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A股涨上热搜！新一轮牛市起点？

第四，OpenAI首席执行官Sam Altman当日也表示正在与包括阿联酋政府在内的潜在投资者进行洽谈，剑指改革全球半导体，旨在提高全球芯片产能，扩大其支撑AI性能的能力，该项目可能需要筹集至多5万亿至7万亿美元资金。目前来看，AI大模型不断迭代，从文字、图片到音频、代码，再到如今的视频，多方面应用的迭代更新有望长期给诸多行业带来降本增效的实质好处，AI产业正在向多重领域辐射，人工智能或将进入新的时代。值得注意的是，消费电子行业也在进入AI时代。 2月18日，“魅族转型AI停止传统手机项目”话题冲上微博热搜。魅族在其官方微博发文称，公司决定All in AI，停止传统智能手机新项目。同日，OPPO创始人兼CEO陈明永发表致全体员工的内部信。陈明永表示，2024年是AI手机元年，AI手机将成为继功能机、智能手机之后，手机行业的第三阶段。在AI手机时代，OPPO致力成为AI手机的引领者和普及者。目前来看，vivo、OPPO、荣耀、华为、小米等各大手机厂商纷纷发布了AI大模型，向生成式AI手机进化。 “生成式AI手机”，被定义为能够使用生成式AI来创建原创内容，可以本地运行AI模型的智能手机。权威市场调查机构 Counterpoint Research去年底发布的《生成式AI智能手机出货量洞察》报告预测，生成式AI智能手机将在未来几年内实现爆炸式增长，预估2024年，全球生成式AI智能手机出货量将达到1亿台；到2027年，这个数字将飙升至5.22亿台，复合年增长率高达83%。从近期AI行业热点来看，无论是Sora、AI芯片还是AI手机，背后指向的都是算力依然是当前AI行业的紧缺资源，算力需求充分乐观的观点将持续被验证。中信证券预计，2024年算力仍是投资主线，可关注多模态AI落地对算力的促进作用以及国产化。多模态AI的发展下，算力芯片、服务器、液冷环节都有望直接受益，AI时代网络架构与连接技术产生变革，同时终端AI也有望落地带动相关投资机会。高股息方向再度走强今日的市场，一方面是AI等成长股强势爆发，另一方面则是高股息资产的固守不退——以煤炭为代表的高股息方向再度走强，中国海油、陕西煤业、潞安环能等均再创历史新高。拉长时间线看，红利策略(中证红利全收益指数)相比沪深300指数的胜率也更高，自2005年到2023年合计18个年份，有13个年份表现跑赢沪深300指数，综合胜率高达72%，年平均回报率接近18%。尤其是在沪深300指数下跌的10个年份中，有9年红利策略都取得超额收益。一般而言，市场震荡时，投资者情绪相对低迷，市场风险偏好回落，相对高估值的成长股遭遇估值杀。与此同时，高股息、低估值、确定性更高的红利资产受到投资者青睐，容易走出抗跌行情。这也是沪深300指数下跌的10个年份中有9年红利策略都取得超额收益的根本原因。目前而言，成长股、高股息两大方向正在对垒，各机构对于谁会成为后续主线也争论不休。从估值角度看，高股息资产估值仍处于历史低位，此类公司经营模式稳定，盈利持续能力强。因此，展望甲辰龙年，证券时报认为，高股息资产值得期待，尤其是市场认知度低的高股息“冷门股”，更有可能异军突起。不过，本轮红利指数的强势表现，更多源于煤炭板块的贡献。随着高股息资产行情的进一步扩散，非煤炭成份股的表现值得期待。不过，复盘近年历史来看，值得重视的是春节前后大概率为存在变盘机遇的重要时间点，且对应容易发生风格切换。站在当前，国投证券判断，市场主线已经非常清晰：中小盘涅槃重生将成为春节后市场核心，产业赛道上科技(传媒+光模块)+出海(出海三条线，认准车船电)双主线的定价优势将更加明显。目前而言，无论是成长还是高股息，市场主线的确立都还需要时间观察，但部分板块的“弱势”已有体现——今日，证券、猪肉、光伏等方向已先行陷入整理，后续市场或从此前的普涨反弹向结构性行情所过渡，在此过程中，市场内部的分化或将逐步加剧，故后续关注的重点仍应聚焦于市场的热点方向之中。 2024年或是新一轮牛市起点龙年伊始，A股实现了开门红，投资者对于后续上涨的信心也被唤起。展望2024年，东吴证券认为，2024年将是A股新一轮的牛市起点之年。从宏观环境看，首先，节前中央汇金扩大购买范围有效地阻断了流动性循环连锁负反馈过程，资本市场生态建设转向做优存量严把增量，投资者回报环境有望改善。其次，1月社融数据略超预期，春节消费数据不乏亮点，今年经济基数效应基本消除，政策有望更加灵活应对经济扰动。从市场表现看，春节期间港股率先企稳提振投资者情绪，海外科技主题催化有望抬升反弹期间风险偏好。当下增量资金主要来源于活跃资金加仓，右侧信号确认后将是较好入场时机。综合上述情况，中信证券建议，在反弹过程中步步为营，密切关注右侧确认信号，配置上从纯防御转向均衡，围绕优质红利蓝筹和科创成长两条主线布局。 ①在资产荒背景之下，央企红利低波和高股息板块仍是大体量增量资金的首选底仓配置方向，市场风险偏好提升过程中如果出现调整是较好的布局时机。②短期反弹过程中，顺周期板块重点关注受益出行全面超预期增长的旅游酒店和航空，成长板块重点关注AI相关主题。

证券之星2024-02-19

单周内飙涨逾165%！Worldcoin日活用户突破100万 AI之父两大利好信号联袂出击

，人工智能之父山姆·阿尔特曼(Sam Altman)旗下项目Worldcoin应用程序日活用户，刺激WLD代币冲破6.75美元，单周内飙涨165%。他此前宣布，将筹资7万亿美元改革半导体芯片行业，且他领导的OpenAI公司视频生成器Sora问世。在周末推文中，Worldcoin宣布其名为World App的加密钱包应用程序已拥有超过100万用户，比2023年11月的每日活跃用户(DAU)数仅为10万相比，呈现大幅增长的趋势。 (来源:Twitter) 据悉，Worldcoin由OpenAI首席执行官阿尔特曼和Alex Blania于2023年7月推出，是一个自称为“保护隐私”的数字身份验证项目，以原生加密货币向用户支付费用，以换取扫描虹膜(Orb)的费用。 Worldcoin目标是尝试在全球范围内引入全民基本收入，向地球上的每个人发行少量的原生WLD代币，以换取验证他们的身份。然而，Worldcoin引入全民基本收入(UBI)和生物识别身份系统的目标，在全球市场中引起了相当多的争议。观察主要的批评声浪，集中在其被称为Orb的金属眼睛扫描设备隐私问题上。 1月31日，香港个人资料私隐专员公署(PCPD)对Worldcoin在当地的运营展开调查，理由是“个人资料隐私存在严重风险”。当局表示，作为调查的一部分，它已执行搜查令并进入Worldcoin在香港控制的6个场所。在香港以外，该项目因隐私问题引起了许多司法管辖区监管机构的关注，肯尼亚的服务完全暂停，印度的虹膜扫描也暂停。尽管存在这些监管担忧，在整个加密货币行业更广泛反弹的推动下，WLD代币单周内的涨幅仍超过165%。截至周一亚市，WLD代币升高报在6.75美元。 (来源:CoinMarketCap) 与此同时，Worldcoin的飙涨行情伴随着OpenAI公司的几项重大更新。上周五，OpenAI推出了新的文本到视频生成器Sora，允许用户根据文本提示生成视频剪辑和场景。 2月9日，阿尔特曼宣布，他将寻求筹集高达7万亿美元的资金，以帮助该公司为其半导体芯片开发提供资金和规模。尽管巨额的美元数字引起了整个科技界的关注，但阿尔特曼似乎并没有透过太多阶段性发展的细节。

颜辞2024-02-19

Galaxy万字长文：加密货币和AI交叉领域和项目盘点

令之外，OpenAI 创始人 Sam Altman 还在国会作证，说明监管机构需要为人工智能开发颁发许可证。关于人工智能监管的讨论才刚刚开始，但任何此类限制访问或审查AI功能的尝试都可能加速不存在此类障碍的去中心化平台的采用。2023年11月OpenAI 领导层变动（或缺乏）进一步表明，将最强大的现有AI模型的决策权授予少数人是有风险的。此外，所有AI模型都必然反映了创建它们的人的偏见，无论是有意还是无意。消除这些偏差的一种方法是使模型尽可能开放地进行微调和训练，确保任何地方的任何人都可以访问各种类型和偏差的模型。数据隐私。当与为用户提供数据自主权的外部数据和隐私解决方案集成时，去中心化计算可能会比中心化替代方案更具吸引力。当三星意识到工程师正在使用 ChatGPT 帮助芯片设计并将敏感信息泄露给 ChatGPT 时，三星成为了这一事件的受害者。 Phala Network 和 iExec 声称为用户提供 SGX 安全飞地来保护用户数据，并且正在进行的全同态加密研究可以进一步解锁确保隐私的去中心化计算。随着AI进一步融入我们的生活，用户将更加重视能够在具有隐私保护的应用程序上运行模型。用户还需要支持数据可组合性的服务，以便他们可以将数据从一种模型无缝移植到另一种模型。用户体验（UX）。用户体验仍然是更广泛采用所有类型的加密应用程序和基础设施的重大障碍。这对于去中心化计算产品来说并没有什么不同，并且在某些情况下，由于开发人员需要了解加密货币和人工智能，这会加剧这种情况。需要从基础知识进行改进，例如登入抽象与区块链的交互，以提供与当前市场领导者相同的高质量输出。鉴于许多提供更便宜产品的可操作的去中心化计算协议很难获得常规使用，这一点显而易见。智能合约和zkML 智能合约是任何区块链生态系统的核心构建块。在给定一组特定条件的情况下，它们会自动执行并减少或消除对受信任第三方的需求，从而能够创建复杂的去中心化应用程序，例如 DeFi 中的应用程序。然而，由于智能合约目前大部分存在，其功能仍然受到限制，因为它们根据必须更新的预设参数执行。例如，部署的借贷协议智能合约包含根据特定贷款与价值比率何时清算头寸的规范。虽然在静态环境中有用，但在风险不断变化的动态情况下，这些智能合约必须不断更新以适应风险承受能力的变化，这给不通过中心化流程管理的合约带来了挑战。例如，依赖去中心化治理流程的 DAO 可能无法快速反应以应对系统性风险。集成AI（即机器学习模型）的智能合约是增强功能、安全性和效率同时改善整体用户体验的一种可能方法。然而，这些集成也带来了额外的风险，因为不可能确保支撑这些智能合约的模型不会被攻击或解释长尾情况（鉴于数据输入的稀缺，长尾情况很难训练模型）。零知识机器学习（zkML）机器学习需要大量的计算来运行复杂的模型，这使得AI模型由于成本高昂而无法直接在智能合约中运行。例如，为用户提供收益优化模型的 DeFi 协议将很难在链上运行该模型，而无需支付过高的Gas费。一种解决方案是增加底层区块链的计算能力。然而，这也增加了对链验证者集的要求，可能会破坏去中心化特性。相反，一些项目正在探索使用 zkML 以无需信任的方式验证输出，而不需要密集的链上计算。说明 zkML 有用性的一个常见示例是，用户需要其他人通过模型运行数据并验证其交易对手实际上运行了正确的模型。也许开发人员正在使用去中心化计算提供商来训练他们的模型，并担心该提供商试图通过使用输出差异几乎无法察觉的更便宜的模型来削减成本。 zkML 使计算提供商能够通过其模型运行数据，然后生成可以在链上验证的证明，以证明给定输入的模型输出是正确的。在这种情况下，模型提供者将具有额外的优势，即能够提供他们的模型，而不必透露产生输出的基础权重。也可以做相反的事情。如果用户想要使用他们的数据运行模型，但由于隐私问题（比如在医疗检查或专有商业信息的情况下），不希望提供模型的项目访问他们的数据，那么用户可以在他们的数据上运行模型而不共享数据，然后通过证明验证他们运行了正确的模型。这些可能性通过解决令人望而却步的计算限制，极大地扩展了人工智能和智能合约功能集成的设计空间。基础设施和工具鉴于 zkML 领域的早期状态，开发主要集中在构建团队所需的基础设施和工具，以将其模型和输出转换为可以在链上验证的证明。这些产品尽可能地抽象了开发的零知识方面。 EZKL和Giza是通过提供机器学习模型执行的可验证证明来构建此工具的两个项目。两者都帮助团队构建机器学习模型，以确保这些模型可以在链上以可信方式验证结果的方式执行。这两个项目都使用开放神经网络交换 (ONNX) 将用 TensorFlow 和 Pytorch 等通用语言编写的机器学习模型转换为标准格式。然后，他们输出这些模型的版本，这些模型在执行时也会生成 zk 证明。 EZKL 是开源的，生产 zk-SNARKS，而 Giza 是闭源的，生产 zk-STARKS。这两个项目目前仅兼容 EVM。过去几个月，EZKL 在增强 zkML 解决方案方面取得了重大进展，主要集中在降低成本、提高安全性和加快证明生成速度。例如，2023 年 11 月，EZKL 集成了一个新的开源 GPU 库，可将聚合证明时间缩短 35%；1 月，EZKL发布了Lilith，这是一种软件解决方案，用于在使用 EZKL 证明时集成高性能计算集群和编排并发作业系统。 Giza 的独特之处在于，除了提供用于创建可验证的机器学习模型的工具之外，他们还计划实现相当于Hugging Face的 web3 ，为 zkML 协作和模型共享开辟用户市场，并最终集成去中心化计算产品。一月份，EZKL 发布了一项基准评估，比较了 EZKL、Giza 和 RiscZero（如下所述）的性能。 EZKL 展示了更快的证明时间和内存使用。 Modulus Labs还在开发一种专为 AI 模型定制的新的 zk-proof 技术。 Modulus 发表了一篇名为《智能的成本》（The Cost of Intelligence ）的论文（暗示在链上运行 AI 模型的成本极高），该论文对当时现有的 zk-proof 系统进行了基准测试，以确定改进 AI 模型 zk-proofs 的能力和瓶颈。该论文于 2023 年 1 月发布，表明现有产品过于昂贵且效率低下，无法大规模实现AI应用。在最初研究的基础上，Modulus 在 11 月推出了Remainder，这是一种专门的零知识证明器，专门用于降低 AI 模型的成本和证明时间，目标是使项目在经济上可行，将模型大规模集成到智能合约中。他们的工作是闭源的，因此无法与上述解决方案进行基准测试，但最近在 Vitalik关于加密和人工智能的博客文章中引用了他们的工作。工具和基础设施开发对于 zkML 空间的未来增长至关重要，因为它可以显著减少需要部署运行可验证的链下计算所需的 zk 电路的团队的摩擦。创建安全接口，使从事机器学习工作的非加密原生构建者能够将他们的模型带到链上，这将使应用程序能够通过真正新颖的用例进行更大的实验。工具还解决了更广泛采用 zkML 的一个主要障碍，即缺乏知识渊博且对零知识、机器学习和密码学交叉领域工作感兴趣的开发人员。协处理器（Coprocessors）正在开发的其他解决方案（称为“协处理器”）包括RiscZero 、Axiom和Ritual。协处理器这个术语主要是语义上的——这些网络履行许多不同的角色，包括在链上验证链下计算。与 EZKL、Giza 和 Modulus 一样，他们的目标是完全抽象零知识证明生成过程，创建本质上能够执行链下程序并生成链上验证证明的零知识虚拟机。 RiscZero 和 Axiom 可以为简单的 AI 模型提供服务，因为它们是更通用的协处理器，而 Ritual 是专门为与 AI 模型一起使用而构建的。 Infernet是 Ritual 的第一个实例，包含一个Infernet SDK，允许开发人员向网络提交推理请求并接收输出和证明（可选）作为回报。 Infernet 节点接收这些请求并在返回输出之前处理链下计算。例如，DAO 可以创建一个流程，确保所有新的治理提案在提交之前满足某些先决条件。每次提交新提案时，治理合约都会通过 Infernet 触发推理请求，调用 DAO 特定治理训练的 AI 模型。该模型审查提案以确保提交所有必要的标准，并返回输出和证据，批准或拒绝提案的提交。在接下来的一年里，Ritual 团队计划推出更多功能，形成称为 Ritual 超级链的基础设施层。前面讨论的许多项目都可以作为服务提供商插入 Ritual。 Ritual 团队已经与 EZKL 集成以生成证明，并且可能很快会添加其他领先提供商的功能。Ritual 上的 Infernet 节点还可以使用 Akash 或 io.net GPU 以及在 Bittensor 子网上训练的查询模型。他们的最终目标是成为开放AI基础设施的首选提供商，能够为任何网络、任何工作负载的机器学习和其他AI相关任务提供服务。应用 zkML有助于调和区块链和人工智能之间的矛盾，前者本质上是资源受限的，而后者需要大量的计算和数据。正如 Giza 的一位创始人所说，“用例非常丰富……这有点像以太坊早期问智能合约的用例是什么……我们所做的只是扩展智能合约的用例。 ”然而，如上所述，当今的开发主要发生在工具和基础设施级别。应用仍处于探索阶段，团队面临的挑战是证明使用 zkML 实现模型所产生的价值超过了其复杂性和成本。目前的一些应用包括：去中心化金融。 zkML通过增强智能合约能力，升级了DeFi的设计空间。 DeFi 协议为机器学习模型提供大量可验证且不可篡改的数据，可用于生成收益获取或交易策略、风险分析、用户体验等。例如，Giza与Yearn Finance合作，为 Yearn 的新 v3 金库构建概念验证自动风险评估引擎。 Modulus Labs与Lyra Finance合作将机器学习纳入其 AMM，与 Ion Protocol合作实施分析验证者风险的模型，并帮助Upshot验证其人工智能支持的 NFT 价格信息。 NOYA（利用 EZKL）和Mozaic等协议提供了对专有链下模型的访问，这些模型使用户能够访问自动化流动性挖矿，同时使他们能够验证链上的数据输入和证明。 Spectral Finance正在构建链上信用评分引擎，以预测Compound或Aave借款人拖欠贷款的可能性。由于 zkML，这些所谓的“De-Ai-Fi”产品在未来几年可能会变得更加流行。游戏。长期以来，游戏一直被认为可以通过公链进行颠覆和增强。 zkML 使人工智能的链上游戏成为可能。 Modulus Labs已经实现了简单链上游戏的概念验证。 Leela vs the World是一款博弈论国际象棋游戏，用户在其中对抗 AI 国际象棋模型，zkML 验证 Leela 所做的每一步都是基于游戏运行的模型。同样，团队也使用 EZKL 框架来构建简单的歌唱比赛和链上井字游戏。 Cartridge正在使用Giza使团队能够部署完全链上游戏，最近重点引入了一款简单的人工智能驾驶游戏，用户可以竞争为试图避开障碍物的汽车创建更好的模型。虽然简单，但这些概念验证指向未来的实现，能够实现更复杂的链上验证，例如能够与游戏内经济体进行交互的复杂 NPC 演员，如《 AI Arena》中所见，这是一款超级大乱斗游戏，玩家可以在其中训练自己的战士，然后部署为AI模型进行战斗。身份、溯源和隐私。加密货币已经被用作验证真实性和打击越来越多的人工智能生成/操纵内容和深度伪造的手段。 zkML 可以推进这些努力。 WorldCoin 是一种身份证明解决方案，要求用户扫描虹膜以生成唯一的 ID。未来，生物识别 ID 可以使用加密存储在个人设备上进行自我托管，并使用验证本地运行的生物识别所需的模型。然后，用户可以提供生物识别证据，而无需透露自己的身份，从而在确保隐私的同时抵御女巫攻击。这也可以应用于需要隐私的其他推论，例如使用模型分析医疗数据/图像来检测疾病、验证人格并在约会应用程序中开发匹配算法，或者需要验证财务信息的保险和贷款机构。展望 zkML 仍处于实验阶段，大多数项目都专注于构建基础设施原语和概念证明。如今的挑战包括计算成本、内存限制、模型复杂性、有限的工具和基础设施以及开发人员人才。简而言之，在 zkML 能够以消费产品所需的规模实施之前，还有相当多的工作要做。然而，随着该领域的成熟以及这些限制的解决，zkML将成为AI和加密集成的关键组成部分。从本质上讲，zkML 承诺能够将任何规模的链下计算引入链上，同时保持与链上运行相同或接近相同的安全保证。然而，在这一愿景实现之前，该技术的早期用户将继续必须在 zkML 的隐私和安全性与替代方案的效率之间进行权衡。 AI智能体 AI和加密货币最令人兴奋的集成之一是正在进行的AI智能体实验。智能体是能够使用AI模型接收、解释和执行任务的自主机器人。这可以是任何事情，从拥有一个随时可用的根据你的偏好进行微调的个人助理，到雇用一个根据你的风险偏好来管理和调整你的投资组合的金融机器人。由于加密货币提供了无需许可和无需信任的支付基础设施，智能体和加密货币可以很好地结合在一起。经过培训后，智能体将获得一个钱包，以便他们可以自行使用智能合约进行交易。例如，今天的简单智能体可以在互联网上抓取信息，然后根据模型在预测市场上进行交易。智能体提供商 Morpheus是 2024 年在以太坊和 Arbitrum 上上市的最新开源智能体项目之一。其白皮书于 2023 年 9 月匿名发布，为社区的形成和构建提供了基础（包括Erik Vorhees等著名人物）。该白皮书包括一个可下载的智能体协议，它是一个开源的LLM，可以在本地运行，由用户的钱包管理，并与智能合约交互。它使用智能合约排名来帮助智能体根据处理的交易数量等标准确定哪些智能合约可以安全地进行交互。白皮书还提供了构建 Morpheus 网络的框架，例如使智能体协议运行所需的激励结构和基础设施。这包括激励贡献者构建用于与智能体交互的前端、供开发人员构建可插入智能体以便他们可以相互交互的应用程序的 API，以及使用户能够访问运行智能体所需的计算和存储的云解决方案在边缘设备上。该项目的初始资金已于 2 月初启动，完整协议预计将于 2024 年第二季度启动。去中心化自治基础设施网络 (DAIN)是一种新的智能体基础设施协议，在 Solana 上构建智能体到智能体经济。 DAIN 的目标是让来自不同企业的智能体可以通过通用 API 无缝地相互交互，从而大大开放 AI 智能体的设计空间，重点是实现能够与 web2 和 web3 产品交互的智能体。一月份，DAIN 宣布与 Asset Shield 首次合作，使用户能够将“智能体签名者”添加到其多重签名中，这些签名者能够根据用户设置的规则解释交易并批准/拒绝。 Fetch.AI是最早部署的 AI 智能体协议之一，并开发了一个生态系统，用于使用 FET 代币和Fetch.AI钱包在链上构建、部署和使用智能体。该协议提供了一套用于使用智能体的全面工具和应用程序，包括用于与智能体交互和订购代理的钱包内功能。 Autonolas的创始人包括 Fetch 团队的前成员，它是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。 Autonolas 还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体，并可以插入多个区块链，包括 Polygon、Ethereum、Gnosis Chain 和 Solana。他们目前拥有一些活跃的智能体概念验证产品，包括用于预测市场和 DAO 治理。 SingularityNet正在为AI智能体构建一个去中心化的市场，人们可以在其中部署专注的AI智能体，这些智能体可以被其他人或智能体雇用来执行复杂的任务。其他公司，如AlteredStateMachine，正在构建 AI 智能体与 NFT 的集成。用户铸造具有随机属性的 NFT，这些属性赋予他们在不同任务上的优势和劣势。然后可以对这些智能体进行训练，以增强某些属性，以用于游戏、DeFi 或作为虚拟助手并与其他用户进行交易。总的来说，这些项目设想了一个未来的智能体生态系统，这些智能体能够协同工作，不仅可以执行任务，还可以帮助构建通用AI。真正复杂的智能体将有能力自主完成任何用户任务。例如，完全自主的智能体将能够弄清楚如何雇用另一个智能体来集成 API，然后执行，而不必确保智能体在使用之前已经与外部 API（例如旅行预订网站）集成并执行任务。从用户的角度来看，不需要检查智能体是否可以完成任务，因为智能体可以自己确定。比特币和AI智能体 2023 年 7 月，闪电网络实验室推出了在闪电网络上使用智能体的概念验证实施方案，称为 LangChain 比特币套件。该产品特别有趣，因为它旨在解决 Web 2 世界中日益严重的问题——Web应用程序的门禁且昂贵的API 密钥。 LangChain 通过为开发人员提供一套工具来解决这个问题，使智能体能够购买、出售和持有比特币，以及查询 API 密钥和发送小额支付。在传统的支付领域，小额支付由于费用而成本高昂，而在闪电网络上，智能体可以每天以最低的费用发送无限的小额支付。当与 LangChain 的 L402 支付计量 API 框架结合使用时，这允许公司可以根据使用量的增加和减少调整其 API 的访问费用，而不是设定单一的成本过高的标准。在未来，链上活动主要由智能体与智能体交互所主导，这样的事情将是必要的，以确保智能体能够以成本不过高的方式相互交互。这是一个早期的例子，说明如何在无需许可且经济高效的支付赛道上使用智能体，为新市场和经济互动开辟了可能性。展望智能体领域仍处于新生阶段。项目刚刚开始推出功能性智能体，可以使用其基础设施处理简单的任务——这通常只有经验丰富的开发人员和用户才能访问。然而，随着时间的推移，AI智能体对加密货币的最大影响之一是所有垂直领域的用户体验改进。交易将开始从基于点击转向基于文本，用户能够通过大语言模性与链上智能体进行交互。Dawn Wallet等团队已经推出了聊天机器人钱包，供用户在链上进行交互。此外，目前尚不清楚智能体如何在 Web 2 中运作，因为金融领域依赖于受监管的银行机构，这些机构不能 24/7 运营，也无法进行无缝跨境交易。正如Lyn Alden所强调的那样，由于缺乏退款和处理微交易的能力，与信用卡相比，加密赛道尤其有吸引力。然而，如果智能体成为一种更常见的交易方式，现有的支付提供商和应用程序很可能会迅速采取行动，实施在现有金融领域运营所需的基础设施，从而削弱使用加密货币的一些好处。目前，智能体可能仅限于确定性的加密货币交易，其中给定输入保证给定输出。这两种模型都规定了这些智能体弄清楚如何执行复杂任务的能力，而工具则扩大了它们可以完成的范围，都需要进一步开发。为了让加密智能体在新颖的链上加密用例之外变得有用，需要更广泛的集成和接受加密作为一种支付形式以及监管的明确性。然而，随着这些组件的发展，智能体准备成为上述去中心化计算和 zkML 解决方案的最大消费者之一，以自主的非确定性方式接收和解决任何任务。结论 AI 为加密货币引入了我们在 web2 中看到的相同创新，增强了从基础设施开发到用户体验和可访问性的各个方面。然而，项目仍处于发展早期，近期加密货币和AI集成将主要由链下集成主导。像Copilot这样的产品将使开发人员效率“提高10 倍”，Layer1和DeFi应用程序已经与微软等大公司合作推出人工智能辅助开发平台。Cub3.ai和Test Machine等公司正在开发用于智能合约审计和实时威胁监控的AI集成，以增强链上安全性。 LLM 聊天机器人正在使用链上数据、协议文档和应用程序进行培训，为用户提供增强的可访问性和用户体验。对于真正利用加密货币底层技术的更高级集成来说，挑战仍然是证明在链上实施AI解决方案在技术上是可行的，而且在经济上也是可行的。去中心化计算、zkML 和 AI 智能体的发展指向有前景的垂直领域，这些领域为加密货币和AI深度互联的未来奠定了基础。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

Sam Altman新布局：AI生活助手Shelpful获2100万元投资将如何改变日常生活？

科技互联网已经走上了时代浪潮。Sam Altman又投资人工智能公司了，这次是哪个方向的？以下是我们的第63期内容，以下Enjoy。 Sam Altman又双叒投资了一家人工智能（AI）初创企业！不过，这回他投的既不是能源项目也不是人工智能芯片等硬件产品，而是与我们日常生活息息相关的AI生活助手Shelpful。据悉，Shelpful拿到了Apollo Projects风险投资基金的300万美元（约2100万人民币）种子轮投资，而该风投基金由Sam Altman和他的兄弟共同创立。按照科技初创公司的标准，这笔投资并不是很大，但Sam Altman的参与显然提升了这家公司的知名度，那么它是如何赢得OpenAI首席执行官的青睐的呢？ 01.Shelpful=Super+Helpful 这家总部位于美国波特兰的公司由CEO Sharon Pope、联创Lydia Swift以及曾在亚马逊的Alexa工作过的Chris Morse于2021年创立，旨在利用人工智能技术帮助人们管理自己的生活并追求自我提升项目。根据官网介绍，Shelpful的诞生源于CEO Sharon Pope的个人经历。在疫情期间，Sharon Pope作为忙碌的职场母亲，需要完成多项日程，经常感到来自时间管理方面的调整，于是便萌生了设计一个私人助手来帮助自己安排日程的想法——Shelpful由此问世，而公司名称“Shelpful”的由来也很有深意。当创始人之一（Sharon）第一次有了这项服务的想法时，她觉得自己需要立即创建这款生活助手。由于时间紧迫，她把自己名字的第一个字母（S）和这项服务的缩写（helpful）结合在了一起。后来，“Shelpful”逐渐演变成了“Super+Helpful”的含义，这恰好也符合产品设计的初衷，即提供给用户一个Super（超级的）+Helpful（有帮助的）的“生活助理”。如今，Shelpful的应用范围也更加广泛，可以完成提醒用户缴纳账单、按时服药、进行规律的体育锻炼等工作，帮助用户进行计划好的日程。不过，令人疑惑的是，投资了众多行业大牛的Sam Altman是如何发现这家初创企业的？原来，在Shelpful成立两年后，创始人Pope在社交媒体上发布了关于它的信息，而这些信息恰好传到了曾与Pope一同在YC工作过的Altman那里。 Sam Altman一直致力于利用人工智能技术增强人类能力、推动创新，而Shelpful的设计理念与Sam Altman的人工智能愿景不谋而合，合作就此达成。不过，除了行业大佬的加持，Shelpful公司的产品本身也极具价值。 02.科技与情感的完美融合在科技高速发展的今天，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。然而，单纯的科技驱动并不能满足我们对于产品体验的所有需求。 Shelpful深谙此道，致力于将人工智能与人性化的服务相结合，为用户带来全新的产品体验。其核心产品集合了三种类型的服务，正是这一理念的完美体现。 HabitGPT HabitGPT是一款贴心的人性化智能助手。通过深度学习用户的习惯和需求，能够为用户提供个性化的改善建议。无论是健身、饮食还是睡眠，HabitGPT都能根据用户的实际情况提供科学、合理的指导。当你因为工作繁忙而忽略健康饮食的时候，HabitGPT会根据你日常的饮食习惯，为你量身定制一个健康的食谱。它也会根据天气、季节等因素，为你推荐合适的运动方式。当你坚持一段时间后，HabitGPT还会为你分析数据，让你看到自己的进步和需要改进的地方。 Shelper Shelper则是一款集成了人工智能和人情味的专家。用户可以通过语音或文字与Shelper交流，获取各种生活服务信息。除了安排日程、查询信息，Shelper能在用户需要时给予情感支持，提供难能可贵的“情绪价值”，成为用户生活中不可或缺的伙伴。当你情绪不佳时，它能为你推荐合适的音乐、电影或者书籍，让你在烦躁的生活中找到片刻的宁静。而当你需要倾诉时，Shelper会耐心倾听你的心声，给予你温暖的回应和建议。它就像一个知心朋友，时刻陪伴在你身边。 HabitGPT＋Shelper 如果你觉得HabitGPT与Shelper的单独使用体验难以满足你的需求，不妨将两者搭配起来使用。比如，你可以在Shelper应用中设置自己的生活习惯目标，并同时获取到HabitGPT提供的个性化建议。这样的组合使得用户不仅能够获得科学的指导，还能感受到温暖的人文关怀。又或者，你在Shelper中设置了一个减肥目标，HabitGPT会为你同步提供个性化的饮食和运动建议。你还可以在Shelper中设置其他的生活目标，比如学习一门新的语言，阅读更多的书籍，或者培养一项新的兴趣，HabitGPT会根据你的目标和喜好为你推荐合适的学习资源。 HabitGPT和Shelper的结合不仅可以帮助你养成良好的生活习惯，还可以帮你拓展视野，提升生活品质和幸福感。它们是私人教练，也是生活顾问，随时为你提供专业和贴心的服务和建议。 03.更注重培养和保持习惯除了将科技与情感完美融合起来，Shelpful还藏着一个杀手锏——更加注重培养用户习惯，使其更好地生活。生活习惯是一种看不见的力量，潜移默化地影响着每一个人。从长远来看，习惯甚至能够决定一个人的命运。一个人成功与否，往往取决于他的习惯是否良好，是否能够持之以恒地追求目标。而Shelpful的目标用户正是那些需要外部激励和组织帮助的人，以帮助他们养成和保持良好习惯。Shelpful总结发现，在他们的服务帮助下，早期成员通常可以一次成功养成3-4个习惯。例如在改善健康方面，可以督促用户进行身体活动、正念饮食、按时服药等；在心态方面，会耐心指导用户积极获取自我肯定或学习励志名言；另外，在家庭护理方面，Shelpful也给用户提供了类似管家般的体验，从提醒清洁、关注电器安全，到照顾宠物等方方面面都为用户省去了大量规划时间。因此，为更好地促进用户养成个人习惯，Shelpful还开设了两大特色板块——在官网提供了习惯生活指南和创建关于习惯的研讨会。抢占现场研讨会如今，无论是职场打工人还是需要照顾家庭的中老年人，多少对于时间安排和规划感到焦虑，毕竟并非人人都是“时间管理大师”。大多数人甚至每天过着两点一线的生活，想要改变什么，但内心却对于自己的生活习惯感到矛盾和不自在。举个例子，有的人认为每天下班后做运动会有助于身体健康，但就算下定决心开始，最终却连30分钟都坚持不到；还有的人想利用碎片化时间多读书，但真正将其融入到日常生活中时，又会发现不能专注，并且生活的琐事会让读书这件事情变得更加混乱。因此，Shelpful就这些困惑创建了一个现场研讨会，来告诉用户那些烦恼只是暂时的，养成好习惯也需要好的方法。为了确保研讨会的专业性，Shelpful邀请了经过平台认证的习惯教练Sharon和Lydia进行指导。认证教练们在人类的行为、感知、思考方式等方面具备专业的知识，为参加研讨会的用户带来独家和定制化的习惯养成方法。在研讨会的实时互动会话中，参与者大概会经历三个活动板块。首先会根据BJ Fogg博士（世界知名行为科学家）的研究，学习习惯养成的基本工具。再与经过认证的习惯教练一起动手设计3个习惯，可以立即将制定的习惯付诸实践。最后，Shelpful将与用户保持深度联系，包括后续跟进方法反馈和提供个人指导资源，帮助用户持之以恒。日常习惯小指南不仅如此，Shelpful还在官网上提供许多培养小习惯的生活指南，帮助用户改善他们的日常生活并养成有益的习惯。习惯指南涉及到健康、学习、工作效率、时间管理等方面。官网持续更新指南，提供资源链接或建议读物，比如提供免费瑜伽和冥想视频的链接，提供专业健康知识文章，以帮助用户学习更多关于习惯养成和行为改变的知识。鼓励用户从小步骤开始，例如，想要养成锻炼习惯的人可以从每天步行10分钟开始，想要做到保持房间整洁可以从养成每天整理的24个小习惯开始。此外，以这种更新小指南的形式让用户进入官网后可以随时浏览，并且让用户能增加一些自主学习的潜意识，在潜移默化中学习更有利于生活习惯的培养和保持。 04.AI生活助手的未来期望在这个忙碌且“内卷”的时代，Shelpful无疑被赋予了更多的使命，即支持每个人去追求、并坚持为自己的健康、幸福和自我保健培养重要的习惯。在遇到生活琐事的烦恼时，不少用户真真切切得到了帮助，培养并保持了有利于生活的好习惯。谈到后续发展时，Shelpful的创始人表示将继续增强产品的AI功能，使其服务更智能、更快、更直观，同时与专业教练建立合作伙伴关系，以补充现有的教练服务。尽管生成式人工智能的兴起以及一系列聊天机器人的出现正在改变数字助理的游戏规则，但是人类的习惯依然需要人类来创造和维持，Shelpful也将在未来继续保留真人团队，努力将人工智能与人情味融为一体。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

全球AI算力迎来大基建时代产业链坐享红利

Sora模型扩展视频生成表现出色，Altman计划筹集数万亿美金扩张AI算力基建。谷歌也发布其大模型矩阵的力作Gemini 1.5，可一次处理大量的信息，包括长达1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或超过70万字的代码库。分析预计，多模态相关的训练及推理应用将进一步提升对算力基础设施的相关需求。另外，全球算力领军企业ARM、SMCI及台积电等业绩纷纷超预期，A股AI算力开始兑现业绩，验证产业高景气。国盛证券指出，全球算力龙头业绩持续超预期，预期较为乐观，AIGC商业化范围有望扩大，产业呈现持续高景气态势。投资标的：中科曙光、海光信息、利通电子、新易盛、高新发展、中际旭创、工业富联、浪潮信息、寒武纪、神州数码、恒为科技、软通动力、润建股份、万马科技、云赛智联、拓维信息、烽火通信等。

金融界2024-02-19

Sora引爆AI叙事哪些Crypto+AI概念项目最值得关注

金色财经2024-02-18

OpenAI完成一笔交易对其估值800亿美元 10个月内估值增长近两倍！

解雇了首席执行官山姆•奥特曼（Sam Altman），因为对他的领导能力失去了信心。奥特曼的解雇引发了一周的混乱，并使公司的未来陷入了怀疑，因员工们威胁要辞职，以声援奥特曼。最终奥特曼复职，几名董事会成员辞职。为了解决去年的动荡，OpenAI聘请了WilmerHale律师事务所（WilmerHale）来审查董事会的行为和奥特曼的领导能力。WilmerHale预计将在今年年初完成对这一事件的报告。该公司去年年初同意了一项类似的交易。风险投资公司Thrive Capital、红杉资本（Sequoia Capital）、Andreessen Horowitz和K2 Global同意收购OpenAI的股票，对该公司的估值约为290亿美元。Thrive拒绝置评。投资者急于向人工智能公司投入资金。去年1月，微软向OpenAI投资100亿美元，使其对这家旧金山初创公司的总投资达到130亿美元。从那以后，OpenAI的竞争对手Anthropic从谷歌和亚马逊那里筹集了60亿美元。由前谷歌研究人员创立的初创公司Cohere融资2.7亿美元，使其总融资超过4.4亿美元；由前谷歌高管创立的Inflection AI也融资13亿美元，使其总融资达到15亿美元。

金融界2024-02-18

软银集团创始人孙正义据悉计划筹措1000亿美元成立AI芯片企业

示，虽然孙正义和OpenAI的Sam Altman已就合作并在半导体制造领域筹资进行了交流，但Izanagi当前的形式与Altman的志向截然不同。一位知情人士称孙正义曾寻求投资于另一家开发基础人工智能模型的公司，并请求该公司负责人为这家芯片企业提供帮助，但遭到拒绝。在孙正义追求人工智能相关投资的同时，软银也在探索使用Arm芯片设计的方式。知情人士称作为软银董事会成员和技术专家，Arm首席执行官Rene Haas正就该项目为孙正义提供咨询。在最近接受采访时，Haas被问到在帮助孙正义实现其人工智能抱负方面发挥的作用。“当你考虑通用人工智能以及在计算、能效、能源方面实现这一目标所需的条件时——这些都是我们需要参与和关注的重要领域，”Haas表示，并指出他是以Arm首席执行官而非软银董事的身份发言。孙正义将直接领导Izanagi项目。这位亿万富翁此前主导了软银愿景基金（Vision Fund）的创建。这个得到中东支持的项目初始规模为1000亿美元，是全球最大的科技投资资金池之一。但过去18个月里，来自该子公司的投资已放缓至此前规模的一小部分。曾与孙正义共事的人表示，这位企业家以突然改变主意而著称，在与他会晤时他会抛出很多名字和技术。不过孙正义对通用人工智能的热情一直不曾消退。他在10月向一大批日本企业客户表示，要么采用人工智能，要么就落于人后。 “通用人工智能是每位人工智能专家所追求的，”孙正义表示，“但是当你问他们详细的定义、数字、时间、计算能力、通用人工智能比人类智慧强多少，他们中的大多数人都没有答案。” 他说：“我有自己的答案：我相信通用人工智能将在10年内成为现实。”

金融界2024-02-18

海外AI再度加速！OpenAI、NVIDIA、微软、Google动作频频，AI基础设施需求旺盛

月9日，OpenAI首席执行官Sam Altman表示正在与包括阿联酋政府在内的潜在投资者进行洽谈，旨在提高全球芯片产能，扩大其支撑AI性能的能力，该项目可能需要筹集至多5万亿至7万亿美元资金。Altman2月8日在X平台的推文中发言：“我们认为，世界对AI基础设施的需求，包括芯片制造能力、能源供给、数据中心等，已经远远超过了目前的建设计划。” 2月9日，NVIDIA宣布成立新部门，专注为云计算等公司设计定制芯片。新的NVIDIA部门将由Dina McKinney领导。McKinney曾担任负责AMD CPU 设计和Marvell基础设施处理器的副总裁，他将负责监督为云计算、5G 电信、游戏、汽车等领域构建定制芯片的团队。 2月9日，微软内部正开发代号为Deucalion的新版Copilot，针对员工办公需求提供更丰富、更强大的功能。微软已经在员工团队中推广普及Microsoft 365 Copilot。 2月16日，OpenAI发布了Sora大模型，可根据用户指令生成1分钟的高清视频，能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，即能够理解和模拟运动中的物理世界。OpenAI 已经邀请了一支专业的创意人士测试，用于反馈其在专业环境中的实用性。 2月16日，Google宣布推出全新的Gemini 1.5 AI模型，采用MOE架构，可以处理128000个token的标准情境窗口。 Sora令影视业倍感惶恐？北京时间2月16日凌晨，没有任何预告，全球明星AI创业公司OpenAI发布了文生视频模型Sora，首次由AI生成了长达1分钟的多镜头长视频，其对于真实人类世界的高模拟度画面、精细的画质、多镜头拍摄、多角度运镜，表明AI对人类世界的理解、AI生成的创造性内容又上了新台阶。国泰君安研报指出，Sora具有三大突出亮点，一是60秒长视频，Sora可以保持视频主体与背景的高度流畅性与稳定性。二是单视频多角度镜头，Sora在一个视频内实现多角度镜头，分镜切换符合逻辑且十分流畅。三是理解真实世界的能力，Sora对于光影反射、运动方式、镜头移动等细节处理得十分优秀，极大地提升了真实感。与目前AI视频赛道同行相比，Sora每条提示60秒的视频长度，远高于Pika Labs的3秒、Meta Emu Video的4秒和Runway公司Gen-2的18秒的视频时长。 2月16日，360创始人周鸿祎发布微博提到自己对Sora的看法，周鸿祎认为，Sora的诞生意味着AGI（通用人工智能）实现可能从10年缩短至一两年。周鸿祎认为，科技竞争最终比拼的是让人才密度和深厚积累，“很多人说Sora的效果吊打Pika和Runway。这很正常，和创业者团队比，OpenAl这种有核心技术的公司实力还是非常强劲的。有人认为有了AI以后创业公司只需要做个体户就行，实际今天再次证明这种想法是非常可笑的。” 中国香港青年导演朱智立告诉蓝鲸财经，“它（Sora）对电影行业的影响只是一个时间问题，因为它已经把画面做到非常真实、有细节，包括一个女人在东京街头的画面，连脸上的雀斑都能做到非常真实。” 周鸿祎认为，机器能生产一个好视频，但视频的主题、脚本和分镜头策划、台词的配合，都需要人的创意，至少需要人给提示词。一个视频或者电影是由无数个60秒组成的。今天Sora可能给广告业、电影预告片、短视频行业带来巨大的颠覆，但它不一定那么快击败TikTok，更可能成为TikTok的创作工具。 AI基础设施需求旺盛市场观点认为，2022年是影像之年，2023是声波之年，而2024是视频之年。OpenAI表示，Sora是构建世界模型的基础，未来将向实现AGI继续迈进。中信证券表示，多模态大模型算法的突破将带来自动驾驶、机器人等技术的革命性进步，持续看好本轮生成式AI浪潮对科技产业的长周期影响和改变，继续关注算力、算法、数据、应用等环节的领先厂商。东吴证券判断，多模态是AI商业宏图的起点，有望真正为企业降本增效，且企业可将节省下来的成本用于提高产品、服务质量或者技术创新，推动生产力进一步提升；同时，也可能出现新的、空间更大的用户生成内容平台。对于Sora的发展，算力需求旺盛。国泰君安指出，Sora模型推动AI多模态领域飞跃式发展，AI创作等相关领域将迎来深度变革，AI赋能范围进一步扩大，多模态相关的训练及推理应用也将进一步提升对算力基础设施的相关需求。无独有偶，国盛证券也持有相同的观点，其认为，Sora依旧符合AI缩尺律（Scaling Law）OpenAI在技术文档中说明，随着训练计算量的增加，样本质量明显提高，进一步佐证了多模态时代，算力需求将成为最核心的瓶颈之一。多模态大模型拉动全球算力需求快速增长，国产AI算力迎来机会。根据南方财富网趋势选股系统数据统计，A股国产AI算力相关上市企业目前数量有52家，如国产AI算力产业链包含AI服务器零部件、服务器整机、算力租赁、数据中心等环节。AI服务器零部件公司主要包括海光信息、寒武纪、龙芯中科、景嘉微等；服务器整机公司主要包括高新发展、神州数码、拓维信息、广电运通、烽火通信、同方股份等；算力租赁公司主要包括恒润股份、云赛智联、鸿博股份等；数据中心公司主要包括奥飞数据、光环新网、宝信软件、数据港等。天风证券发布研究报告称，对比海外，看好国内大企业深度使用大模型赋能旗下应用，也看好未来算力继续高增长，建议关注AI多模态、AI应用及华为链+三条主线。 (1)AI多模态：万兴科技(300624.SZ)、美图公司(01357)(与海外组联合覆盖)、易点天下(301171.SZ)、焦点科技(002315.SZ)、当虹科技(688039.SH)； (2)AI应用：金山办公(688111.SH)、科大讯飞(002230.SZ)、恒生电子(600570.SH)、鼎捷软件(300378.SZ)、福昕软件(688095.SH)、用友网络(600588.SH)、金蝶国际(00268)、泛微网络(603039.SH)、致远互联(688369.SH)； (3)华为链+：海光信息(688041.SH)、寒武纪(688256.SH)、云天励飞(688343.SH)、景嘉微(300474.SZ)(电子组联合覆盖)。（综合投资者网、蓝鲸财经、券商研报）

金融界2024-02-18

一家1000亿“新独角兽”将问世？日本软银向英伟达下战帖筹资争夺AI芯片大饼

正义和OpenAI的阿尔特曼(Sam Altman)就半导体制造领域的联手和融资事宜进行了会谈，但目前形式的“伊邪那岐”项目与阿尔特曼的野心是分开的。一位知情人士提到，孙正义曾试图投资另一家开发基础AI模型的公司，并请求该公司的领导者帮助开展芯片业务，但他们拒绝了。除了孙正义对AI相关投资的追求之外，软银还一直在探索使用安谋芯片设计的方法。知情人士称，作为软银董事会成员和技术专家，安谋首席执行官雷内·哈斯(Rene Haas)正在为孙正义就该项目提供建议。在最近受访时，哈斯被问及在帮助孙正义实现AI愿望方面所扮演的角色。哈斯回应称：“当你想到通用AI以及在计算、能效、能源方面实现这一目标所需的条件时，这些都是我们需要参与和关注的重要领域。” 作为安谋首席执行官，而不是软银董事，孙正义直接领导伊邪那吉计划。这位亿万富翁此前精心策划了软银愿景基金的创建，该基金最初是一个获得中东支持的1000亿美元项目，代表着全球最大的科技投资池之一。但在过去18个月里，该部门的投资规模已放缓。与这位企业家共事过的人士表示，孙正义以突然改变主意而闻名，在与他的会面中，人们提到了许多名字和技术。然而，孙正义对通用AI的热情始终坚定不移。2023年10月，他告诉一大批日本企业客户采用AI，否则就会落后。 “通用AI是每个AI专家所追求的目标，”孙正义解释说。“但是当你问他们详细的定义、数字、时间、计算能力、通用AI比人类智能聪明多少时，他们大多数人都没有答案。” “我有自己的答案，我相信通用AI将在10年内成为现实，”他说。

秉哥说市2024-02-17

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