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中国概念股收盘:能链智电涨超15%、虎牙绩后涨超7%,陆金所控股跌超19%
go
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普涨,特斯拉涨超6%,英特尔涨超3%,
亚马逊
、Meta涨逾2%,英伟达十日连涨与微软同创历史收盘新高,小鹏汽车涨超8%,蔚来涨超5%。 截至收盘,道琼斯指数上涨489.56点,涨幅1.43%报34827.43点;标普500指数上涨84.39点,涨幅1.91%报4495.94点;纳斯达克综合指数上涨326.64点,涨幅2.37%报14094.38点。 热门中概股周二普涨,纳斯达克金龙指数涨超2%。 复朗集团涨超28%,能链智电涨超16%,金生游乐涨超14%,盛丰物流等涨超12%,小鹏汽车,诺亚财富等涨超8%,虎牙,金山云等涨超7%,亿航,万国数据,拓臻生物,蔚来等涨超5%,途牛等涨超4%,京东,高途,晶科能源,唯品会,腾讯音乐,哔哩哔哩等涨超3%,阿特斯,小牛电动,360数科,联电,百度,爱奇艺等涨超2%,阿里巴巴,名创优品,水滴公司,WSP控股,拼多多,中通,叮咚买菜,知乎,百济神州,贝壳等涨超1%。 陆金所控股跌超19%,世纪互联跌超7%,百家云跌超6%,迅雷等跌超5%,优品车,蘑菇街,新氧,搜狐等跌超3%,小赢科技等跌超2%,兰亭集势,亘喜生物,尚乘数科,联拓生物,网易有道,第九城市等跌超1%。
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金融界
2023-11-15
美股三大指数集体收涨 纳指创8月2日以来收盘新高
go
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普涨,特斯拉涨超6%,英特尔涨超3%,
亚马逊
、Meta、英伟达涨逾1%,苹果、谷歌涨超1%,微软涨近1%,创历史收盘新高。
lg
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金融界
2023-11-15
美股开盘:三大指数集体高开,特斯拉涨5.4%
go
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3/Y涨价三次。Snap涨6.6%,与
亚马逊
达成协议。泰克资源涨8.0%,嘉能可同意收购其煤炭业务。苹果涨1.7%,此前鸿海发布的利润表现强劲。
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金融界
2023-11-14
全球最大资管贝莱德依然青睐科技巨头 Q3增持
亚马逊
、Meta等
go
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%,较上季度持仓数量减少1.31%。
亚马逊
位列第四,持仓约6.13亿股,持仓市值约780亿美元,占投资组合比例为2.24%,持仓数量较上季度增加0.41%。 谷歌位列第五,持仓约4.11亿股,持仓市值约538亿美元,占投资组合比例为1.55%,持仓数量较上季度减少1.87%。 前十大重仓股中,贝莱德第六到第十大重仓股分别为Meta Platforms(META.US)、特斯拉、谷歌-C(GOOG.US)、联合健康以及伯克希尔哈撒韦。其中,除了谷歌-C和联合健康,其他均在第三季度获贝莱德增持。 贝莱德增持的科技股还包括甲骨文、AMD、奈飞、应用材料、高通等。 从持仓比例变化来看,前五大买入标的分别是:礼来、Meta Platforms、安进、伯克希尔哈撒韦-B以及雪佛龙。 前五大卖出标的包括:苹果、微软、强生、雷神技术(RTX.US)和标普500指数ETF(SPY.US)。
lg
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金融界
2023-11-14
市场行情回暖、利好月来袭, Web3 广告业领头羊 Verasity 或迎爆发
go
lg
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年10月,VeraViews 获批成为
亚马逊
广告合作伙伴,VeraViews 被列为
亚马逊
广告合作伙伴目录中的工具提供商,提供视频测量、品牌安全、广告效果以及报告和分析工具。 Verasity 目前已经被整合发行到 YouTube、Twitch、Vimeo、JWPlayer、Brightcove、Kaltura、VideoJS、Flowplayer 和 Ooyala 等网站的视频播放器中,占据所有在线视频播放器的95%以上。 二、VRA 代币使用场景 VRA 是 Verasity 项目的原生代币,它被广泛应用于 Verasity 的整个生态系统中,有着丰富的应用场景,持有 VRA 代币,可获得诸多好处,下面列出 VRA 代币的几个常见的应用场景。 1)赚取 VRA 代币 VeraEsports(Verasity 旗下产品)推出了 Watch to Earn 模式,Verasity 用户在观看视频时可以赚取 VRA 代币,因此,用户可以一边观看自己感兴趣的视频内容,一边赚取 VRA 代币。 2)质押代币 用户可以把 VRA 代币质押在 VeraWallet 钱包中赚取被动收益,目前年化收益高达 15%,远超绝大多数 DeFi Farming 收益。 3)访问独家内容 持有 VRA 代币,还可以访问 Verasity 平台上的独家内容,从而可以让用户获得更加沉浸式、更有益的体验。 4)参加电子竞技比赛 持有 VRA 代币还可以在 VeraEsports 平台上面参加一些电子竞技比赛,可以和社区中的其他成员竞争奖品,不但可以从竞技比赛中获得乐趣,而且还有代币奖励。 5)生态系统支持 Verasity 平台的发展和成功离不开用户的积极参与,持有 VRA 代币的用户还可以直接为 Verasity 生态系统提供支持并为之做出贡献。 此外,VRA 作为未来有升值潜力的加密货币,也是不错的投资资产,随着 Verasity 生态的不断发展,持有 VRA 代币可以享受代币上涨所带来的收益,目前 VRA 代币已上线 OKX、火币、Kucoin、Gate 以及 Bitget 等这些主流交易平台。 VRA 作为 Verasity 生态的基础代币,代币的使用场景将随着 Verasity 生态的不断发展而丰富,VRA 代币的使用场景也会被整合到其他的合作伙伴中,VRA 将会从生态发展中捕获更多价值,VRA 还有代币回购销毁机制,这将会减少代币的市场流通量。 三、VRA 代币潜力 VRA 代币丰富的使用场景是 VRA 价格的基本支撑,和其它项目相比,VRA 未来还有很大的上涨空间,我们可以拿 VRA 市值分别和 Web2、Web3 竞品项目做个对比。 从狭义上来说,VRA 和 BAT 也都属于注意力代币这一赛道,它们都通过一定的技术和设计合理的经济激励模型,降低了数字广告行业中的广告欺诈问题。 BAT(Basic Attention Token 注意力代币)目前的市值已达到了 3亿多美元,而 VRA 代币的市值目前也只有 8000多万美元,和 BAT 的市值还有4倍的差距,而且从社交媒体来看,Verasity 推特粉丝数量已达到了 31.8万,Telegram 人数达到了 2.95万,discord 用户数为 1.54万,在 coinmarketcap 平台 Followers 已达到了 21.6万,和 BAT 代币相比,VRA代币未来还有较大的上涨空间。 现阶段,Verasity 的 Web2 竞品包括 DoubleVerify 和 IAS 等。 DoubleVerify 目前的市值已经超过了 51亿,市值是 VRA 市值的 60 多倍。 IAS 的市值已经超过了 21亿美元,是 VRA 市值的 26倍。 不同点在于 Verasity 依托区块链技术并保持着 Web3 意识形态,和传统的 Web2 同行相比有着较为显著的优势。 例如数据上链,一切数据都可以在链上进行查询,广告数据是可以追溯的,这样可以防止广告商做假,随着区块链技术的普及和发展,这将会是未来数字广告的主流形式,Verasity 通过区块链和 AI 技术所推出的防欺诈技术,将会是未来数字广告行业的一大趋势。 全球数字广告行业还在迅速发展,这是一个每年高达几千亿美元的市场,随着疫情的结束,每年全球数字广告的支出还在不断增加,这是一个巨大的市场,而通过 Verasity 提供的防欺诈技术,大大提高了品牌商投放广告的效果,而广告效果的提高,将会促使未来更多的品牌商加大投放广告,这个市场在不断扩大,Verasity 使用场景也将会越来越多,它在全球的生态也将会不断扩展,而 VRA 作为 Verasity 项目的平台代币,未来将会从 Verasity 生态发展中捕获更多价值。 目前 VRA 市值和 DoubleVerify 以及 IAS 市值都有巨大的差距,甚至和 BAT 相比,其市值也有着 4 倍的差距。 总之,一方面,Verasity 合作伙伴越来越多,生态高速发展,而另一方面,VRA 作为 Verasity 平台代币,目前它的市值也只有 8000多万美元,无论是和 Web3 还是 Web2 同行竞品相比,都有着较大的差距,VRA 代币价格并没有和 Verasity 生态发展相匹配,这意味着VRA代币在当前阶段被严重低估,也反映了市场对该项目的认知和评估的相对滞后性。所以对于 VRA 或成为潜在的价值洼,并且后市预期较高。 另外,11月和12月是节日和纪念日比较集中的月份,例如感恩节、圣诞节、新年等,这些节日和纪念日往往是消费者关注度高、购买力强的时期。同时很多商家的年终促销,广告商通常会在这个时期加大广告的投放力度,以吸引更多的消费者关注和购买,所以,11-12月通常被认为是广告季,这对于 Verasity 来说当然是利好,最近 VRA 交易量的激增,主要就是因为新的广告活动对于 VRA 代币需求量的上升,而上次交易量的激增发生在1月份,当时 VRA 的价格从 0.002 美元上涨到了 0.11 美元,涨幅达到了 5倍以上。 目前加密市场的主流叙事主要还在于现货比特币 ETF,最近 BTC 带动大盘上涨,主要驱动因素还在于人们对于现货比特币 ETF 通过的预期,在 BTC 及大盘的带动下,VRA 代币当然也会水涨船高,从行情软件可以看到,VRA 代币最近一个月上涨了 77% 以上,远远超过了 BTC、ETH 这些主流代币的同期涨幅,这也从一定程度上说明了,VRA 代币的上涨除了受到加密市场大盘的影响外,主要还在于生态发展对于 VRA 代币需求的上升。 总之,未来随着现货比特币 ETF 的通过对于整个加密市场带来的影响,比特币区块产量减半以及以太坊坎昆升级的影响,再加上美联储加息接近尾声,以及 Verasity 生态本身的不断发展,VRA 未来具有极大的上涨空间,而目前市值只有区区 8000万美元,市值被市场严重低估,VRA 有望在新一轮市场周期中再次爆发。 来源:金色财经
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金色财经
2023-11-14
特斯拉还有很多增长催化剂
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助推因素。过去一个月里,Rivian与
亚马逊
的合作伙伴关系出现了困难,这是这家特斯拉竞争对手股价下跌的一个主要原因。可以设想特斯拉通过自动驾驶送货车在零售和物流行业取得成功,因为它已经在该领域拥有领先的经验和可信度。 估值和主要结论 对于特斯拉的收益预测范围很广,根据雅虎财经的数据,华尔街分析师指出24财年的估值,低的有2.27美元,高的是5.85美元。市场普遍预期,每股收益为3.85美元(相比今年的3.00美元的估值,同比增长28%),这将使特斯拉的每股收益回到22财年的水平(该财年是其有史以来最好的一年,每股收益为4.07美元)。共识还显示,收入将同比增长22%,达到1121亿美元。 与普遍的每股收益预期相反,特斯拉的市盈率为56倍——许多看空者指出,在利率超过5%的环境下,这是不合理的。然而,在分析师看来,特斯拉不适用传统的估值思维,因为它拥有如此多的增长催化剂——汽车产量增加带来的规模经济、超级充电网络的增长,以及电动汽车领域的先发优势、新车型和企业市场潜力的依赖,更不用说储能和机器人技术了。虽然短期盈利能力下降的风险确实存在,但让人对长期持乐观态度。 $特斯拉(TSLA)$
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老虎证券
2023-11-14
亚马逊
游戏部门将裁员180人
go
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根据
亚马逊
内部邮件,该公司周一宣布,为了重新聚焦于Prime Gaming业务,其游戏部门将裁员180多人。 作为重组的一部分,公司将关闭Game Growth和Crown Channel计划。
亚马逊
游戏部门副总裁Christoph Hartmann在给员工的备忘录中写道,“现在,
亚马逊
将专注于即将推出的游戏,如《王座与自由》和《蓝色协议》,以及未来的项目,如《古墓丽影》和《指环王》游戏”。
亚马逊
在过去的一年里一直处于削减成本的状态,该公司一直在与高利率和通货膨胀作斗争。
亚马逊
自去年秋天以来共裁员2.7万人。公司还冻结了企业招聘,首席执行官Andy Jassy希望削减公司各部门的开支。 10月份,
亚马逊
报告的第三季度财报显示,其削减成本的努力已开始显现成效。公司第三季度的收入增长了13%,达到1431亿美元,净利润从一年前的29亿美元增长到99亿美元。 Hartmann在备忘录中写道,“经过对
亚马逊
游戏业务的进一步评估,公司决定需要集中精力和资源为现在和未来的玩家提供出色的游戏”。
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金融界
2023-11-14
贝莱德Q3大换仓 减持苹果逾800万股
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。 但贝莱德Q3并非完全在减持科技股,
亚马逊
、Meta Platforms、特斯拉均在其增持列表之上。礼来是贝莱德在Q3的头号增持个股,共计买入逾120万股。 截至Q3末,贝莱德持仓总市值降至3.48万亿美元;建仓174只股票,清仓227只股票。
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金融界
2023-11-14
探索区块链和人工智能的未来
go
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软支持)和Anthropic(与谷歌和
亚马逊
合作)这样的AI/机器学习领域的主导企业,已经在整合资源并围绕其模型和数据建立壁垒。但是,尽管在计算、数据和分发方面具有早期优势,这种方法有可能通过分割最初孕育该行业的协作开发周期来阻碍发展势头。 相关推荐:香港明年将设人工智能超算中心 区块链(如以太坊)作为可信的中立数据和计算系统,为开源创新提供了可行的应对方案。区块链已经支持了一系列数据原语,这些原语在逐渐受到生成式AI塑造的世界中发挥关键作用。 我们相信,区块链有很大机会成为AI开源研究和开发的主要领域。 丨 当今市场的状况 今年的生成式 AI 热潮已经在核心基础设施、模型层,甚至聊天机器人、甚至面向用户的应用程序(如聊天机器人、客户支持和编码助手)方面投入了大量资金。尽管如此,从长远来看,传统堆栈在哪里(以及对谁)产生价值并不明显。 在当前的模式下,AI有可能成为一种集中化力量,扩大Wbe2市场领导者的主导地位。特别是在基础设施和模式层面,游戏的名称就是规模--硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系。 从 AWS 这样的云服务提供商到 Nvidia 这样的硬件制造商,再到微软这样的老牌巨头,许多企业都在通过并购或专有合作的方式实现全栈式发展。 处于顶端的巨头们正在为规模和准确性展开激烈的边缘竞争,但超高成本、高准确性的企业 API 模型市场很可能会受到经济因素、新出现的开源性能平价,甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。 与此同时,中间市场的很大一部分产品已经商品化,类似于 "OpenAI API 封装器 "的集合,虽然功能足够,但无法区分。 丨 基于开源的发展势头 用于预培训、培训和微调的开源数据集,以及可免费访问的基础模型和工具,已经在鼓励各种规模的企业直接利用开放系统和工具发挥创造力。 谷歌泄露的一份文件概述了封闭世界与开源世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是,当今 96% 的代码库已经使用开源软件,这一趋势在大数据、AI和机器学习领域尤为明显。 与此同时,云服务寡头垄断的颠覆时机可能已经成熟。 从历史上看,AWS、Google Cloud 和 Azure 三大巨头通过分层工具和服务,在企业堆栈中占据了一席之地。这种主导地位给企业带来了一系列挑战,从限制性的运营依赖到与云基础设施相关的过高成本,尤其是考虑到主要供应商收取的溢价。 现有企业面临着重组运营支出的压力,同时又希望尝试和整合范围不断扩大的开源AI,这将为利用去中心化替代技术重新构想堆栈创造一个窗口。 因此,开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非同寻常的领域。 丨 加密货币 x AI:互惠互利的关系 我们对AI和区块链之间潜在的共生关系深感兴奋。 加密中间件可以通过建立高效的计算和数据市场(提供、标记或微调)以及认证或隐私工具,大幅改善AI供应方的投入。 反过来,去中心化应用和协议也将通过吸收这些劳动成果达到新的高度。 不可否认,加密货币已经取得了长足的进步,但对于主流用户来说,协议和应用程序仍然受到工具和用户界面不直观的影响。同样,智能合约本身也会受到限制,这不仅体现在对开发人员手工工作量的要求上,还体现在整体功能的流畅性上。 Web3 开发人员是一群非常高效的人。最高峰时仅有约 7500名全职开发人员,却打造了一个价值数万亿美元的产业。由 ML 强化的编码助手和 DevOps 有望为现有的工作增添动力,而无代码工具正在迅速为新一类开发者赋能。 随着 ML 功能被集成到智能合约中并引入链上,开发者将能够设计出更无缝、更具表现力的用户体验,并最终设计出全新的杀手级应用。链上体验的这一步功能改进将吸引新的--而且很可能是更多的--受众,催化一个重要的采用-反馈飞轮。 生成式AI可能会成为加密货币缺失的一环,改变用户界面/用户体验(UI/UX),催化一大波新的技术发展。反过来,区块链技术也将利用和加速AI的潜力。 丨 使用区块链建立更好的数据市场 数据是 ML 的基础输入 没错,计算基础设施的巨大进步功不可没,但像Common Crawl和The Pile这样庞大的数据存储库才是当今世界上最吸引人的基础模型的来源。 此外,公司还将利用数据来完善其产品的基础模型,或建立未来的竞争护城河。最终,数据将成为用户与个人模型之间的桥梁,个人模型可在本地运行,并不断适应个人需求。 因此,数据竞争是一个重要的前沿领域,也是区块链可以发挥优势的领域,尤其是当质量成为塑造数据市场的重要属性时。 质量胜于数量 早期研究表明,在未来几年中,高达 90% 的在线内容可能是合成生成的。虽然合成训练数据具有优势,但它也带来了模型质量下降和偏见强化的重大风险。 未来几年,机器学习模型可能会耗尽非合成数据源,这是一个真实的风险。加密货币的协调机制和证明原语在本质上进行了优化,以支持去中心化的市场,用户可以在这些市场中共享、拥有或货币化他们的数据,用于训练或微调特定领域的模型。 因此,Web3 可能被证明是人类生成的训练和微调数据的更好、更有效的来源。 复合进步 区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也能更好地保存和复合开源智能。 使用高效微调流程改进的小型开源模型在输出准确性方面已经可以与大型开源模型相媲美。因此,在源数据和微调数据方面,趋势开始从数量转向质量。 对原始数据和衍生数据的生命周期进行跟踪和验证的能力可实现可重复性和透明度,从而提高模型和输入的质量。 资料来源:Will Henshall / Epoch (TIME) 区块链可以建立一个持久的护城河,作为拥有多样化、可验证和定制数据集的主要领域。这一点尤为重要,因为传统解决方案过度依赖算法的进步来弥补数据的不足。 丨 内容海啸 这种新的技术范式将以前所未有的规模为数字内容创作者赋能,而 Web3 则提供了即插即用的基础,让这一切变得有意义。加密货币拥有主场优势,这要归功于多年来围绕原语的开发,这些原语以 NFT 的形式确立了数字资产和内容的所有权和不可篡改的出处。 NFT 可以捕捉整个内容创建生命周期,也可以代表数字原生身份、虚拟资产甚至现金流。 因此,NFT 可以带来新的用户体验,例如数字资产市场(OpenSea、Blur),同时也可以重新思考围绕书面内容(Mirror)、社交媒体(Farcaster、Lens)、游戏(Dapper Labs、Immutable),甚至金融基础设施(Upshot,NFTFi)。 该技术甚至可以比使用算法进行深度伪造和计算操纵更可靠。在一个明显的例子中,OpenAI 的检测工具就曾因准确性失误而被关闭。 最后一点:简洁、可验证的计算技术的进步也将提升 NFT 的活力,因为它们结合了 ML 输出,以驱动更智能、更不断发展的元数据。我们相信,区块链技术之上的AI工具和接口将释放全栈价值并重塑数字内容格局。 丨 用"零知识"驾驭ML的无限知识 区块链行业一直在寻找既能实现资源高效计算又能保持无信任动态的技术解决方案,这促使零知识(ZK)密码学取得了明显的进步。 最初为了解决以太坊虚拟机(EVM)等系统固有的资源瓶颈问题,但零知识证明提供了一系列与AI相关的有价值的用例。 一个显而易见的方法就是现有解锁的扩展:高效、简洁地验证计算密集型流程,例如在链下运行 ML 模型,以便最终产品(例如模型的推理)可以通过智能合约以以下形式在链上获取: ZK 证明。 存储证明与协同处理相配合,可以更进一步,在不引入新的信任假设的情况下,使链上应用更具反映性,从而实质性地增强链上应用的能力。 其影响还能实现全新的功能。 当通过应用程序接口调用时,ZK 密码学可用于验证特定模型或数据池是否确实用于生成推论。在医疗保健或保险等客户敏感行业,它还可以隐藏模型消耗的特定权重或数据。 公司甚至可以通过交换数据或知识产权进行更有效的合作,在保持资源专有性的同时从共享学习中获益。 最后,ZKP 在区分人类数据和前面讨论的合成数据这一日益相关(且具有挑战性)的领域具有真正的适用性。 其中一些用例取决于围绕技术实施和大规模寻求可持续经济的进一步开发的需要,但zkML有可能对AI的发展轨迹产生独特的影响。 丨 长尾资产和潜在价值 加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流动的卓越架构师的作用。在过去几年中,代表葡萄酒和运动鞋等链外有形资产的链上流动市场也已出现。 随着AI被引入链上并应用于智能合约,自然而然的后续发展将涉及先进的 ML 功能。 ML 模型与区块链轨道相结合,将重塑以前由于缺乏数据或买家深度而无法访问的非流动资产背后的承销流程。 其中一种方法是使用 ML 算法查询大量变量,以评估隐藏的关系,最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3 已经在尝试围绕社交媒体连接和钱包用户名等新概念创建市场。 与 AMM 在释放长尾代币流动性方面的影响类似,ML 将通过摄取海量定量和定性数据来得出非显而易见的模式,从而彻底改变价格发现。这些新见解将为基于智能合约的市场奠定基础。 AI的分析能力将接入去中心化的金融基础设施,以发掘长尾资产中沉睡的价值。 丨 去中心化基础设施层 加密货币在吸引高质量数据并将其货币化方面的优势解决了等式的一方面。另一方面 – AI背后的支持性基础设施 – 也有类似的前景。 Filecoin或Arweave等去中心化物理基础设施网络( DePIN )已经构建了原生包含区块链技术的存储系统。 Gensyn和Together等其他公司正在应对跨分布式网络进行模型训练的挑战,而Akash则推出了一个令人印象深刻的 P2P 市场,将过剩计算资源的供需双方连接起来。 除此之外,Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开放式AI基础设施奠定基础,连接分布式计算设备供用户运行推理和微调。 重要的是,像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePINs也可以创建一个更大、更高效的市场。它们通过将供应端开放到一个更广泛的领域,包括能够释放潜在经济价值的被动提供者,或者通过将性能较低的硬件整合成与其复杂对手相媲美的资源池,来实现这一目标。 每个部分的堆栈都涉及不同的限制和价值偏好,还需要大量工作来在规模上进行这些层的实战测试(特别是去中心化模型训练和计算领域的新兴领域)。 然而,基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已经存在,最终可以与传统市场竞争 丨 它的含义 加密货币和AI正在迅速成为最具启发性的设计领域之一。这两个领域已经影响到从内容创作和文化表达到企业工作流程和金融基础设施的一切。 我们相信,这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队正在本地化地将无需许可的基础设施和加密经济学与AI相结合,以提高性能、实现全新的行为或实现具有竞争力的成本结构。 加密货币将标准化数据的规模、深度和细粒度引入协调网络,通常没有明显的方法从这些数据中获得效益。 同时,AI将信息池转化为相关上下文或关系的向量。 当这两个前沿领域结合在一起时,它们可以形成一种独特的相互关系,为去中心化未来的建设者铺平道路。 *非常感谢Niraj Pant、Akilesh Potti、Jason Morton、Dante Camuto、David Wong、Ismael Hishon-Rezaizadeh、Illia Polosukhin和其他人在该领域的前沿工作、宝贵的见解和灵感 - 所有这些不仅使本文成为可能,而且使加密货币的光明未来成为可能。 来源:金色财经
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金色财经
2023-11-14
继ChatGPT发布后,AI圈最重要的一周
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续加倍努力发展人工智能。据路透社报道,
亚马逊
正在投资数百万美元训练代号为“Olympus”的人工智能,预计其“参数”或构建模块数量将是OpenAI的GPT-4模型的两倍。 此外,YouTube正在测试人工智能工具,该工具可以回答有关内容的问题、进行推荐并总结视频评论区的话题。 Chandrasekaran表示,尽管不是所有公司都会创建庞大的人工智能模型,但许多公司将继续构建较小、特定的模型,以改进产品、自动执行任务并获得竞争优势。 原文由Samantha Kelly撰写,中文内容由元宇宙之心(MetaverseHub)团队编译,如需转载请联系我们。 来源:金色财经
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金色财经
2023-11-14
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