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智能化资产管理：AI交易策略的革新之路

智能技术的应用成为了一线希望。通过使用AI算法代替传统的基金经理进行资产配置和证券交易，不仅可以全自动化地挖掘市场交易机会，还能生成动态自适应市场的交易策略。相比传统的策略开发方式，AI不仅能够以更高的效率和更低的成本开发出稳健、低风险的量化交易策略，还能在面对市场变化时快速适应，保持策略的持续性和稳定性。本文将深入探讨基于人工智能模型的交易策略生成方法和引擎，旨在为资产管理行业提供一个全新的视角和解决方案，帮助从业机构克服当前面临的挑战，同时开拓更广阔的市场和投资机会。人工智能交易策略的优势在传统的资产管理实践中，交易策略的开发往往依赖于经验丰富的基金经理和研究员的主观判断。这种方法虽然在某些情况下有效，但在市场环境快速变化的今天，它面临着效率低下、成本高昂以及策略稳健性不足等问题。相比之下，基于人工智能（AI）的交易策略提供了一种更加科学、高效和成本效益的替代方案。效率的提升：AI模型能够自动处理和分析大量历史和实时市场数据，迅速识别市场趋势和交易机会。这种自动化程度高的处理方式，大大提升了策略开发的效率，缩短了从数据分析到策略实施的时间周期。成本的降低：与传统策略依赖于大量人力资源不同，AI交易策略的开发和执行主要依靠算法和自动化技术。这种方式可以显著降低人力成本，并且由于AI模型的可复用性，一次开发的成本可以被多次利用，进一步降低了长期的运营成本。策略稳健性的增强：AI模型可以从历史数据中学习，并通过不断的迭代优化来提高策略的准确性和稳健性。与依赖人工经验的方法相比，AI交易策略能够更好地适应市场变化，减少人为误判的风险。 3EX AI交易平台正是基于上述人工智能交易策略的优势，提供了一种全新的解决方案。通过利用先进的AI算法，3EX AI能够自动化地挖掘市场交易机会，生成动态自适应的交易策略。这不仅提升了策略开发的效率，降低了成本，还增强了交易策略的稳健性。对于资管机构而言，这意味着能够以更低的投入获得更高的回报，同时提高资产管理的整体表现。下图展示了3EX AI交易自动生成策略的示意图：总之，人工智能交易策略代表了资产管理领域的未来发展方向。随着技术的不断进步和市场的深入应用，基于AI的交易策略将越来越成为提高投资回报率、降低运营成本并增强市场竞争力的重要工具。3EX AI交易平台作为这一变革的先行者，为资管行业提供了高效、低成本且稳健的量化交易解决方案，展示了人工智能在现代金融市场中的巨大潜力和价值。基于人工智能的交易策略生成方法在资产管理和交易世界中，人工智能（AI）的应用正在开启新的可能性。基于AI的交易策略生成方法是一个多步骤的过程，涉及从数据收集到模型训练，再到信号挖掘和策略的测试与优化等多个阶段。以下是这一过程的详细细化：数据收集一切始于数据。有效的交易策略构建在对市场深入理解的基础上，而这种理解来源于对市场数据的收集和分析。数据类型包括但不限于历史价格数据、交易量、金融新闻、社交媒体情绪、宏观经济指标等。在这一阶段，目标是收集尽可能多的相关数据，为模型训练提供充足的输入。模型训练有了数据之后，下一步是选择合适的AI模型并进行训练。这里涉及的AI模型包括机器学习算法如随机森林、梯度提升机（GBM）、深度学习网络等。模型训练的目的是让算法能够从数据中学习到潜在的市场规律和交易信号，这需要大量的计算资源和专业知识来调整模型参数，以达到最优的学习效果。信号挖掘模型训练完成后，下一步是利用训练好的模型来挖掘潜在的交易信号。这些信号是基于模型对市场数据分析的结果，可以指示买入、卖出或持有的决策。信号挖掘的核心在于将模型的预测或分类结果转化为实际可执行的交易策略。策略测试和优化生成的交易策略在实际部署前需要经过严格的测试和优化。这一步骤包括回测（使用历史数据测试策略的表现）、模拟交易（在模拟环境中执行策略）以及实时测试（在实际市场中以小规模执行策略）。测试的目的是验证策略的有效性和稳健性，优化则是在测试的基础上调整策略参数，以提高策略的整体表现。交易策略生成引擎的设计和实现在现代资产管理和交易领域，一个高效的交易策略生成引擎是实现自动化、高效率交易的核心。这样的引擎不仅需要具备强大的数据处理能力，还需要能够快速准确地生成、测试、优化并执行交易策略。下面是对交易策略生成引擎架构设计的描述，特别强调了AI模型层、交易逻辑层和标的组合层的作用。 AI模型层 AI模型层是交易策略生成引擎的核心，负责处理和分析大量市场数据，从中挖掘出潜在的交易机会。这一层集成了多种先进的机器学习和深度学习算法，能够自动学习市场规律，预测市场趋势。通过不断的训练和优化，AI模型层能够提高交易信号的准确率，为交易策略的生成提供可靠的基础。交易逻辑层交易逻辑层位于AI模型层之上，负责将AI模型层产生的交易信号转化为具体的交易策略。这一层包含了多种交易逻辑和规则，如趋势跟踪、均值回归、止损止盈设置等，可以根据市场条件和交易信号的不同，动态调整交易策略的参数和逻辑。交易逻辑层的灵活性和智能化程度直接影响交易策略的执行效果和盈利能力。标的组合层标的组合层负责在资产组合策略生成时对资产组合内的交易标的进行选择和优化。这一层利用AI模型层提供的数据和分析结果，结合交易逻辑层的策略，对不同的交易标的进行综合评估，从而形成最优的资产组合。标的组合层的设计使得交易策略能够跨多个市场和资产类别执行，提高了投资组合的多样性和稳健性。 3EX AI交易的实现 3EX AI交易平台正是基于上述架构设计实现的先进交易策略生成引擎。通过整合强大的AI技术，3EX AI能够自动化地处理和分析海量市场数据，快速生成高效的交易策略。特别是在提供宏观过滤器和策略优化工具方面，3EX AI展现了其技术实力。宏观过滤器：3EX AI引入了宏观过滤器层，这一层能够根据全球宏观经济指标和市场情绪，调整整体的交易策略方向，有效避免全球性市场波动对投资组合的负面影响。策略优化工具：3EX AI还提供了一系列策略优化工具，帮助投资者对生成的交易策略进行回测、评估和优化。这些工具使得交易策略能够在真实市场环境中保持最佳表现，同时降低了策略开发和测试的复杂度和成本。通过这样的设计和实现，3EX AI交易平台为加密货币交易和个人投资者提供了一个高效、智能且易于使用的交易策略生成和执行解决方案，显著提升了交易策略的开发效率和市场适应性，展现了3EX AI在现代金融科技领域的技术实力和创新能力。交易策略的评估与优化在交易策略的开发过程中，评估和优化是确保策略有效性和稳定性的关键步骤。通过回测、前向测试和其他评估方法，交易者可以验证策略在历史和实时市场条件下的表现，从而对策略进行必要的调整和优化。以下是这些评估和优化方法的详细介绍，以及3EX AI交易平台如何支持这一过程。回测回测是评估交易策略最常用也是最重要的方法之一。它通过使用历史市场数据来模拟策略的执行，从而评估策略在过去一段时间内的表现。回测可以帮助交易者识别策略的潜在问题，如过度拟合、收益不稳定等，同时也能够评估策略的盈利能力和风险水平。在进行回测时，重要的是要确保使用的数据覆盖不同的市场条件，包括牛市、熊市和震荡市场，以获得全面的评估结果。前向测试与回测不同，前向测试（也称为纸上交易）是在实时市场数据上运行交易策略，但不实际执行交易。前向测试可以提供关于策略如何在当前市场环境下表现的见解，有助于验证回测结果的可靠性。前向测试的一个关键优点是可以评估策略对新数据的反应，从而进一步减少过度拟合的风险。 3EX AI交易回测功能 3EX AI交易平台提供了强大的回测功能，使交易者能够快速、准确地评估他们的交易策略。3EX AI的回测工具不仅支持多种市场数据和复杂的交易策略，还提供了详细的回测报告，包括收益率、最大回撤、夏普比率等关键性能指标。这使得交易者可以深入了解策略的表现，并在必要时对策略进行调整。通过使用3EX AI的回测功能，交易者可以轻松地执行广泛的测试，从而确保他们的交易策略在实际应用中既稳健又有效。此外，3EX AI还提供了策略优化工具和实时监控功能，帮助交易者在策略部署后继续监控和优化策略的表现。总之，交易策略的评估和优化是一个持续的过程，通过回测、前向测试和3EX AI提供的其他高级工具，交易者可以不断提升他们策略的性能，以适应不断变化的市场环境。如下图所示：实施案例与分析案例背景某交易员面对多变的市场环境，希望提高其资产配置策略的灵活性和响应速度。交易员决定探索使用人工智能技术，特别是深度学习模型，来自动生成和执行交易策略，以期获得超越市场平均水平的回报。实施过程数据收集与处理：交易员使用3EX AI交易平台收集历史市场数据，包括加密货币价格、交易量、金融新闻、社交媒体情绪分析等。3EX AI交易平台提供的数据清洗和预处理工具帮助公司高效地准备数据，为模型训练做好准备。模型训练：交易员选择在3EX AI平台上使用深度学习网络来分析数据和识别潜在的交易机会。利用3EX AI提供的高性能计算资源，交易员能够快速迭代模型设计，测试不同的网络架构和参数配置。例如下图所示：策略生成和测试：通过3EX AI交易平台，公司自动生成交易策略，并使用平台提供的回测和前向测试工具来评估这些策略的表现。测试结果帮助交易员识别出最有潜力的策略进行进一步优化。例如下图所示模拟盈亏界面：实时监控与调整：最终选定的策略在3EX AI交易平台上被部署为实时交易执行。平台的实时监控工具允许交易员持续跟踪策略表现，并根据市场变化快速调整策略参数。成效分析通过实施基于3EX AI的交易策略，交易员在测试期间实现了比行业平均水平高出15%的回报率。此外，策略的波动性低于市场平均水平，显示出较高的稳定性。3EX AI交易平台的深度学习模型能够有效识别和利用复杂的市场趋势，而平台的自动化工具大大提高了策略测试和执行的效率。通过这个案例，我们可以看到3EX AI交易平台在整个交易策略生成、测试、优化和执行过程中的应用价值。3EX AI交易不仅提供了强大的技术支持，还通过其高效的数据处理、模型训练和策略测试工具，帮助资产管理公司实现了自动化、智能化的交易决策，从而获得了超越市场的回报。这个案例展示了3EX AI交易平台的实际应用效果，证明了其在帮助客户提高交易策略性能方面的强大能力。未来展望随着人工智能技术的不断进步和金融市场的深入融合，AI交易策略在资产管理行业的应用前景广阔。这一趋势预示着资产管理行业将迎来更加智能化、自动化的新时代，其中潜在的技术进步和市场应用范围的扩大将为行业带来根本性的变革。技术进步更加先进的AI模型：随着深度学习、强化学习等技术的发展，未来的AI模型将更加强大和精准，能够更好地理解和预测市场动态。这将使得AI交易策略更加稳健，能够在更加复杂的市场环境中实现超越平均水平的表现。量化模型与非结构化数据的结合：AI技术将越来越多地应用于非结构化数据（如新闻、社交媒体内容等）的分析，与传统的量化模型相结合，为交易决策提供更全面的视角。自适应和自我优化的能力：未来的AI交易策略将具备更强的自我学习和自我优化能力，能够根据市场变化自动调整策略参数，确保策略始终保持最优状态。市场应用范围的扩大应用于更多资产类别和市场：随着技术的成熟和市场的接受度提高，AI交易策略将被应用于更多资产类别和市场，包括股票、债券、外汇、商品等传统市场，以及加密货币等新兴市场。为不同规模的投资者服务：AI交易策略的应用将不再局限于大型机构投资者。随着技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也将能够利用AI交易策略，享受到智能化投资的红利。整合跨界服务：未来的AI交易平台可能整合更多跨界服务，如财富管理、风险管理和合规服务等，为客户提供一站式的资产管理解决方案。总之，人工智能交易策略的未来发展前景令人期待。随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI交易策略将在提高资产管理行业的效率、降低运营成本、提升投资回报率以及增强风险控制能力等方面发挥越来越重要的作用。交易员需要紧跟技术发展的步伐，积极探索和应用AI交易策略，以在未来的市场竞争中保持领先。结论随着金融科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在交易策略生成中的应用已经成为交易行业转型升级的重要驱动力。通过本文的探讨，我们可以明确看到，AI技术在交易策略生成中所展现出的重要性和优势，为交易行业带来了前所未有的变革机遇。 AI技术的引入，极大提升了交易策略生成的效率和精准度。通过自动化处理和分析大量历史和实时市场数据，AI模型能够迅速识别出潜在的交易机会，并生成相应的交易策略。这种高度自动化的过程，不仅大幅降低了人力成本，也使得交易策略能够快速响应市场变化，提高了资产管理的灵活性和效率。此外，AI交易策略的稳健性和自适应性也是其显著优势。通过持续学习市场规律和交易信号，AI模型能够自我优化，适应市场变化，生成更加稳健的交易策略。这种能力对于应对市场的不确定性，减少人为误判，提高交易策略的成功率至关重要。 AI在交易策略生成中的应用，不仅限于大型资产管理机构。随着AI技术的普及和成本的降低，中小型投资者和个人投资者也能够利用AI生成的交易策略，享受到智能化投资的便利和益处。这种普及性将进一步扩大AI技术在资产管理行业中的应用范围，推动行业向更加智能化、个性化的方向发展。综上所述，人工智能技术在交易策略生成中的重要性和优势已经得到了广泛认可。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，预计AI将在未来的资产管理行业中发挥更加关键的作用，为行业带来更深层次的变革和发展。对于资产管理行业的各个参与者来说，积极探索和应用AI技术，将是适应和引领未来市场竞争的关键。来源：金色财经

金色财经2024-03-04

华鑫证券：给予中控技术买入评级

大模型，该模型采用公司自主研发的生成式AI算法架构（AIGC），并利用大量的生产运行、工艺、设备及质量数据进行融合训练，是高泛化、高可靠的大模型，为客户提供AI+安全、AI+质量、AI+效益、AI+低碳在内的智能化解决方案。我们认为，该模型是中控技术在工业智能化领域的创新突破，有望带来流程工业效率方面的革命，提升产业竞争力。　　盈利预测　　我们看好公司在智能制造领域的行业地位以及未来的增长潜力。预计公司2023-2025年净利润分别为10.99、13.18、15.85亿元，EPS分别为1.39、1.67、2.01元，当前股价对应PE分别为35、29、24倍，首次覆盖，给予公司“买入”评级。　　风险提示　　下游需求不足的风险、技术升级与产品迭代的风险、国际业绩拓展不及预期、市场竞争加剧等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，长江证券赵智勇研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达98.95%，其预测2023年度归属净利润为盈利10.33亿，根据现价换算的预测PE为36.81。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级14家；过去90天内机构目标均价为55.29。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2024-03-04

掌握未来投资的智慧：3EX AI交易平台的创新之路

个基于AI技术的智能投资工具。其背后的AI算法和机器学习模型可以分析海量的市场数据，包括历史价格走势、市场情绪指标以及全球宏观经济事件等，从而帮助投资者更好地理解市场动态，抓住投资机会。 2. 自动化交易引领方向随着AI技术的不断发展，自动化交易已成为了未来投资的趋势。在3EX AI交易平台上，投资者可以利用自动化交易机器人进行实时监测和分析市场情况，从而快速做出反应，并减少人为错误的可能性，提高交易决策的准确性。 3. 个性化智能交易策略 3EX AI交易平台还提供了个性化的智能交易策略定制功能。投资者可以根据自己的投资偏好和风险承受能力，定制符合自己需求的交易策略，并与AI交易机器人进行实时交流和调整，从而更好地适应不同的市场环境和投资目标。 4. 安全保障与风险管理在数字资产交易中，安全和风险管理是至关重要的。3EX AI交易平台通过严格的安全措施和自动化的风险管理策略，保障投资者的资金安全，并在市场不利波动时及时触发止损和止盈订单，最大限度地减小投资风险。 5. 社区共建与未来发展除了提供先进的AI技术和智能交易功能外，3EX AI交易平台还重视用户社区建设和共建。平台定期举办线上线下活动，邀请行业专家分享投资经验和市场洞察，为投资者们提供更多学习和交流的机会，共同探索数字资产投资的未来发展趋势。在3EX AI交易平台，投资者们不仅可以更加智慧地应对市场波动，抓住投资机会，还可以享受到更便捷、更智能、更安全的数字资产交易体验。未来，随着AI技术的不断演进和平台功能的不断完善，3EX将继续引领数字资产交易的未来趋势，为投资者们带来更多的惊喜和收益。 3EX相关链接： Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit：https://www.reddit.com/user/3EXGLOBAL Youtube：https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared 来源：金色财经

金色财经2024-03-01

半导体设备等板块涨幅居前诺安优化配置关注芯片国产化

，据诺安积极回报四季报，其持股方向包括AI算法、应用、算力端等。（来源：诺安积极回报2023年四季报。以上仅做持仓展示，不作为个股推荐，不代表基金未来必然继续持有这些股票，截止时间：2023.12.31）对于人工智能板块，诺安科技组也十分看好，诺安积极回报四季报中表示人工智能将影响几乎我们所有的行业，或将成为未来最强的产业趋势。海外引领，从算法大模型持续迭代，到各种应用接入AI，再到算力芯片的突飞猛进，产业进展迅速。国内厂商也纷纷开展结合自身业务的人工智能领域的研究，在股价飞涨的背后，是相关公司在产业端的积极布局，人工智能浪潮不可逆。人工智能产业端仍然在如火如荼的进行，海外和国内大模型的百花齐放，人工智能芯片龙头英伟达中报继续超预期且给出乐观展望，各类AI相关的应用也持续推出，人工智能产业未来中长期产业趋势不可逆。诺安稳健回报四季报中也提到，在人工智能的需求端，应用场景与AI结合有望进入拐点，后续随着大模型能力的持续提升，相信将有效带动To B端的办公、编程等应用的效率提升，以及To C端自动驾驶、图文生成、游戏等应用快速迭代，AI Pin/AI PC及手机/MR等硬件创新有望进一步促进AI渗透率提升，第一个爆款出现指日可待。风险提示：以上列示个股仅作为持仓展示，不作为个股推荐。诺安成长、诺安优化配置、诺安积极回报、诺安稳健回报、诺安和鑫、诺安益鑫、诺安创新驱动风险等级为R3，适合风险等级为C3及以上投资者，具体的产品风险等级请以产品购买时的详细页面展示为准。不同的销售机构采取的评价方法不同，请投资者在购买基金时，按照销售机构的要求完成风险承受能力等级与产品或服务的风险等级适当性匹配。市场有风险，投资须谨慎。本观点仅代表当时观点，今后可能发生改变，仅供参考，不构成投资建议或保证，亦不作为任何法律文件。投资者投资于本公司管理的基金时，应认真阅读《基金合同》、《托管协议》、《招募说明书》、《风险说明书》、基金产品资料概要等文件及相关公告，如实填写或更新个人信息并核对自身的风险承受能力，选择与自己风险识别能力和风险承受能力相匹配的基金产品。投资者需要了解基金投资存在可能导致本金亏损的情形。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金管理人管理的其他基金的业绩不代表本基金业绩表现。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现。基金管理人提醒投资者基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资者自行负担。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。

金融界2024-02-29

未来已来：3EX AI交易引领数字资产交易新时代

了对交易风险的全面监控和精准控制。通过AI算法的实时分析和预测，平台可以及时发现并应对潜在的风险，保障投资者的资金安全。策略交流与共享除了提供先进的交易技术和优质的服务外，3EX还致力于打造一个开放、包容的数字资产交易社区。在这个社区里，投资者可以分享自己创建的AI交易策略或者一键跟随交易大咖的优质策略，共同探讨交易策略、分享交易经验，共同成长。平台还为用户提供了丰富的学习资源和培训课程，帮助他们提升交易技能，实现财富增长。随着数字资产市场的不断发展和成熟，投资者对交易平台的要求也越来越高。在这样的背景下，3EX AI交易平台以其先进的技术和人性化的服务，成为了投资者的首选。未来，我们相信，随着科技的进步和平台的不断完善，3EX将继续引领着数字资产交易的新时代，为全球投资者创造更多的价值和机遇。 3EX相关链接： Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit：https://www.reddit.com/user/3EXGLOBAL Youtube：https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared 来源：金色财经

金色财经2024-02-28

都有哪些AI 业务分类与值得关注的加密项目？

通过社区的共同努力和资源整合，可以加速AI算法的开发和迭代，同时提高AI模型的质量和适应性。此外，代币激励还促进了数据的收集和共享，因为参与者可以通过提供高质量数据来获得代币奖励，从而间接地优化了数据这一要素。与这一分类相关的典型项目有： MyShell MyShell 是一个用于创建基于 Web3 和 AI 的语音聊天机器人的平台。用户可以随时选择喜欢的角色立即开始语音聊天，并通过讨论感兴趣的话题，快速提高其语言能力。 ImgnAI 一款面向消费者的人工智能应用，提供与 Midjourney 等文本到图像产品类似的模型质量和用户体验，用户可以通过简单的文本命令创造令人惊叹的艺术作品。其用户增长和收入通过购买和销毁机制推动 $imgnAI 代币的价值累积。这使得代币持有者能够从 imgnAI 产品套件的增长中受益。 MyPeach MyPeach 是一个由 AI 引擎驱动的伴侣应用，用户可以自定义自己的伴侣的属性如，种族、发色、头发长度、眼睛的颜色、体型，最后用户可以与他们自定义的伴侣进行对话，如同现实世界一样。 Artificial Liquid Intelligence 一个去中心化协议，用于创建使用AI 与人互动的智能化身。该平台催生了一个新的NFT 标准，称为智能NFT (iNFT)，它可以创建嵌入AI 动画、语音合成和生成AI 功能的NFT。早在2021年8月，该项目得到了 Multicoin 参与的 1600万美金的融资。 IQ.wiki IQ.wiki试图打造一个区块链知识的AI助手，成为加密世界的维基百科。用户可以通过像使用GPT那样提问的方式，获得一切关于加密和区块链相关的项目、知识和代币方面知识的答案。IQ GPT提供来自多个来源的可靠加密货币见解，满足探索、开发和交易需求。 CharacterX CharacterX是一个新一代的去中心化合成社交网络，旨在连接人类和AI实体。该平台允许用户创建自己的AI身份，并与其他用户（无论是AI还是人类）跨越时空限制进行连接。通过开发支持多感官数据输入输出的先进多模态AI架构，包括3D和AR体验，以及针对社交场景的主动AI代理，CharacterX为用户提供了个性化、真实且安全隐私的增强社交体验。 DeepSouth AI DeepSouth AI 通过采用神经拟态计算算法的组合实现了卓越的计算能力和效率，包括尖峰时序相关可塑性 (STDP)、基于反向传播的直接训练方案、监督时间学习、ANN 到 SNN 转换策略、储层计算和遗传算法。目前，其可用的产品有自主AI、视觉AI与对话式AI KIP KIP 协议使人工智能价值创造者能够连接他们的专业知识 - 无论是数据生产、模型训练、应用程序设计还是其他方面 - 并享受透明的会计和收入分成。在此系统下，每个组件都封装在ERC-3525 半同质化代币（SFT）中，允许组件之间轻松、低费率地实时转移经济价值，用户可以与它们进行交互。链上人工智能代理和安全链上人工智能代理和安全涉及将AI代理部署在区块链上，以此来提高AI应用的安全性和可信度。这些AI代理可以自动执行任务，如交易、数据分析、自动决策制定等，而部署在区块链上使得它们的操作不仅透明可追踪，还难以被篡改，提高了整个系统的安全性。在这个框架下，算力和算法/模型都是被优化的关键要素，因为安全的AI代理需要可靠的计算资源来执行复杂的算法和模型。此外，链上AI代理可以在保证隐私的前提下，跨平台共享和利用数据和资源，因为ZK相关技术可以在不泄露敏感信息的情况下验证数据的有效性和完整性。与这一分类相关的典型项目有： AI Arena AI Arena 是一款集成人类 x AI 协作的区块链游戏，玩家在全球化的竞赛中设计、训练和战斗由人工智能驱动的 NFT。研究人员将他们的机器学习模型拖放到平台上，然后与来自其他研究者的 AI 模型进行 PK。表现出色的研究人员将获得 AI Arena 的原生代币奖励。 Operator.io 一个用于创建去中心化代理网络、标准化用户、协议和人工智能代理之间的信息和价值交换的协议。用户在此构建和部署真正属于自己的代理，然后将它们提供给全世界。 Fetch.ai 人工智能应用公链，2017 年成立，2019 年 12 月上线主网。目前已接入 Cosmos 的 IBC 协议，可与 Cosmos 生态的其他链互操作。可以将其看成一个区块链+AI 的基础设施，底层主要为共识网络、智能合约以及机器学习库，上层通过各项技能模块实现各类AI功能和应用。 Modulus Labs 为了让 dApp 获得强大的人工智能功能，dApp 需要放弃去中心化的安全性并承担中心化的风险，Modulus Labs 将 ZKML 和 AI 进行结合，来有效检查人工智能提供商没有在链上操纵他们的算法。 2023 年 11 月 1 日，Modulus Labs 宣布完成 630 万美元种子轮融资，Variant 和 1kx 领投，Inflection、Bankless、Stanford 等参投。 Delysium Delysium 是一个由人工智能驱动的开放世界框架，提供了一个简化的架构来支撑先进的 AI 代理网络和支持生态系统，重点是确保安全性、可扩展性和高速通信。该生态系统的结构被简化为两个主要层：通信层（也称为基础层）和区块链层。更广泛的生态系统，包括人工智能代理的社区、开发和交互，都集成在这些层中。 Agent Protocol 该项目旨在使全世界游戏玩家能够在去中心化 GPU 计算的支持下，从游戏片段中训练自己的人工智能代理，从而创建新的链上资产类别。 Morpheus Morpheus 旨在激励一个个人通用的人工智能点对点网络，AI可以代表用户执行智能合约；普通用户可以用正常语言与他们的智能代理交谈，让它理解问题并根据他们的意图/批准采取行动。 Autonolas Autonolas 是一个将AI代理用于链下服务的统一网络，例如自动化、预言机和共同拥有的人工智能等。项目提供了用于构建这些服务的可组合堆栈，以及用于激励创建协议，以去中心化的方式运行复杂的逻辑，并自主、持续地与链上和链下数据交互。 Test Machine TestMachine 是一个人工智能平台，旨在帮助开发人员和项目以闪电般的速度识别和修复智能合约中的漏洞。它可以立即访问一套行业标准工具，用于智能合约编译、优化、测试和实时安全分析，并提供即时报告。 DAIN Protocol 一个Solana上的 AI 代理网络，官网仍在制作中，近期引起了多个KOL的关注。 Oraichain Oraichain 机制看起来与 Band Protocol 和 Chainlink 类似，使智能合约能够安全地访问外部 AI API。人工智能有助于增强智能合约。同时，Oraichain也是一个L1，专门为AI驱动的dAPP和AI代理提供载体。人工智能驱动的区块链市场和学习平台人工智能驱动的区块链市场和学习平台利用AI技术来增强区块链应用，特别是在市场交易和在线教育平台上。这类平台运用AI算法来分析市场数据，预测趋势，提供个性化的学习体验，或是自动化地匹配买卖双方。AI的集成不仅提高了平台效率，还为用户提供了更加精准、高效的服务。在这一分类中，算法和模型以及数据被视为核心要素，因为AI的效能依赖于大量、高质量的数据来训练精确的模型，并通过这些模型来提供智能化的服务。例如，AI可以帮助分析和理解用户行为，从而在区块链市场中提供更加个性化的推荐，或是在学习平台上提供定制化的教育内容。与这一分类相关的典型项目有： Bagel Network 一个去中心化的数据平台，计划通过创建市场来解决数据垄断问题，该市场允许数据科学家和 AI 工程师以成本效益高且保护隐私的方式交换和授权可验证的数据集。该项目旨在发展一个去中心化的数据平台，支持机器学习（ML）模型。 2024 年 1 月 23 日，Bagel Network 完成 310 万美元 Pre 种子轮融资。 SingularityNET SingularityNET 是一个 AI 服务交易平台，帮助撮合 AI 服务开发人员和用户。开发人员可以将他们的服务发布到 SingularityNET 网络以赚取收入；用户可以通过 SingularityNET 交易平台将服务集成到自己的网站、应用程序或其他产品中。 FedML FedML 是一个去中心化协作的机器学习平台，用于在任何地方以任何规模进行去中心化和协作式 AI，例如可以训练、部署、监控和持续改进机器学习模型，同时以保护隐私的方式在组合数据、模型和计算资源上进行协作。 2023 年 3 月 28 日，FedML 完成了 600 万美元种子轮融资。 Numerai Numerai 是一种由数据科学家网络建立、使用人工智能技术的新型对冲基金。其核心优势是免费数据集。它由经过清理、规范化和混淆的高质量财务数据组成。 Allora Allora 是一个自我完善的去中心化人工智能网络, 使应用程序能够通过自我改进的 ML 模型网络利用更智能、更安全的 AI。通过结合众包机制（同行预测）、联邦学习和 zkML 的前沿研究. Upshot Upshot 最初是尝试利用众包来预测资产价格。经过不断发展，创建了能够分析超过 4 亿资产的 AI 模型和一个无需信任且自我改进的去中心化人工智能网络。目前，项目推出了 Upshot 机器智能网络，旨在众包由机器学习模型产生的金融Alpha，并由“Alpha证明”奖励机制提供支持。模型验证模型验证在区块链与人工智能结合的领域中，指的是利用区块链技术来确认和保证AI模型的性能、安全性和透明度。这个过程涉及到使用区块链的不可篡改和透明的记录特性，来验证AI模型的训练数据、算法逻辑和性能指标。模型验证的目的是建立用户对AI模型的信任，确保模型的决策过程可被追踪和审计，同时保障模型没有被恶意篡改或偏离其设计初衷。在这一分类中，算法和模型成为被优化的关键要素。通过在区块链上记录模型训练和操作的详细过程，可以为AI模型的每一次决策提供透明的证据链，从而优化模型的可信度和可靠性。此外，模型验证还涉及到使用加密技术如零知识证明，不仅保护了数据的隐私，还能验证模型的输出而无需暴露其内部逻辑，进一步增强了模型的安全性和私密性。与这一分类相关的典型项目有： Giza Giza 正在构建一个无需信任的协议，将机器学习推理计算的过程去中心化，同时为开源人工智能的开放经济提供动力。Giza 让人工智能开发者可以轻松地为人工智能模型生成零知识证明。 EZKL EZKL 是一个支持具有零知识加密的可验证人工智能系统。它能够证明 AI/ML 模型的真实性，生成一个零知识证明模型产生了某些结果，而不必揭示模型本身。来源：金色财经

金色财经2024-02-26

加密 AI 赛道全景指南：一览 AI 业务分类与值得关注的加密项目

金色财经2024-02-25

中控技术将推出首个生成式工业AI大模型

、工艺、设备及质量数据，自主研发生成式AI算法架构，基于工业多源数据进行融合训练，建立流程工业高泛化、高可靠的大模型，为客户提供AI+安全、AI+质量、AI+效益、AI+低碳的智能化解决方案，或有望在流程工业的效率上实现革命性的突破。

金融界2024-02-25

Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花?

化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。来源：金色财经

金色财经2024-02-24

Sora横空出世 2024或成AI+Web3变革元年？

化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，我个人认为AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结语随着生成式AI工具的不断进步，我们未来还将经历更多划时代的“iPhone时刻”。尽管许多人对AI与Web3的结合嗤之以鼻，但实际上我认为目前的方向大多没有问题，需要解决的痛点其实只有三点，必要性、效率、契合度。两者的融合虽处于探索阶段，却并不妨碍这条赛道成为下个牛市的主流。对新事物永远保持足够的好奇心和接纳度是我们需要必备的心态，历史上，汽车取代马车的转变瞬息之间便已成定局，亦如同铭文和过去的NFT一样，持有太多偏见只会和机遇失之交臂。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

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