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一文了解：COP28协议对美国意味着什么

“终结的开始”。但是，民间社会团体和科学家对没有明确呼吁逐步淘汰或逐步减少化石燃料感到失望，而一些岛屿国家则批评了他们所称的“一连串漏洞”。 “逐步淘汰”承诺可能需要从化石燃料转向化石燃料，直到其使用被消除，而“逐步减少”协议将表明减少其使用，但不是绝对的终点。美国气候特使ohn Kerry周三表示，COP28协议“向世界发出了非常强烈的信息”。“今天，我会加入......中国代表团在宣布美国和中国......根据全球盘点决策中提出的许多举措，我们将再次更新我们的长期战略，我们邀请其他各方加入我们的行列。”克里补充说，但没有透露这些战略调整的细节。近几个月来，美国作为世界领先的石油和天然气巨头的地位得到加强，美国有望在2023年开采比以往任何时候都多的石油和天然气。美国能源信息署（U.S. Energy Information Administration）近日表示，美国13月份石油产量创下2万桶/日的历史新高，超过欧佩克主力沙特阿拉伯和非欧佩克领导人俄罗斯等重量级产油国。 “COP28协议最终向美国乃至全球的政策制定者发出信号，即从现在到2050年化石燃料使用的前景已经开始发生变化，”哥伦比亚大学全球能源政策中心主任Jason Bordoff通过电子邮件告诉CNBC。“在美国，我们需要更快地实施《通胀削减法案》，扩大清洁能源，并开始减少对化石燃料的需求。”他补充说，“即使美国石油和天然气产量打破了记录，但信号应该很明确，即生产商需要为需求下降的未来做好准备，并更快地采取行动遏制甲烷排放。” 非营利性组织生物多样性中心（Center for Biological Diversity）代理联席执行主任Jean Su周三表示，COP28协议现在必须在国家层面进行，并指出需要美国带头，“现在必须在国家层面开展结束石油、天然气和煤炭的斗争，美国将带头停止新的化石燃料项目批准，并为明年的COP29做出强有力的国家自主贡献。” 国际环境法中心（Center for International Environmental Law）气候与能源项目主任Nikki Reisch也赞同这一观点。 Reisch说：“只要最大的污染国，包括其中的美国，继续肆无忌惮地扩张石油和天然气，并坚决拒绝为任何接近所需规模的气候融资提供气候融资，世界将继续走上死亡之路，“归根结底，生活不取决于国家在这些大厅里宣称什么，而是取决于他们在大厅外做了什么。” 在拜登的领导下，美国通过了国会有史以来最激进的气候投资，即《通胀削减法案》。预计这笔交易将投入数十亿美元用于旨在加速该国能源转型的项目，并在十年内将该国的地球变暖排放量削减约40%。拜登此前曾警告说，任何愿意否认气候变化影响的人“都在谴责美国人民走向一个非常危险的未来”，并补充说，仅去年一年，美国的自然灾害就造成了178亿美元的损失。拜登示：“我们看到的影响只会变得更糟、更频繁、更猛烈、代价更高。尽管如此，白宫扩大石油和天然气生产的计划经常受到尖锐的批评。克里在本月早些时候的COP28峰会上对英国《金融时报》发表讲话时，为该国产量的激增辩护，并坚称美国是全球气候的领导者。 Union for Concerned Scientists气候与能源项目政策主任兼首席经济学家Rachel Cleetus说：“随着世界将这些集体目标付诸行动，像美国这样的富裕国家有责任带头迅速摆脱化石燃料，为发展中国家提供扩大的气候融资。没有这一点，我们将无法成功逐步淘汰化石燃料 - 这仍然是必不可少的 - 我们也不会为气候危机前线的人们伸张正义。”

佳华1682023-12-15

DeSci 赛道现状及未来前景

，它连接了患者、生物技术公司或投资者与科学家，推动开放研究市场的发展。知识产权管理：在 DeSci 领域，知识产权 NFT（IP-NFT）的引入使得研究者能够共享研究项目的所有权和未来的成果。Molecule 就是在这方面的先驱，通过 IP-NFT，科学家、生物医学研究人员和生物技术公司可以更容易地获得资金和进行商业化。数据透明度和审查：区块链技术的应用也增加了数据的透明度，使得科学研究数据可以在一个去中心化的环境中被存储和访问。这有助于打破数据孤岛，促进项目和研究的协作。 DeSci 的影响与前景产业转化的简化: 由于大学或研究机构的知识产权归属与复杂的流程，学术成果的产业转化过程通常漫长而复杂。DeSci 为学术成果向商业化的转变提供了新的机会，简化了这一过程。通过构建知识产权 NFT 和其他创新机制，DeSci 帮助研究者更直接地将其科研成果转化为商业产品。此外，DeSci 也帮助 VC 发现“under the table”的项目，即那些尚未广为人知但具有潜力的研究项目。打破传统界限: DeSci 不仅局限于科学研究领域，它的概念和工具同样适用于艺术、人文学科，甚至是原生知识系统。这种跨学科的合作和知识共享是 DeSci 的重要特征之一。激发全新的合作形式: DeSci 借助其去中心化的特性，能够在全球范围内促进合作，尤其是对于需要全球环境数据和多学科输入的项目。通过这种方式，DeSci 有望解决一些最为紧迫的全球性问题，如气候变化和公共卫生危机。 DeSci 的关键技术与应用区块链和智能合约：区块链在 DeSci 中起到核心作用，尤其是智能合约。智能合约是自动执行的代码片段，可用于自动化科学出版流程的各个环节，例如同行评审。这些合约可确保流程的透明性和效率，同时也减少了传统出版的时间和成本。去中心化的同行评审和出版流程：DeSci 通过区块链技术消除了传统出版过程中的中间环节，例如期刊协调工作，从而提高研究成果访问的能力和透明度。例如，Ants Review 通过智能合约直接介入作者和评审者之间的交互，以代币为激励，提高同行评审的效率和质量。社区筹集研究资金：区块链技术也用于众筹，使科学家能够直接与患者、生物技术公司或投资者连接，为开放研究市场提供动力。这种资金模式允许科学家绕过传统的资助渠道，直接从社区获得支持。例如，Molecule 通过 NFT 和 DAO 等方式为药物开发等科学研究筹集资金。知识产权管理：在 DeSci 中，NFT 用于管理和开发知识产权，如科学数据或文章。这使得知识产权的共享和转化更加高效，同时也为科学家和研究人员提供了一种新的收入来源。例如，Molecule 利用 IP-NFT 来共享研究项目的所有权及其未来成果。数据透明度和审查：区块链上托管的数据增加了科学研究的透明度，允许科学家轻松访问和存储相关研究的数据库，从而做出更准确的研究决策。DeSci 利用区块链技术的一个独特特性——“永久网络”。这意味着一旦数据被上传到区块链，它就几乎不可能被删除或修改。这个特性对科学研究特别重要，因为它保证了即使在面对政治或社会压力时，科学数据和发现也能保持不变和可访问。这对于保护科学研究的完整性和对抗审查尤其关键，确保科学研究的自由和客观性。去中心化的研究工具和发布平台：DeSci 提供了多功能去中心化平台，如 DeSci Node 和 LabDAO，以支持科研过程，包括各种格式的报告、图表、代码和外部 API 的无缝整合。声誉系统的建立：为了构建高质量和值得信赖的 DeSci 社区，平台需要建立完备的声誉系统，跟踪去中心化平台上的用户交互，如点赞、评论和发布，帮助建立可信度和专业知识。通过区块链，科学家的贡献——无论是同行评审、研究数据的共享，还是在专业培训和指导中的参与——都可以通过发放 NFT 来记录和认证。这些 NFT 不仅作为科学家贡献的直接证据，还可以作为其在科学界声誉的一个度量。这种系统鼓励科学家参与社区建设和知识共享，同时提供了一种更客观和透明的方式来评估和奖励他们的工作。学术界的社交平台：web2 中的 ResearchGate 已经累计融资超过 100M。而 web3 中的这种平台提供了一个新的方式，让科学家、研究人员和其他利益相关者进行交流和协作，通过这样的社交平台，科学家可以分享研究成果、寻求合作伙伴，同时也为 VC 提供了一个发现和投资潜在科研项目的渠道。 DeSci 生态项目 Molecule Molecule 是一个去中心化的生物技术研究筹款平台，目前有大约 40 名科学家在该平台寻找他们项目的资金支持。Molecule 由公民科学运动和药物开发开放化的理念启发，其原始想法来自患者社区，旨在帮助推进和资助早期药物开发。Molecule 建立在以太坊上，包括两个主要系统：Molecule Discovery 和 Molecule Finance。这些系统创造了一个用于分散的模块化药物开发的活跃生态系统。Molecule 利用智能合约和法律合约相结合的方法，形成了知识产权 NFT（IP-NFT），这种新型机制允许任何人共享研究项目的所有权及其未来成果，如知识产权、版税、数据等。Molecule 不仅限于其自身网站的基本功能，而是建立了一个完整且庞大的生态系统，使患者集体和药物开发 DAO 能够维护、管理和与现实世界的知识产权互动。 Data Lake Data Lake 是一个利用区块链技术构建的创新医疗数据捐赠平台，旨在支持医学研究和人工智能的发展。它通过 Polygon 和自身的代币系统（$LAKE）建立了一个桥梁，连接愿意捐赠医疗数据的患者和需要这些数据的研究人员。这一平台的目标是促进疾病治疗方法和新疗法的发现，从而改善医疗保健服务和患者的治疗效果。 Data Lake 的工作方式是从捐赠者的医疗保健提供者处获取医疗数据访问权限，然后对这些数据进行匿名处理，使其可以被研究人员安全地使用。此外，该平台还允许医院和数据捐赠者分享由医疗数据产生的经济回报，从而激励更多的个人和机构参与到医疗数据的共享中来。通过这种方式，Data Lake 既保护了个人隐私，又促进了医学研究的进步。 GenomesDAO GenomesDAO 是一个专注于基因组数据货币化的生物技术去中心化自治组织（DAO）。它结合了去中心化金融（DeFi）的概念，以确保基因组数据的安全性、隐私性和可审计性。以下是 GenomesDAO 的主要特点：服务对象：GenomesDAO 面向个人和组织，为个人提供全基因组测序服务、个性化的基因组报告以及安全的个人 DNA 保险库存储。对于组织，它提供技术支持，创建安全的、参与者拥有的基因组数据库。研究支持：为研究人员提供了访问高质量基因组数据集的能力，帮助他们理解疾病原因和开发新药。代币应用：使用 GENE 代币支付全基因组测序服务，并作为使用他们的加密 DNA 数据保险库进行查询的激励机制。 GenomesDAO 的目标是在保障个人隐私的同时，促进基因组学研究的发展和新药的创新。通过其平台，GenomesDAO 将个人基因数据转化为有价值的资源，同时确保数据的安全和隐私得到保护。 HairDAO HairDAO 是一个致力于治疗脱发的去中心化组织，采用开源的投资和运营模式。它旨在以民主化方式推进脱发治疗的研究与发展，并为早期阶段的脱发研究和相关公司提供资金支持。以下是 HairDAO 的一些特点：多元化参与：HairDAO 鼓励拥有各种技能的人加入，无论是技术性技能还是特定领域的专业知识。奖励机制：通过其代币 $HAIR，HairDAO 奖励那些为解决脱发问题做出贡献的人。用户可以通过上传自己的匿名、加密的基因组数据来获得 $HAIR 作为奖励。文化特色：虽然专注于科学研究，但 HairDAO 在官网和推特上展现出轻松幽默的风格，与传统科研项目形成鲜明对比。它的内容表达和设计风格不拘一格，甚至带有某种哑剧老电影的幽默气质。 Meme 气质：在 DeSci 领域中，HairDAO 以其“脱发”主题和轻松幽默的形象脱颖而出，其推特上甚至使用了发廊的 emoji 符号，增强了其作为 meme 币的特性。 VitaDAO VitaDAO 是一个由 Molecule 发起的去中心化药物开发和社区管理的生物技术 DAO，在长寿领域的研究与开发中处于领先地位。作为全球首个生物技术 DAO，VitaDAO 的主要目标是促进长寿研究的进展，延长人类寿命和健康寿命。以下是 VitaDAO 的一些核心特点：社区治理：VitaDAO 由持有 $VITA 代币的社区成员治理，专注于资助早期的长寿研究项目。资助项目：已经为超过 20 个研究项目提供资助，总额超过 600 万美元，涵盖年龄相关疾病研究和新疗法的探索。研究范围：支持的研究项目包括基础研究和临床前研究。代币持有者的投票权：$VITA 代币持有者参与 VitaDAO 的决策过程，包括项目资助的选择、资金管理和治理活动。为了激励早期长寿生物医药研究的资助，VitaDAO 结合了创新的治理框架和金融工具，如 DAO、NFT 和 AMM。在以太坊上运行的 VitaDAO 不仅共同资助研究，还将研究成果数字化为 IP NFT。VitaDAO 发行的 Token VITA 可以通过为 VitaDAO 贡献工作、资金或其他资源（如数据和 IP）来获得。拥有 VITA 的成员不仅可以参与 VitaDAO 的民主治理，指导其研究方向，还可以从其数据存储库中获利，并管理其知识产权投资组合。这种模式促进了科学研究的创新和民主化，同时为社区成员提供了直接参与科学决策和受益的机会。 ResearchHub ResearchHub 是由 Coinbase 的联合创始人 Brian Armstrong 创立的，旨在改变传统科研期刊发布模式的平台。该平台最近在 6 月 15 日完成了 500 万美元的 A 轮融资。ResearchHub 打造了一个替代传统期刊的“Hub”系统，允许科学家或学者直接在这些中心中公开发布和讨论科学或学术内容，从而避开传统出版的审查过程，加速信息的传播，并在发布后进行同行评审。用户在 ResearchHub 上的活动可以获得 ResearchCoin（RSC）奖励，这是一种在以太坊平台上发行的用于科学研究的 ERC-20 加密货币。RSC 旨在激励科学社区共享、审查和策划信息。用户可以通过以下方式获得 RSC 奖励：共享研究论文的 PDF（前提是不侵犯版权）评论和讨论科学研究对科学论文进行同行评审接收其他用户的 RSC 打赏开发开源功能此外，用户还可以为同行评审、论文摘要或实验室中的新方法设置 RSC 赏金。还可以通过“预注册”项目的方式，在研究工作开始前在论坛帖子中筹集加密货币来资助研究。据 ResearchHub 表示，该平台上的活动随时间不断增长，尤其是同行评审活动最为活跃和前景广阔。 DeSci 与传统科研环境的比较 DeSci 环境提供了一种更去中心化、透明和协作的科研环境，与传统的、更加中心化和闭门造车的科研环境形成鲜明对比。 DeSci 的挑战与未来展望当前 DeSci 领域面临的技术和运作挑战同行评审机制：在 DeSci 中，同行评审仍然是一个关键的质量控制步骤。例如，Ants-Review 提出了一个基于区块链的激励协议，旨在解决传统同行评审中的昂贵、低效率和中心化问题。然而，这个系统还面临一些关键问题，如审查资格的确定、防止恶意行为和作弊等。项目资助：虽然区块链提供了一种新的“众筹”模式，但大型科研项目的资金支持仍是一个挑战。小型项目可以利用 NFR（非同质化确权）模式解决资金问题，但大型项目通常需要国家层面的投资。隐私保护：在 DeSci 中，要在促进透明度和协作与保证数据机密性之间找到平衡。零知识证明（ZKP）技术在这方面发挥着关键作用。多样性参与：DeSci 社区的构成反映了加密和科学领域的现有人口统计特征，其中女性和其他少数群体的代表性不足。这不仅限于性别差异，也涉及种族、地理和经济背景的多样性。这种缺乏多样性可能导致偏见和研究方向的局限性，限制了 DeSci 能够探索和解决的问题范围。为提高包容性，DeSci 项目需要积极吸引和鼓励更广泛群体的参与。这可能包括提供教育资源、建立合作伙伴关系，以及确保决策过程中的多元声音得到听取。 DeSci 的长期影响与潜在发展路径创新的资金筹集方式：如 Gitcoin 这样的平台，通过二次筹资等新机制，为项目提供资金。知识产权管理：例如，Molecule 项目通过构建知识产权 NFT (IP-NFT)，创造了一种新的知识产权管理方式。数据市场的发展：开放的数据市场将激发新的合作形式，DBDAO 等创新数据库结构，允许个人从其数据中获益。紧急事件资金筹集的重要性：DeSci 在应对紧急事件，如新冠疫情等公共卫生危机时，其筹集研究资金的能力显得尤为重要。传统政府资金往往按照财政年度预算进行分配，这在突发事件面前显得不够灵活和迅速。相比之下，DeSci 利用其去中心化的特性，能够迅速动员资源，集中资金用于关键研究和应对措施。这种速度和效率是传统资金筹集方式难以比拟的。这种快速反应的资金筹集方式，在未来可能成为应对全球性紧急卫生事件的关键工具。如何促进 DeSci 与传统科学领域的融合透明的经费使用和管理：借助 DeFi 经验，DeSci 可以实现更高效的经费使用。资源共享的优化：通过智能合约，可以更方便地共享科研设备等资源，促进资源的高效使用。全球化合作的促进：去中心化科学借助区块链技术可以在全球范围内促进合作，特别是对于需要全球环境数据的项目。 AIGC 技术的应用：人工智能内容生成（AIGC）可以用于提高科研文本的生产力，帮助更好地展示研究成果。促进开放科学和跨学科合作：DeSci 支持和加强了开放科学的概念，即使科学研究和数据对所有人开放，增加透明度和可访问性。这有助于提高科研的质量和影响力。DeSci 环境鼓励不同学科之间的合作，通过区块链和智能合约技术，打破传统学科间的障碍。跨学科合作对于解决复杂问题，如气候变化和公共卫生危机，尤为重要。结论与建议对于科研机构和投资者，DeSci 提供了一种新颖的科研资金筹集和项目管理方法。例如，VitaDAO 的案例表明，通过 DeSci 模式，科研项目可以从专业领域的 DAO 获得资金支持，并通过 DAO 成员的投票进行管理。这种模式为科研人员提供了对资金分配过程的透明度，并使资金提供者能够直接参与决策过程。 DeSci 目前的主要目标是解决科学研究中的资金、组织和透明度问题。DeSci 使用区块链技术的透明性和不可变性，提供了一种新的科学研究资金筹集和管理模式。这种模式可能促进不同研究机构和私人资助者之间的更紧密合作，帮助缩小基础研究和临床研究之间的“死亡谷”。同时，它也可能为年轻科学家提供更多支持非传统研究的机会。 DeSci 极大地提高了学术出版的效率。通过去中心化的同行评审和出版流程，减少了出版时间和复杂性，使科学知识更快速地传播。DeSci 通过提供一个开放、透明的平台，减轻了传统学术出版市场中的垄断问题。这有助于增加出版多样性，为更多研究者提供发表机会，从而促进科学研究的多元化和民主化。来源：金色财经

金色财经2023-12-14

知名大学华人学者被捕将6岁娃关院子涉嫌虐待儿童! 保释要花60w刀!

，可以很严重。佛罗里达大学的两名生物科学家近日就因严重虐待儿童和忽视儿童被捕。他们“虐待儿童和忽视儿童”的行为——在佛罗里达大学工作期间和过夜时将孩子锁在临时笼子里数小时。据多家美媒报道，涉事的两名生物学家分别是35岁的Dustin Huff和31岁的华人学者Xie某。二人在12月8日被捕，罪名是严重虐待儿童和忽视儿童。事情被揭露始于一名 6岁儿童跟老师反映自己不想回家，因为他的爸妈建了一个笼子，他妈妈工作时，爸爸就把他锁在里面。当地部门随即就此事展开了调查。儿童和家庭事务部（Department of Children and Families）调查人员更直接去到了Xie某和Dustin Huff位于Southwest 24th Avenue附近Portofino 社区的家中。调查人员称，这对夫妇会把他们6岁的儿子关在一个木床架做成的笼子里。二人会把孩子单独留在家里，这个笼子已经在孩子的房间里放了一年。除此之外，调查人员还在另一个孩子的主卧室衣柜里发现了第二个临时笼子。这两个笼子都有栏杆和弹簧。孩子要是在里面动作稍大，很可能会受伤。 Dustin Huff和Xie某已经在佛罗里达大学就职多年。2017年12月，Dustin Huff入职佛罗里达大学园艺科学系的生物科学家。Xie某则担任植物病理学部的安全经理。根据佛罗里达大学释出的信息，Xie某于2016年夏季毕业，获得园艺科学硕士学位，Dustin Huff则在2015年春季毕业，获得农业与生命科学学院理学学士学位。目前二人被指控犯有三项重罪：两项严重虐待儿童罪和一项忽视儿童罪。据阿拉楚阿县监狱网站称，盖恩斯维尔警察局警官将两人带到阿拉楚阿县监狱，每人的保释金为 60w美元。两人周一已被禁入佛罗里达大学。 Xie某周一未认罪。截至周二晚，Dustin Huff尚未提出抗辩。

加拿大乐活网2023-12-14

AI模型应用出新不断，AI人工智能ETF(512930.SH)上涨1.18%，近6个交易日连续获资金净流入

8万元。消息面上，近日斯坦福大学AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（WindowAttentionLatentTransformer）。据了解，这是一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。从展示的案例来看，W.A.L.T的效果媲美Gen-2比肩Pika，其可以根据自然语言/图片提示生成逼真的2D/3D视频或动画。近期，AI视频生成领域进展不断，海内外多家企业先后推出相关AI视频生成工具或对原有的产品进行及时更新。 2023年11月16日，科技巨头Meta推出了文生视频模型EmuVideo。EmuVideo可以通过自然语言生成高质量视频，它将视频生成分为两个步骤，首先生成以文本为条件的图像，然后生成以文本和生成的图像为条件的视频。上海证券指出，具备文生视频功能的视频类生成式AI在领域，能够有效降低创作者的创作门槛，提高创作效率，在游戏、广告等领域有其独特的优势。后续随着算力设施的进一步建设和视频类生成式AI模型的完善，有望在视频领域出现新的现象级应用，推动生成式AI的持续发展。 AI人工智能ETF(512930.SH)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数从沪深市场中选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2023年11月30日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、韦尔股份(603501)、科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)、中科曙光(603019)、浪潮信息(000977)、德赛西威(002920)，前十大权重股合计占比49.35%。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-14

研究表明吸烟或导致大脑萎缩

美国华盛顿大学医学院科学家的一项最新研究表明，吸烟可能导致大脑萎缩。戒烟可防止脑组织的进一步萎缩，但并不能使大脑恢复到原来的大小。这项研究有助于解释为什么吸烟者的认知能力会下降以及罹患阿尔茨海默病的风险会升高。相关论文发表于最新一期《生物精神病学：全球开放科学》杂志。

金融界2023-12-14

华裔“AI女神”联手谷歌打造又一利器！人工智能AIETF(515070)或迎布局良机

资金净流入。消息面上，日前，华裔AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（Window Attention Latent Transformer）——一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。从展示的案例来看，W.A.L.T的效果媲美Gen-2比肩Pika，其可以根据自然语言/图片提示生成逼真的2D/3D视频或动画。平安证券认为，科技创新是产业升级的重要动力。在国家政策支持以及行业景气回升的大背景下，预计2024年人工智能行业将获得较好的发展，AIGC应用落地将提速。人工智能AIETF(515070)紧密跟踪中证人工智能主题指数，场外联接基金（A类008585/C类008586）；助力投资者一键布局中国机器人与人工智能AI产业；机器人ETF(562500)是全市场规模最大的机器人主题ETF，紧密跟踪中证机器人指数，场外联接(A类：018344；C类：018345)。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-13

分布式科学概念走红 DeSci能否让科研工作Web3化？

速了科学发现和创新。通过DeSci，科学家们可以直接通过其研究成果获得经济收益，例如通过数字资产代币化。同时，去中心化的数据存储和验证系统提高了研究数据的完整性和可信度。在DeSci模式下，研究成果和数据更容易被共享和验证，从而增强了科研成果的可重复性和普遍性。此外，DeSci运动还为科学研究带来了新的治理和资金模式，如去中心化自治组织（DAO）和基于Web3的声誉系统。这些创新不仅为研究人员和项目提供了新的资金渠道，还提高了科研决策的民主化程度。一览DeSci概况：用区块链技术解决传统科研的弊病 DeSci（分布式科学）当前处于一个迅速发展和不断探索的阶段。作为一种新兴的科研模式，DeSci正逐步展示其在改善科学研究领域中的潜力。DeSci的核心是运用去中心化和区块链技术来改革传统的科学研究和管理方式，从而解决一系列长期存在的问题。 1、资金分配的公平性：在传统科研体系中，资金往往集中于少数顶尖研究机构和个别科学家手中，导致资源分配不均。DeSci通过去中心化的资金筹集和分配机制，如DAO（去中心化自治组织），为更广泛的科研人员提供了获得资金的途径。这种模式降低了资金获得的门槛，促进了科研领域的多元化和民主化； 2、知识产权的管理与共享：DeSci采用区块链技术来管理知识产权，允许科学家们更方便地共享他们的研究成果，并从中获得相应的回报。例如，将研究成果转化为数字资产，如NFT（非同质化代币），使科研人员可以直接从其成果中获益，同时也促进了知识的共享和传播； 3、研究成果的可访问性和可验证性：DeSci通过去中心化的数据存储和共享平台，如IPFS（星际文件系统），提高了研究数据的安全性和可访问性。这种方式确保了研究成果的透明度和可追溯性，增加了科研成果的可信度和可重复性； 4、科研过程的透明性和民主化：DeSci利用Web3技术和去中心化的治理结构，如基于声誉系统的评审过程，提高了科研决策的透明度和公平性。这种模式鼓励了更广泛的社区参与和协作，允许不同背景和领域的人参与到科学研究的各个阶段。 DeSci生态的代表性项目 DeSci在现实中的应用案例和发展方向：为科研人员带来持久公平的收益渠道 DeSci运动在现代科研中突出展示了去中心化和区块链技术的应用，这体现在数字资产的代币化和高效的数据存储技术等方面。科研成果的代币化有两种主要形式：一是将科研成果转化为非同质化代币（NFT），直接为科研人员带来经济收益；二是通过去中心化自治组织（DAO）众筹科研经费，并发行代币，共同拥有研究成果的版权。 VitaDAO是DeSci运动中一个重要的例子，作为Molecule旗下最著名的社区管理和去中心化药物开发的DAO集体，它也是世界上第一个生物技术DAO。VitaDAO致力于加速长寿空间的研发，延长人类的寿命和健康寿命。它结合了新颖的治理框架和金融工程工具，如NFT和算法自动化做市商（AMM），在以太坊区块链上运行，并以IP NFT的形式共同资助和数字化研究。VITA代币的发行和使用机制，以及其在DAO治理中的作用，为长寿生物制药的早期资金提供了新颖的激励措施。 VitaDAO运行概念图此外，DeSci运动还采用了IPFS（InterPlanetary File System）这种高效的点对点数据存储技术。IPFS通过将文件转化为使用哈希值加密的区块，实现了数据的安全存储和共享，提供了一种替代传统中心化平台的存储和共享科研成果的方式。去中心化金融（DeFi）技术也在DeSci中发挥着重要作用，例如在Ants-Review项目中，通过将同行评议过程转移到链上，采用时间戳和工作量证明等链上验证手段设置科研激励制度，实现了更透明和公正的评审过程。 DeSci运动中还出现了基于Web3的声誉系统，这种系统通过提高评分造假的成本，增强了系统的可信度和安全性，这与传统Web2中的声誉系统形成了鲜明对比。通过这些技术手段，DeSci运动不仅构建了一个更加公平、透明和去中心化的科学研究环境，还激励了创新和知识共享，对传统科研的资金来源、分配方式和知识产权保护提出了新的挑战。尽管仍处在早期阶段，但DeSci的积极尝试仍然值得行业的肯定 DeSci，作为一个新兴的生态系统，目前还处于早期探索阶段，它的真正潜力和效果有待时间的考验。自2021年底以来，随着牛市的高峰和第一个DeSci赛道在LisCon的以太坊会议上的启动，DeSci项目数量急剧增加。然而，大多数这些项目尚未在主网上完全启动，他们的成败仍悬而未决。面对的挑战包括知识产权的管理和货币化、去中心化身份和数据验证协议的成熟度、研究方法和数据集的可重复性以及法规遵从性等问题。这些挑战的解决对于DeSci经济的合法化、吸引更多的资金和研究参与至关重要。尽管DeSci是一项艰巨的任务，且大多数项目仍处于早期阶段，但它为个人提供了许多未开发的机会，从对公共产品的贡献中获益。社区可以资助对他们最重要的研究，科学家可以通过其工作流程更轻松地获利，整个系统可以通过默认采用开放和可验证的数据实践变得更加强大。透明的数据集和方法提高了研究的可重复性，从而可能使科学发现变得更加频繁和富有成果。最终，DeSci生态系统的所有参与者都可能从这一创新模式中获益。总的来说，DeSci代表了科学研究领域的一个激动人心的新方向，虽然它还处于初级阶段，但它的成功将为科研工作的开放性、透明度和民主化带来革命性的变化。来源：金色财经

金色财经2023-12-13

便携式AI系统可将大脑思想翻译成语言

组织网11日报道，澳大利亚悉尼科技大学科学家开发出了首款便携式、非侵入性的人工智能系统，可解码无声的想法并将其转化为有形的文本。这项技术可帮助那些因疾病或受伤（包括中风或瘫痪）而无法说话的人进行沟通，也有望实现人与仿生手臂或机器人等设备之间的无缝通信。最新研究代表了将原始脑电图（EEG）直接翻译成语言的开创性努力，标志着该领域的一次重大突破。

金融界2023-12-13

科学家发明小鼠虚拟现实护目镜

拟现实护目镜可以创造令人信服的世界，使科学家能够研究动物在各种场景下的大脑活动。研究人员表示，这项技术使啮齿动物神经科学研究更接近电影《黑客帝国》中的场景，实现了与现实世界无法区分的模拟。

金融界2023-12-13

微软要爆发了，AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资

是将理论发展成可实现的技术。这一阶段，科学家和工程师们需不断在第一步理论的基础上进行技术创新和优化，将理论转换成现实，这个阶段的成功实现是基于第一阶段理论基础的支撑。最后，第三阶段是科技应用于社会，服务于人类。这一阶段，需要将科技成果转化为实际产品服务和解决方案，从而推动达到贡献社会，服务于人类的目的。这一阶段的成果，如果没有前两个阶段作为基础是无法实现的。总的来说，科技发展遵循着一个不可分割的三阶段递进关系，即底层基础理论的形成，理论发展成技术以及技术应用于社会。 AI的理论基础人工智能 (AI) 的概念，其实已经存在了几个世纪。但我们今天所熟知的现代人工智能领域的相关理论，在20世纪中叶才开始形成。有几位先驱为该领域的发展做出了贡献，人工智能的发展能走到今天，尤其离不开杰佛瑞.辛顿。对于人工智能发展方面的努力，杰弗里ꞏ辛顿（Geoffrey Hinton）是一位著名的计算机科学家，并且获得了许多奖项和荣誉，包括被称为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖。杰弗里.辛顿对人工智能（AI）领域做出了重大贡献，尤其是在深度学习领域。辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展，并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用，为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路前面，我们介绍了人工智能的发展流程，在之前的数十年的研究中，人工智能一直处于一个理论的状态。那么ChatGPT的横空降世，又意味着什么呢？ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别，在于它真真实实的是一个人工智能。它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向，就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。其实，人工智能现今只是停留在一个技术的层面。虽然技术已经出现，但是人工智能的应用还处于起步阶段，需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中，ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理，成功实现了自然语言生成和理解的能力，并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样，他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练，它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。在这个过程中，ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子，它跟着人类一起成长，从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念？为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品，都不能真正算得上是人工智能？因为它们是逆着人性的，而人工智能必须得符合人性。就以讯飞为例，科大讯飞是一家做语音识别的公司，这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始，而他们在十年前就提出了AI的概念，同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习，自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯，不能被称为AI。多年以来，科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家，很多公司研发的并不是真正的AI，却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用在现今开启的人工智能新时代中，人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现，让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向：未来人工智能，一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后，会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而，尽管我们意识到社会正在快速发展，但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。早在2011年，汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念，该概念旨在通过物联网实现生产供应、制造和销售信息的数字化和智能化，从而实现快速高效和个性化的产品供应。这种新型工厂被称为“智能工厂”，并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此，我们可以确定第四次工业革命已经到来。前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃，它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中，我们不难看出一种共性。那便是产品会先出现，人类再围绕技术搭建平台，最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。第四次工业革命而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。早在上世纪五十年代，当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划，旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。在达特茅斯会议之后，人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代，IBM公司成立了一个名为 “IBM 人工智能研究中心” 的机构，专门研究和开发人工智能技术。此外，许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究，并获得了政府和企业的资助。据统计，自2010年以来，人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据，2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看，对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示，到2029年，全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元，未来六年的复合年增长率将高达44%。可以看出，我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台：了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。在传统的工业生产中，挖掘石油的流程通常是这样的：首先，需要进行地质勘探，找到可能含有石油的地点开采石油。其次，需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。最后，将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。然而，在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。然后，我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。最后，我们只需要等待“石油”的开采，也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。这意味着，这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面，一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。虽然AI行业正在如火如荼地发展，但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤，从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤，包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说，不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的，我们Ai Financial也从不做预测，而是用事实说话，但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。在AI价值链中，大致包含以下几个角色： 1. 模型构建者Model Builders：包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界，AI算法还处于百家争鸣的阶段，随着计算机的计算能力的指数级的上升，要说哪一种算法可以形成技术壁垒，还为时过早。而且，即使AI算法真的成为了技术壁垒，但是否能成为一个企业的真正护城河，那又是另外一回事；历史告诉我们，技术方便最强的，不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers：这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈，但这些服务必不可少，可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争，但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU（“芯片”）Hardware and GPUs (“chips”)：人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司，以及 Google 等创建定制 AI 硬件（如张量处理单元，Google定制的AI 加速器，根据算法和模型的特征，优化的芯片的使用效率和计算速度）的公司，都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值，尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications：这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别，可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers：AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。最终，人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如，一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。投资的基本原理不会发生太大变化，对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。微软就是一个非常好的例子，它利用AI拓展了自己的盈利渠道，同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本，并且拥有价值链的很大一部分，有庞大的利润池可供扩展。简单来说，就算在AI领域有所失误，他也有自己稳定的业务，公司盈利有保障；长期来说他有极高的上限，短期增长也具备爆发力，所以我们可以说，在AI赛道已经开始起飞的当下，微软是极具投资价值的共公司。

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