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美股开盘：道指涨近350点中概股多数走高BOSS直聘绩后涨近5%

级 OpenAI开价1000万美元招揽谷歌研究人员据消息人士透露，OpenAI与谷歌的人才争夺战正在升级，其试图用高价和顶尖资源来吸引对方的优秀研究人员。知情人士透露，OpenAI可能会在最新一轮融资之后，对顶尖人工智能人才给出价值500到1000万美元的薪酬合同，并以运行测试顶级模型、使用顶级芯片在内的种种条件挖谷歌墙脚。桥水Q3持仓动向揭晓：新增英伟达、博通等热门股据13F文件显示，桥水2023年第三季（截至9月30日）持仓总市值达到165.45亿美元，较第二季度末的161.9亿美元规模小幅提升。其中博通、奈飞是桥水投资组合在第三季度增加的新公司，桥水新增54,041股博通股票，占投资组合的0.27%；新增94,950股Netflix股票，占投资组合的0.22%。此外，桥水还新增了今年的热门股英伟达，共计持有48108股，价值2093万美元，占其投资组合的0.13%。腾讯音乐第三季度净利润12.6亿元，同比增长15.6% 腾讯音乐第三季度总收入为人民币65.7亿元，净利润为12.6亿元，同比增长15.6%。唯品会Q3营收同比增长5.3%，GMV增至425亿元唯品会Q3总净营收227.7亿元，上年同期为216亿元，同比增长5.3%；归属于公司股东净利润12亿元，上年同期为17亿元，同比降低29%。唯品会第三季度GMV为425亿元，同比增长13.1%。

金融界2023-11-14

11月14日晚间要闻盘点：新规！信用卡每月少还100元内可视作全额还款，广州住房公积金实行“认房不认贷”

间举办“FF中东战略发布会”。微软与谷歌将不会挑战欧盟的数据迁移法规微软和谷歌表示，两家公司将不会对欧盟的一项法律进行挑战，该法律将要求两家公司让人们更容易在社交媒体平台和互联网浏览器等相互竞争的服务之间迁移数据。鸿海集团回应被调查一事：在积极应对之中尚无明确结果富士康母公司鸿海集团的业绩说明会上，鸿海财务长黄德才在回答“鸿海近几个月在接受中国有关部门检查，检查是否已结束”的问题时表示，目前集团生产经营一切正常，会积极配合相关单位，希望可以尽快完成相关的工作，减轻大家对于不确定性的担心。“我们也在积极的应对之中，若是有明确的结果，其实现在还没有结果，我们一定会公告让大家知悉。”

金融界2023-11-14

微软与谷歌将不会挑战欧盟的数据迁移法规

微软和谷歌表示，两家公司将不会对欧盟的一项法律进行挑战，该法律将要求两家公司让人们更容易在社交媒体平台和互联网浏览器等相互竞争的服务之间迁移数据。

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

%，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)。

金融界2023-11-14

OpenAI首席执行官：AI芯片短缺明年有望缓解

短缺将会缓解。他补充说，许多公司，包括谷歌、微软和AMD等巨头，都打算与英伟达竞争。 OpenAI等公司今年引领了生成式人工智能的热潮，它们依靠英伟达的GPU提供高效运行ChatGPT等应用所需的计算能力。OpenAI之所以能够获得这些昂贵的GPU，得益于微软的资金支持。英伟达在销售这些处理器方面非常成功，现在它的市值超过了1万亿美元。该公司设定了2023年生产50万颗GPU的目标，并计划到2024年将产量提高两倍，达到至少150万颗。

金融界2023-11-14

谷歌痛批“苹果税”：Safari搜索广告收入要被抽佣36%

Alphabet旗下谷歌的首席经济专家周一称，该公司通过苹果公司(AAPL.US)Safari浏览器进行的搜索广告收入中，有36%要支付给苹果公司。芝加哥大学教授Kevin Murphy在华盛顿司法部反垄断审判中为谷歌辩护时披露了这一数字。谷歌的主要诉讼律师John Schmidtlein在Murphy说出这个数字时显然有些退缩，因为这个数字本应保密。谷歌和苹果都反对公开披露协议的细节。在上周提交给法院的一份文件中，谷歌辩称，披露有关该交易的额外信息“将不合理地损害谷歌相对于竞争对手和其他交易对手的竞争地位”。这两家公司自2002年以来就建立了合作关系，使谷歌成为苹果Safari浏览器的默认搜索引擎。如今，这笔交易是谷歌默认交易中最重要的一笔，因为它为iPhone设置了搜索引擎。而iPhone是美国使用最多的智能手机。美国司法部将该协议作为目标，因为谷歌显然在非法维持其在搜索引擎和搜索广告市场的主导地位。

金融界2023-11-14

贝莱德Q3大换仓减持苹果逾800万股

，微软和英伟达均遭200多万股的减持，谷歌也遭到近800万股的减持。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。

金融界2023-11-14

探索区块链和人工智能的未来

（由微软支持）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

金色财经2023-11-14

音乐的未来：生成式人工智能如何改变音乐产业

可以存在，而且可以是好的。不久之后，谷歌推出了MusicLM，这是一种文本到音乐的工具，可以根据基本提示生成歌曲；保罗·麦卡特尼 (Paul McCartney) 使用人工智能为披头士乐队的新曲目提取约翰·列侬 (John Lennon) 的声音；格莱姆斯向创作者提供了使用人工智能克隆她的声音的歌曲流的 50% 的版税。也许最重要的是，Meta 开源了MusicGen，这是一种音乐生成模型，可以将文本提示转换为高质量的样本。仅这一举措就催生了一系列新应用程序，这些应用程序使用和扩展该模型来帮助人们创建曲目。类似于乐器、录制的音乐、合成器和采样器在推出时都增加了音乐创作者和消费者的数量，我们相信生成音乐将通过模糊艺术家、消费者和制作人之间的界限来帮助艺术家实现类似的创造性飞跃和表演者。通过极大地减少从想法到创作的摩擦，人工智能将使更多的人能够创作音乐，同时也提高现有艺术家和制作人的创作能力。在这篇文章中，我们将深入了解人们今天在做什么，探索人工智能音乐可能的发展方向，并概述一些处于该领域前沿的新兴公司和能力。为了便于理解，这篇文章围绕 5 个核心用例构建，但我们发现另一种对这些产品进行分类的有用方法是按目标受众——为日常消费者构建的产品与具有商业用例的产消者/创造者有很大不同。我们展示了下面的重叠：实时音乐流媒体到目前为止，大多数新兴的生成流媒体产品都属于功能性音乐类别：Endel、Brain.fm和Aimi等应用程序。它们会生成永不停歇的播放列表，帮助您进入某种情绪或头脑空间，然后根据一天中的时间和您的活动进行调整。（然而，功能性音乐开始与传统音乐融合，像 UMG 这样的强大唱片公司与 Endel 这样的生成音乐公司合作，创建流行新专辑的“功能性”版本。）在 Endel 应用程序中，您可以听到处于“深度工作”模式与“尝试放松”模式时的声音有何不同。Endel 还与创意人士合作，根据他们的作品制作音景，例如生成专辑。音乐流媒体领域的大多数产品都专注于音景或背景噪音，并且它们不产生人声。但是，不难想象未来人工智能驱动的流媒体应用程序也可以用人工智能生成的声音创作更多传统音乐。正如录制的音乐带来了长时间播放专辑作为一种音乐格式一样，我们可以想象生成模型使“无限歌曲”成为一种新格式。如果您不必用文本提示产品，这会变得更有趣。如果您可以提供有关您感兴趣的流派或艺术家的一般指导，甚至允许它在不需要提示的情况下从您过去的收听历史中学习，该怎么办？或者，如果该产品连接到您的日历以在大型会议之前提供完美的“激励”播放列表会怎样？ Spotify 一直在向个性化、自动生成的播放列表迈进。今年 2 月，他们推出了一款AI DJ，可以设置精选的音乐阵容和评论。它基于您听过的最新音乐以及您最喜欢的旧音乐 - 而且它会根据您的反馈不断刷新阵容。本月，他们推出了“ Daylist ”——一个自动播放列表，可以根据您通常在特定时间收听的内容每天更新多次。不出所料，Spotify 并没有生成新音乐，而是从现有歌曲中整理这些播放列表。但该产品最先进的版本可能会涉及人工智能生成和人类创建的内容、音景、乐器和歌曲的组合。音乐旅途中的时刻 Midjourney 和 Runway 等产品使消费者能够创建令人印象深刻的视觉内容，而以前需要了解和使用昂贵、专业且繁琐的工具。我们已经看到图形设计师等创意专业人士采用这些早期的生成式人工智能工具来加快工作流程并更快地迭代内容。我们期望在音乐领域看到类似的产品——人工智能驱动的工具，将灵感到表达的摩擦减少到零。生成音乐的“中途时刻”——当创作一首高质量的曲目对于日常消费者来说变得足够快速和容易时——将对音乐行业产生巨大的影响，从专业制作人和艺术家到新一类的消费者创作者。我们的终极梦想？一种端到端工具，您可以以文本、音频、图像甚至视频的形式提供有关您想要创建的曲目的氛围和主题的指导，然后人工智能副驾驶将与您合作编写并制作歌曲。我们并不认为最受欢迎的歌曲将完全由人工智能生成——音乐中存在人为因素，以及与艺术家之间无法替代的联系——但是，我们确实期望人工智能的帮助将使普通人成为音乐家。我们喜欢这个声音！来源：金色财经

金色财经2023-11-14

A 轮融资 4000 万美元的 RiscZero 现在可以测试了

是使用测试网SepoliaETH向其他谷歌邮箱进行转账。您可以通过 http://faucet.paradigm.xyz 获取测试网的领水。如果您的推特等级不够，您可以使用L0的买水，并通过 http://testnetbridge.com 进行交互。您只需输入对方的谷歌邮箱，然后输入金额，并点击"send"按钮。然后，您需要在钱包中确认转账即可。领先的通用零知识 (ZK) 虚拟机技术开发商RISC Zero已筹集4000 万美元A 轮融资。本轮由 Blockchain Capital领投，种子轮领投方跟投。 Bain Capital Crypto参与，其他知名投资者包括 Galaxy Digital、IOSG、RockawayX、Maven 11、Fenbushi Capital、Delphi Digital、Aglaé Ventures、IOBC、Tribute Labs 的 Zero Dao、Figment Capital 和 Alchemy Ventures。来源：金色财经

金色财经2023-11-14

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