到一个特定的地址，或者以不同的身份恶意行事。在本章中，我们讨论了机器学习领域的许多挑战。显而易见，研究的巨大进步解决了许多此类问题。例如，基础模型为训练特定模型提供了巨大优势，因为您只需根据使用情况对其进行微调即可。此外，数据标注不再是全手工过程，使用半监督学习等方法可以避免大量的人工标注。本章的总体目标是先让读者对人工智能领域的问题有一些直观的了解，然后再探讨人工智能与密码学的交叉问题。报告外读物 3.1.1 Gensyn 网站： https://www.gensyn.ai/(opens new window) 一句话简介：去中心化机器学习计算协议，实现人工智能开发民主化。描述：旨在通过将全球所有计算能力整合到一个全球超级集群中，彻底改变人工智能和加密货币领域。该网络专为机器学习计算协议设计，任何人都可以随时访问，从而推动机器学习的发展。通过利用区块链技术，Gensyn实现了人工智能训练过程的去中心化，允许点对点、低成本高效率地访问计算资源。这就消除了对云寡头和大型科技公司的依赖，为人工智能开发提供了一个更加民主和无许可的环境。Gensyn的协议使世界各地的设备（包括未充分利用的硬件）都能为去中心化计算网络做出贡献，为任何人、任何地方都能实现人工智能潜力的未来铺平了道路。简短描述什么是数据类别中的公司，最好使用第 2 章中的框架进行细分。 3.1.2 Axiom 网站： https://www.axiom.xyz/(opens new window) 一句话简介： Axiom利用零知识证明，实现对以太坊历史的无信任链上查询和计算，适用于数据丰富的动态的去中心化应用。描述：为人工智能和加密货币的交叉领域铺平了道路，它使开发人员能够在以太坊上创建智能合约，这些合约可以通过零知识（ZK）证明对区块链数据的整个历史进行访问和计算。这一点至关重要，因为它为动态DeFi应用、定制化的预言机和链上忠诚度计划开辟了新的可能性，允许协议根据历史链上活动进行调整，而无需依赖外部预言机或修改已部署的合约。此外，该协议还旨在将 ZK 技术用于人工智能应用，例如通过确保数据完整性和无信任计算，Axiom可以验证在线内容并检测深度伪造。这使得Axiom成为以太坊上未来安全、数据丰富应用的关键参与者，利用人工智能和加密货币的优势，创建一个更加透明、高效和用户驱动的生态系统。来源：金色财经

金色财经2024-02-22

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柳沁雯分析师2024-02-22

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