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SmartChain高性能超算公链打造划时代超算生态体系

ain将为AI生态提供新一代的算力形态进化，利用先进的算法技术和先进的硬件设备，以及在庞大的数据库中高度优化算法的优势，从而提高AI的速度和数据处理能力。这是一次“算力”的革命，它将无处不在。相信在不久的将来，Smart Chain分布式超算公链将会成为人类科技发展的新的里程碑。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

Smart Chain高性能超算公链,打造划时代超算生态体系

ain将为AI生态提供新一代的算力形态进化，利用先进的算法技术和先进的硬件设备，以及在庞大的数据库中高度优化算法的优势，从而提高AI的速度和数据处理能力。这是一次“算力”的革命，它将无处不在。相信在不久的将来，Smart Chain分布式超算公链将会成为人类科技发展的新的里程碑。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

浅谈重塑世界之区块链和AI的交汇

的原因，重要的一点是要考虑驱动智能系统进化的核心输入。机器学习（ML）从根本上来说是由数据（大量数据，但质量越来越高）、反馈机制和算力驱动的。目前，人工智能和机器学习领域的主要参与者，如OpenAI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持），正在整合资源，并建立起围绕自身模型和数据的壁垒。然而，这种做法可能破坏了最初催生该行业的协作开发周期，抑制了行业的发展势头，尽管他们在计算、数据和分销方面具有早期优势。区块链，例如以太坊，提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统。它推动了开源创新，并支持了一系列数字原生原语。这些原语在一个越来越由生成式AI塑造的世界中具有重要地位，因此区块链有望成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。区块链的去中心化特性提供了更加安全、透明和可信的数据管理方式。通过将数据存储在分布式网络中，并使用加密算法确保数据的完整性和真实性，区块链为人工智能研究和开发提供了信任基础和数据共享的机制。在人工智能领域，数据是至关重要的。然而，数据的获取和管理往往面临许多挑战，如数据安全性、数据隐私和数据分发等。区块链通过建立分布式的数据存储和管理系统，允许参与者共享和访问数据，同时保持数据的安全性和隐私性。这为人工智能研究和开发提供了更加开放和合作的环境。此外，区块链还可以解决人工智能算法的透明性和可解释性问题。人工智能算法往往是黑箱，难以理解其决策过程和判断依据。区块链可以记录和追溯算法的训练过程和数据输入，使得人工智能的决策过程更加透明和可解释。总而言之，区块链有着广阔的应用前景，尤其在人工智能领域的开源研究和开发中。它为数据管理、数据共享、算法透明性和可解释性提供了解决方案，促进了人工智能领域的协作和创新。我们相信，区块链将成为人工智能领域开发的重要动力，推动行业朝着更加开放和合作的方向发展。 3、当今市场状况今年，大量资金已经投入到人工智能的核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序，例如聊天机器人、客户支持和编码助手。然而，在传统领域里，对于人工智能产生的价值在哪里积累并不明显。当前的场景中，人工智能很有可能成为一股中心化力量，并继续扩张Web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，参与者们已经在扩展硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面进行投资。许多头部巨头们正朝向全栈模式发展，通过并购或专利合作的方式，从云服务提供商如AWS到硬件制造商如英伟达（Nvidia），再到老牌巨头如微软。这些巨头们正在进行规模和利润的争夺，但超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能齐全，但却难以区分。这些产品为用户提供了自定义API的灵活性和价值，但也呈现出资金缺乏和扩展能力不足的问题。在这个市场环境下，开源的解决方案显得尤为重要。开源软件可以提供更好的性能、成本更低、更好的可重复性和可扩展性。在开源的模型、工具和库的基础上，开发者可以更加灵活地构建自己的应用，并快速响应市场和用户需求。总之，人工智能市场的未来发展趋势与开源和开放合作密不可分。去中心化的开源生态系统可以降低人工智能发展中的壁垒，为更多人提供机会，从而推动行业的发展和技术的进步。 4、开源建设势头当前，开源系统和工具正在鼓励大大小小的企业直接利用预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，使创造力得到了更加充分的发挥。值得注意的是，据谷歌泄露的一篇文章概述，闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。目前，有96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。过去，AWS、Google Cloud和Azure这三大巨头是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。然而，这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。在这种情况下，开源系统和工具的应用将是一个强大的颠覆者。开源系统和工具可以为企业节省成本，降低依赖性，并提供更加灵活的解决方案。企业可以依据自己的需求选择开源系统和工具，并且可以对其进行定制和优化，以满足自身的业务需求。总之，开源系统和工具的广泛应用将颠覆云服务寡头垄断的市场环境，并给企业带来更加灵活和经济的解决方案。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。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凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场使用区块链技术来建设更好的数据市场是一个具有潜力的方向。数据在机器学习中扮演着基础信息输入的角色，庞大的数据库如Common Crawl和The Pile使得基础模型获得了全球的关注。企业可以利用这些数据来完善产品供应的基础模型，或者用于建立未来的竞争优势。数据最终将成为用户和个人模型之间的桥梁，个人模型可以在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争成为了一个必不可少的前沿领域，区块链技术可以在这个领域中占据优势，尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。数据质量比数量更为重要。早期研究表明，未来高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定的优势，但它也存在模型质量恶化和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会面临非合成数据源的枯竭的风险。区块链技术通过其协调机制和证明原语，为支持去中心化市场提供了优化的可能性，使用户能够共享、拥有或变现用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，Web3可能成为更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。目前，区块链技术已经在支持去中心化的训练、微调和推理过程方面取得了进展，同时也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型通过高效的微调过程进行改进，其输出精度已经可以与较大的模型相媲美。因此，在数据来源和微调数据方面，趋势已经开始从数量转向质量。能够跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进模型复现性和透明度，从而推动更高质量的模型和输入的发展。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。内容模仿爆发即将到来的内容模仿浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。利用零知识证明实现机器学习的无限知识区块链行业正在寻求技术解决方案，既能够实现资源高效计算，又能够保持无需信任的特性，而零知识证明（ZK）正是在这方面取得了重大进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机等系统的资源瓶颈问题，但ZK证明实际上提供了许多与人工智能相关的有价值用例。一个明显的例子是对现有用例进行简单扩展：通过高效而简洁的方式验证计算密集型过程，比如在链下运行机器学习模型，这样最终的产品（如模型推理）可以以ZK证明的形式在链上整合。通过将存储证明与协同处理相结合，我们可以在不引入新的信任假设的情况下，使得链上应用程序更加灵活和敏捷，大大增强其功能。当使用ZK证明调用API时，我们可以验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在敏感行业如医疗保健或保险中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权来更有效地进行合作，并从共享学习中受益，同时仍然保持着自己资源的所有权。最后，ZK证明在区分人工数据和合成数据这一日益相关而又具有挑战性的领域中具有真正的适用性。这些用例中的一些还需要进一步的技术开发和寻找可持续规模经济的方法，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及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的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并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关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币不仅在吸引和货币化高质量数据方面具有优势，而且在人工智能背后的基础设施支持方面也具有相似的前景。一些去中心化物理基础设施网络（DePINs），如Filecoin和Arweave，已建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。还有其他公司，如Gensyn和Together，致力于解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩的计算资源与需求联系起来。此外，Ritual以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施的建设提供基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。其中最重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN还可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的供应端开放，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者将性能较差的硬件整合到与高水平同行竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。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存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、综上所述，加密技术和人工智能的结合已经成为最具前景的设计领域之一，影响到了从内容创作到企业工作流程及金融基础设施等方方面面。我们相信在未来几十年内，这些技术将对世界进行重塑。最好的团队将结合基础设施、加密经济学和人工智能等技术，以提升产品/服务性能、实现全新行为或实现具有竞争力的成本结构。加密技术为协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

比特币（BTC）减半：引发大牛市的关键因素？

过技术创新、应用迭代和探索合规等全方位进化，与传统金融市场和现实世界的连接快速加强。以周期为鉴，回顾加密行业过往三轮牛熊行情不难发现，新资金、新叙事以及新技术共振才最终决定了牛市的到来。根据叙事维度，简述加密行业三轮牛熊周期： 2009 年 -2015 年：第一轮牛熊周期，创新实验，打开新世界 2009 年 1 月 3 日下午 6 点 15 分，比特币创世区块在荷兰赫尔辛基的一台小型服务器内生成，标志着比特币的正式诞生。在此阶段，比特币彼时还是局限于专业开发者和早期探索者的「小众实验」，主要是概念的普及早期共识的形成。随后行业基础设施雏形开始显现，伴随着 Mt. Gox 等早期交易所的上线，比特币进入交易时代并迎来投机热潮。其早期交易价格为 0.0008 美元，并在 2013 年飚升至本轮牛市的最高点 1202 美元，随后进入下跌行情于 2015 年完成筑底。 2015 年 -2018 年：第二轮牛市周期，ICO 时代，基建形成市场完成修复并重新开启新一轮周期，伴随着投机资金入场、开发者涌入、创新技术迭代、以及比特币减半等叙事发展，为牛市的到来做好了铺垫。与此同时，加密媒体、矿机矿场、数据工具、加密基金等周边产业开始形成。2017 年在 ICO 模式爆火、以太坊等二代公链百花齐放等叙事共同作用下，投机热潮大爆发，各种造富神话频见于新闻、比特币价格于 12 月 17 日创下 1.98 万历史新高，加密行业开始获得更大范围的关注。随后，加密行业进入新一轮熊市行情，伴随着黑天鹅和监管政策等，BTC 于 2018 年跌至 3000 多美元左右，在质疑中艰难发展。 2018 年 -2022 年：第三轮牛市周期，基建成熟，链上应用爆发沉寂三年后，伴随着以太坊网络的不断升级，区块链技术从泡沫走向应用阶段，2020 年基于以太坊网络的 DeFi、NFT、DAO、GameFi、IEO 等诸多链应用全面爆发，吸引了大批机构投资者带来大量新增资金。与此同时，加密行业不断展现出的巨大想象力，同样吸引了大批开发者进入，通过底层技术的不断迭代和创新，进一步促进加密行业「脱虚向实」，各类基础设施不断走向成熟。在多种利好因素叠加下，比特币于 2021 年 11 月 10 日，创下 6.9 万美元历史新高，并随即进入长达 2 年以上的漫长熊市。 2022- 至今：第四轮牛市周期，合规以及应用落地成为发展主题尽管遭受各种黑天鹅事件重创，但行业仍保持不断创新发展、并不断趋于理性和价值投资。随着加密监管框架的建立与完善、贝莱德比特币现货 ETF 获批预期、Web3+AI、以及比特币生态崛起等全新叙事，正酝酿新一轮牛市到来。比特币数次从熊市的低谷中反弹并创下历史新高，展现出巨大的「弹力」，截止 11 月 3 日，比特币以 7260 亿美元市值已超越特斯拉，位列全球第 11 位，这意味着其背后强大的流动性支撑以及全球认可。但随着加密行业流动性深度和广度不断增加，市场将趋向理性和成熟，比特币波动性或将进一步降低。作为新兴的金融业态，加密行业朝着多重叙事不断延伸，不再依赖比特币减半的单一叙事，不断探索未来发展，创造新的想象。但这一过程布满荆棘、且蜿蜒曲折，意志不坚定行业参与者将被迫出局。近年来，比特币（Bitcoin）的减半（Halving）已经成为比特币市场的一个重要事件。在每个四年一次的减半事件之后，市场都会出现一些波动。然而，是否会引发大牛市，仍然是一个有争议的问题。本文将分析比特币减半是否会带来大牛市的一些关键因素。首先，我们需要了解比特币减半的概念。比特币减半是指，每隔四年，比特币网络会减少新发行的比特币的速度，这是为了保持比特币的总供应量固定。比特币的总供应量限制在2100万个，每四年减半一次，直到2140年。虽然比特币减半可能会减少新发行的比特币的供应量，但这并不意味着价格一定会上涨。市场的反应因人而异，并且可能受到多种因素的影响。例如，投资者的期望、市场供需情况、政策变化等等。因此，我们需要仔细分析这些因素，以确定比特币减半是否会引发大牛市。首先，投资者的期望是否会推动比特币价格上涨。在比特币减半之前，投资者可能会对比特币价格产生更多的乐观预期，因为他们认为减半会减少供应量，从而增加价格。然而，这种预期可能会在比特币减半后得不到满足，从而导致市场波动。其次，市场供需情况是否会受到比特币减半的影响。比特币减半可能会减少新发行的比特币，从而增加市场的紧缩感。然而，这种紧缩感可能会被市场的其他因素所抵消。例如，如果其他加密货币的市场份额增加，那么比特币市场的份额可能会减少，从而减缓比特币价格的上涨。最后，政策变化是否会影响比特币减半的影响。政策变化可能会对比特币市场产生正面或负面影响。例如，如果政府对比特币进行更严格的监管，那么这可能会限制比特币的应用，从而减缓价格的上涨。相反，如果政府对比特币更友好，那么这可能会推动比特币市场的发展，从而推高价格。综上所述，比特币减半是否会引发大牛市，取决于多种因素的影响。虽然比特币减半可能会减少新发行的比特币的供应量，但这并不意味着价格一定会上涨。市场的反应因人而异，并且可能受到投资者的期望、市场供需情况、政策变化等多种因素的影响。因此，我们需要仔细分析这些因素，以确定比特币减半是否会引发大牛市。来源：金色财经

金色财经2023-11-21

悦读书|新时代下“理出多门”是正常的人大学者领读《21世纪金融资本论》

金融资本的产生、发展，以及在市场演示和进化过程中的理论、规律、场景等都做了尽量客观、准确的分析研究。对于金融业的学者和学生，本书既是一本优秀的教科书，也是一部便于实际操作的行动指南；对于制定相关金融政策的人员，这部著作具有不可替代的参考价值及很强的可读性和借鉴性。刘志勤认为，要了解这部著作的核心价值取向，就必须基本了解本书作者。阿希姆·塞潘斯基是德国著名学者，在金融理论领域颇有建树。更重要的是，他被称为“左派科学家”，“从广泛的批评传统中汲取灵感，并指向一个飞速发展的未来”。这就使得原本“晦涩难懂”的金融资本理论，在他的描述下有了易懂的乐趣。当然，这也要感谢本书译者王彩萍、黄志宏、许金花流畅的文笔，高超的金融专业知识，为这本书锦上添花。在刘志勤的分享中，他指出第六章的“投资资本”很有意思，它用比较多的笔墨谈到了“衍生品”。我们对这种产品既陌生又熟悉、既爱又恨。因为“衍生品没有传统遵循，是独一无二的发明”。在现代金融经济活动中，“衍生品”无处不在，却又无迹可寻。有的产生暴利，有的却洗劫万金。所以，如何看待和处理“衍生品”在金融资本中的地位和作用极其重要。一般来说，应当把“衍生品”关在它的“笼子”里，不能任其在市场上横冲直撞，到处惹是生非。作者提到，“‘衍生品’是一种特殊的‘投机资本’”，“投资资本通过衍生品……达到自身的最终目的”，因为“衍生品是利润……的来源”，所以“衍生品不仅不同于传统商品，也不同于其他形式的资本”。目前中国的金融资本市场面临各种“衍生品”的冲击，我们对它似懂非懂，又不懂装懂，结果没有让金融“衍生品”市场出现繁花似锦的现象，反而留下不少诟病，实在可惜：不是“衍生品”不好，而是我们对它的内在逻辑和发展趋势缺乏深刻领悟，常常滥用了“衍生品”的价值。 “投机资本”主要有三个业务状态：套利、对冲和投机。而这三点都离不开“衍生品”这个商品。所以，研究新时代金融资本中“衍生品”业态，是金融领域人士需要认真、严肃对待的议题。这部著作的价值和作用在于，对我们现在的金融资本市场有哪些现实指导意义。如上所述，我们的确要认真研究股票、证券和债券市场的“虚拟资本”的现实和问题，并对其加以分析。但是，我们应当认识到，作者重点分析的是资本主义国家的金融资本现象，与中国的社会主义市场经济有很大不同，有的论点不完全适用于中国的金融资本市场的改革。另外，刘志勤提到书中的这些论述引发了他的思考：思考一，“资本”有没有“阶级性”，如何判断“资本”对国家、国际政治的干预。思考二，如何改善中国股市、证券市场的现状。写到最后，刘志勤还提了几点建议：第一，加强中外金融领域学者的联系沟通交流，让国际学界更多了解中国学者的研究重点和研究方向，开展深入学术交流，促进中外金融资本市场的融通；第二，翻译界要多翻译中国学者的著作、观点，介绍给国际同行，增进互相了解；第三，定期举办作者、译者、读者之间的座谈、论坛、研讨会，吸引志同道合者的支持和参与。

金融界2023-11-20

马斯克打抱不平？呼吁OpenAI公布解雇奥特曼原因，“政变”变闹剧？消息称奥特曼将回归，微软将进入董事会

特曼本人，也曾直言不讳的承认，AI已经进化出其无法解释的推理能力，同时承认人工智能“有一定可能性”会杀死人类。不过，在本周的APEC峰会上，相比于AI的威胁，奥特曼更着重强调了AI技术对于人类的重要性。他表示：“如果我们想要繁荣发展数千万年、数亿年，甚至数十亿年，我们就需要技术。” 近期接受中国媒体采访时，奥特曼直言不讳表示人工智能技术和核技术是相当不同的，试图在这两者之间过度类比是危险的。最新进展据市场消息，数名OpenAI高管和投资者希望恢复奥特曼的CEO职位，但在董事会的构成和角色问题上陷入了僵局。知情人士称，奥特曼对回归持开放态度，并希望撤换现有的董事会成员。另外，在奥特曼被撤职前几周，他一直努力争取从沙特主权财富基金为其AI芯片企业筹集数十亿美元资金，该项目代号为“Tigris”且处于初期阶段。奥特曼周日在X平台发文称，“这是我第一次也是最后一次戴这个。”配图是他配戴着OpenAI的访客工牌。北京时间今早，The Information报道称，知情人士称，作为OpenAI最大股东，微软正在考虑，如果被罢免的奥特曼重返岗位，微软将在OpenAI董事会中占有一席之地。发展脉络 11月17日，OpenAI在官网发布新闻稿称，公司董事会宣布，奥特曼将辞去CEO并离开公司，首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）将担任临时首席执行官，立即生效。在被罢免后，奥特曼在X（原推特）平台上发文称：“我很喜欢在OpenAI 的时光。这对我个人来说是变革性的，希望对世界也有一点变革。最重要的是，我喜欢与这些才华横溢的人一起工作。稍后将有更多关于接下来的事情要说。” 图片来源：推特 OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼(GregBrockman)也将辞去董事会主席职务，但继续担任公司职务。布罗克曼在推特中写到，他与奥特曼对董事会今天的所作所为感到震惊和悲伤。昨晚，奥特曼收到Ilya（OpenAI首席科学家）发来的短信，要求周五中午谈话。Ilya告诉奥特曼他将被解雇，并且消息很快传出。周五12点23分，Ilya发送了一条Google Meet链接，格雷格被告知，他将被从董事会中除名，而山姆已被解雇。他表示，我们获得了大量的支持，“但请不要花任何时间担心。我们会没事的。更伟大的事情即将到来”。值得注意的是奥特曼转推了布罗克曼的这篇推文。谈及被解雇一事时，Sam Altman说，今天在很多方面都是一次奇怪的经历。但令人意想不到的是，这有点像在你还活着的时候读你自己的悼词。爱的倾注真是棒极了。马斯克与OpenAI的恩怨 OpenAI成立于2015年，由特斯拉CEO埃隆·马斯克、奥特曼、布罗克曼等人发起，旨在推动人工智能技术的发展。去年11月，OpenAI发布聊天机器人ChatGPT，凭借强大的自然语言理解和生成能力，在全球范围内掀起了新一轮人工智能的热潮。并且快速渗透着各个行业和普通大众，成为了世界上最有影响力的人工智能公司。成立之初，OpenAI曾表示该公司是一家非营利的人工智能研究公司，并宣布公司的使命是“确保通用人工智能造福全人类”。 2019年，该公司经历了一次重大转型，从非营利组织转变为“利润上限（caped-profit）”公司，即营利性和非营利性的混合体，股东的投资回报被限制为不超过原始投资金额的100倍。OpenAI的转型，也促使了马斯克离开。今年微软宣布投资之后，特别是ChatGPT爆火之后，马斯克曾多次批评称，“OpenAI是作为一个开源的非营利性公司创建的（这就是为什么我把它命名为 "Open"AI），但现在它已经成为一个闭源、以最大利润为目标、受微软控制的公司。” 今年3月，他再次发推表示，“我仍然很困惑，一个我捐赠了近1亿美元的非营利性组织，如何成为一个市值达300亿美元的营利性机构？如果这是合法的，为什么不是每个人都这么做？”

金融界2023-11-20

奥特曼被OpenAI董事会开除！为微软全面收购扫清障碍？能否类比乔布斯当年被苹果“扫地出门”？一文了解“ChatGPT之父”

前奥特曼也多次在公开场合表态，AI已经进化出其无法解释的推理能力，同时承认人工智能“有一定可能性”会杀死人类。但是这次会议，他着重阐述了自己最新的认知：相比于威胁，AI技术对于人类的重要性。如果我们想要繁荣发展数千万年、数亿年，甚至数十亿年，我们就需要技术。新CEO什么来路？据了解，Mira Murati今年34岁，出生于阿尔巴尼亚，16岁时获得奖学金前往加拿大温哥华的一所国际学校就读，随后Murati毕业于美国达特茅斯学院机械工程系。毕业后，她开始在高盛实习，后来进入到法国航空航天公司Zodiac Aerospace，担任高级概念工程师。2013年，她加入特斯拉公司，曾担任工程师和产品经理，尤其是在开发特斯拉Model X方面做出了重要贡献。 2018年，Murati加入OpenAI，担任应用 AI 和合作伙伴关系副总裁，并晋升为 CTO；在此期间，她帮助推出了ChatGPT、DALL-E和GPT-4等 AI 产品，并与微软的团队密切合作，将他们的技术整合到微软现有的产品中，被誉为“ChatGPT之母”。值得注意的是，Mira Murati在社交媒体的认证还是OpenAI CTO，还未对此公开发表声明。其最新发言还停留在11月7日，即开发者大会展示GPT-4 Turbo。综合钛媒体、OpenAI官网、X平台、雷递网等

金融界2023-11-18

Sam Altman卸任OpenAI CEO，马斯克旗下“X”出橄榄枝

特曼本人，也曾直言不讳的承认，AI已经进化出其无法解释的推理能力，同时承认人工智能“有一定可能性”会杀死人类。不过，在本周的APEC峰会上，相比于AI的威胁，奥特曼更着重强调了AI技术对于人类的重要性。他表示：“如果我们想要繁荣发展数千万年、数亿年，甚至数十亿年，我们就需要技术。” 近期接受中国媒体采访时，奥特曼直言不讳表示人工智能技术和核技术是相当不同的，试图在这两者之间过度类比是危险的。停止ChatGPT付费账号注册当地时间11月6日，OpenAI首届开发者大会上，奥特曼向全球开发者和ChatGPT用户公布OpenAI一系列产品更新，包括快速创建定制ChatGPT的GPTs，实现了人人都能拥有大模型；引入了性能更强的GPT-4 Turbo模型，直接支持128k上下文，相当于一次能读300页书籍，知识库更新到今年4月；以及即将推出GPT Store应用商店，和新用于 AI 智能体的Assistants API等。 OpenAI还在发布会上透露，ChatGPT 正式发布至今，周活跃用户数超过1亿人；目前有超过200万开发者和客户在该公司的API上进行开发；世界财富500强公司中，有92%的企业在使用其产品；ChatGPT企业版客户则包括普华永道、shopify等。然而24小时之后，ChatGPT网站“被挤爆”了。北京时间11月8日21点54分开始，OpenAI的ChatGPT和API（提供给开发者搭建第三方服务的应用程序接口）全都无法使用，整个故障的时间陆陆续续持续了超过12个小时时间。OpenAI称，此次属于出现“严重停机”（Major Outage）事件。对此，奥特曼发表公开致歉。他表示，devday（开发者大会）新功能的使用情况远远超出预期，公司原计划周一为所有付费订阅者启用GPTs，但仍未能实现。由于负载的原因，短期内可能会出现服务不稳定的情况。 11月15日上午，奥特曼在社交平台上宣布，将暂时新的 ChatGPT Plus账号注册。（综合钛媒体、财联社等）

金融界2023-11-18

大模型套壳：无奈还是创新？

的结果。经过半年多的发展，星火现在已经进化到了3.0版本，虽然还是免不了这样那样的非议，但就实际表现来看，它不像是套壳的产品。前面说过零一万物公司的做法似乎介于“套壳”和“借鉴”之间，但国产大模型套壳也不是最近一两天才有的。三月百度的文心一言首秀后，与之配套的文生图也同样引起广泛质疑，认为其实质上是把汉语机翻成英语，再将单词输入至Stable Diffusion生成了图像。最明显的莫过于“车水马龙”，被机翻成了“car、water、horse、dragon”四个词，之后再以此为提示词生成了如下所示的怪异图片。尽管百度表示，文心一言完全是百度自研的大模型，文心一言的文生图能力来自文心跨模态大模型ERNIE-ViLG，但外界对此的质疑始终没有打消，直到半年多后的今天依然如故。最明显的一点，车水马龙的本意是“车如流水，马如游龙”，即使要翻译为英语也绝非将四个字一一对照的翻译为car、water、horse、dragon。如果不是套壳，它为什么要符合英语而不按照中文的意思来呢？当前各家企业基本都有算力、人才和资金方面的缺口，导致一些只想挣快钱的团队也想走捷径。另一个原因同样不能忽视，就是当前大模型创业的时间窗口已经非常紧张了。毕竟有目共睹的，大模型这把火已经烧了近一年，该入局的玩家早已入局，整个行业的格局已经基本形成。九月时的格局，现在应该更多事实上，在贾扬清发朋友圈后不久零一万物就做出了回应，他们承认Yi-34B的结构设计的确是基于GPT的成熟结构，借鉴了LLaMA的公开成果，但是这是为了与行业主流保持一致，更有利于适配和迭代。不过外界似乎对此并不买账，因为这种解释涉及一些很重要也很基本的问题：到底该怎样明确地界定“套壳”和“借鉴”？在开源产品的基础上进行修改、调整，究竟算不算一种“套壳”行为？从技术层面上来说，判断一个项目是“借鉴”还是“套壳”，关键在于评估所做的改进或优化是否具有实质性和原创性。在借鉴的过程中，开发者会在原有大模型的基础上做出显著的增值，例如引入新的数据处理技术、优化算法性能，或者开发基于某个行业或应用的特定功能。同时在借鉴时，开发者通常都会明确指出他们的改动是基于哪款开源大模型，并说明他们所做的改进和创新，这种做法也符合开源社区的原则和精神。相对地，如果改动仅限于浅显的表层，没有提供任何新的技术见解或实质性的性能改进，那就可以被视为套壳。这么看来，这次零一万物的Yi-34B究竟是借鉴还是套壳？从目前已有的信息来看，零一万物公司的做法似乎介于“套壳”和“借鉴”之间。他们确实在一定程度上依赖了LLaMA的架构，但也在数据处理、训练方法等方面进行了自己的工作和创新。例如使用了自建的数据管线，从3PB原始数据中精选到3T token的高质量数据，以及在在网络宽度和深度上测试了不同的方法。但同时，这些改进不那么容易通过大模型的架构或代码直观的发现，通常都在大模型的内部，而不是直接体现在大模型的基础架构上。这么看下来，将零一万物的做法完全归类为“套壳”可能有失公允。但如果就此视为完全独立地“借鉴”同样不妥，原因在于其架构与LLaMA架构的确有很高的相似性。当一个新款大模型在核心架构上，与现有的开源大模型高度相似甚至一致时，即使在其他方面有所创新和改进，也很难被完全视为独立的“借鉴”。二、为什么要套壳大厂的地位难以撼动，国外同行又不断推陈出新，留给国内大模型初创企业的时间日益紧张。在市场上同类竞品越来越多的情况下，客户何必偏偏苦守一个研发缓慢，前景又不甚明朗的大模型呢？市场对于快速解决方案的需求迫在眉睫。客户的需求不能等，要的是现在就能用的解决方案，而不是几年后的尽善尽美。迫于如此压力，有点团队选择使用开源大模型作为基础，对其进行部分的改进和定制以适应市场的需求。毕竟即使人财物全部齐备，创新和自研的过程也是漫长且充满不确定性的，“科研的道路上充满了沮丧”是不争的客观事实。同时因为AI领域正在快速发展和变化，市场和技术的不确定性意味着巨大的研发风险。在三月GPT-4上线后，很多对手都以此为目标，然而殊不知对手可不会原地不动的等着被超越。国内第一个亮相的文心一言，以自己的实际表现说明了何为“刚上台就过时”。在技术飞速发展的时代背景下，许多团队可能比三月的百度更惨，自研的产品甚至连过时的机会都没有。九月底OpenAI推出了DALL·E 3，紧接着就是GPT-4V和语音交互功能，在多模态层面迈出了一大步。而本月初开发者大会的一系列“王炸”更新，相信很多人至今记忆犹新，OpenAI轻描淡写的GPTs,直接扼杀了想在“局部领域”突围的国产大模型。尽管OpenAI看似强大到无所不能，好在还是有对手的。对于初创企业来说，在保持技术创新的同时，也要考虑到商业化的可行性和市场的接受度。而有着成熟框架且得到市场广泛认可的开源大模型，无疑成了一种可靠的，可以马上投入使用的方案。并且成熟的开源框架通常有一个庞大的社区支持，这意味着团队在遇到问题时可以获得更多的帮助。同时社区中的其他开发者可能已经解决了一些常见问题，团队可以直接借鉴这些解决方案，避免重复劳动。这么看下来，零一万物的作为似乎又情有可原。就在贾扬清发朋友圈的同时，网上对零一万物的非议也随之出现，其中不乏尖酸的讽刺，比较有代表性的如“国内要发展高新科技其实很简单，只要美国别封锁就可以了”，以及“套壳羊驼是看得起Meta，OpenAI算老几，我们都不拿正眼看的。”在此既不想黑零一万物也不想洗白，只想说明一下，在当前套壳的国产大模型企业中，也不排除的确有一些有长期技术路线的企业。不过众所周知的，用爱发电是不可能长久的。来源：金色财经

金色财经2023-11-17

AI是引领Web3行业开启下一个风口的机会吗？

进步很久的时间，人类大脑几乎现在没有在进化。但是我觉得 AI 这个工具可能在下一个时代出生的人，从出生就是一直经历AI 带来新的生产、生活、教育、新使用方式等等，那可能他们的大脑利用率就可以提升到一个以前我们过去无法想象的一个地步。希望就是透过新技术的爆发，然后未来有全方面的一些爆发性的进化。结语：谢谢每位嘉宾为我们带来精彩分享，也感谢各位还在场的参与跟聆听，那希望今晚的讨论都可以让大家在未来的道路当中带来更多的启示，那最后代表就是今天的主办方LightCycle、前海Web3Hub和Lunaray，还有这次活动的媒体跟战略支持方，对在场的各位表示衷心的感谢。来源：金色财经

金色财经2023-11-17

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