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4月7日午盘两市净流入前20股(名单)

截止11:29:00,沪市累计净流入-17.41亿元,深市累计净流入48.28亿元,两市累计净流入30.87亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比中兴通讯 000063 9.69% 138621.60 428091.98 289470.38 94.39 18.44% 神州泰岳 300002 18.84% 61069.35 143215.12 82145.76 290.28 24.98% 万科Ａ 000002 4.06% 47023.91 124965.82 77941.92 30.92 20.07% 奋达科技 002681 4.21% 38756.55 120623.53 81866.98 514.15 18.62% 中文在线 300364 17.51% 37720.57 139383.38 101

金融界2023-04-07

零知识机器学习 (ZKML) ：ZK与AI将会碰撞出怎样的火花？

idjourney 或 Stable Diffusion）的进展。随着这些模型变得越来越好，并且能够执行更广泛的任务，了解是哪个模型执行了这些操作就变得非常重要，还是操作由人类执行。在接下来的部分中，我们将探讨这个思路。 ZKML 的动机和当前努力我们生活在一个世界上，AI/ML 生成的内容越来越难以与人类生成的内容区分开来。零知识密码学将使我们能够做出这样的声明：「给定一段内容 C，它是由模型 M 应用于一些输入 X 生成的。」我们将能够验证某个输出是否是由大型语言模型（如 chatGPT）或文本到图像模型（如 DALL-E 2）等任何其他我们为其创建了零知识电路表示的模型所生成的。这些证明的零知识属性将使我们能够根据需要也隐藏输入或模型的某些部分。一个很好的例子是在一些敏感数据上应用机器学习模型，在不透露输入到第三方的情况下，用户可以知道他们的数据在模型推理后的结果（例如，在医疗行业）。注：当我们谈论 ZKML 时，我们是指创建 ML 模型推理步骤的零知识证明，而不是关于 ML 模型训练（它本身已经非常计算密集）。目前，现有技术水平的零知识系统加上高性能硬件仍然相差几个数量级，无法证明当前可用的大型语言模型（LLMs）等庞大的模型，但是在创建较小模型的证明方面已经取得了一些进展。我们对零知识密码学在为 ML 模型创建证明的上下文中的现有技术水平进行了一些研究，并创建了一个聚合相关研究、文章、应用程序和代码库的文章集。ZKML 的资源可以在 GitHub 上的 ZKML 社区的 awesome-zkml 存储库中找到。 Modulus Labs 团队最近发布了一篇名为「智能的成本」的论文，其中对现有的 ZK 证明系统进行了基准测试，并列举了不同大小的多个模型。目前，使用像 plonky2 这样的证明系统，在强大的 AWS 机器上运行 50 秒左右，可以为约 1800 万个参数的模型创建证明。以下是该论文中的一张图表：另一个旨在改进 ZKML 系统技术水平的倡议是 Zkonduit 的 ezkl 库，它允许您创建对使用 ONNX 导出的 ML 模型的 ZK 证明。这使得任何 ML 工程师都能够为他们的模型的推理步骤创建 ZK 证明，并向任何正确实现的验证器证明输出。有几个团队正在改进 ZK 技术，为 ZK 证明内部发生的操作创建优化硬件，并针对特定用例构建这些协议的优化实现。随着技术的成熟，更大的模型将在较不强大的机器上短时间内进行 ZK 证明。我们希望这些进展将使新的 ZKML 应用程序和用例得以出现。潜在的使用案例为了确定 ZKML 是否适用于特定的应用，我们可以考虑 ZK 密码学的特性将如何解决与机器学习相关的问题。这可以用一个 Venn 图来说明：定义： 1.Heuristic optimization—一种问题解决方法，它使用经验法则或「启发式」来找到艰难的问题的好解决方案，而不是使用传统的优化方法。启发式优化方法旨在在相对的重要性和优化难度下，在合理的时间内找到好的或「足够好」的解决方案，而不是尝试找到最优解决方案。 2.FHE ML—完全同态加密 ML 允许开发人员以保护隐私的方式训练和评估模型；然而，与 ZK 证明不同，没有办法通过密码学方式证明所执行的计算的正确性。像 Zama.ai 这样的团队正在从事这个领域的工作。 3.ZK vs Validity—在行业中，这些术语通常被互换使用，因为有效性证明是 ZK 证明，不会隐藏计算或其结果的某些部分。在 ZKML 的上下文中，大多数当前的应用程序都利用了 ZK 证明的有效性证明方面。 4.Validity ML—ZK 证明 ML 模型，在其中没有计算或结果被保密。它们证明计算的正确性。以下是一些潜在的 ZKML 用例示例： 1. 计算完整性（有效性 ML） Modulus Labs 基于链上可验证的 ML 交易机器人 - RockyBot 自我改进视觉区块链（示例）：增强 Lyra 金融期权协议 AMM 的智能特性为 Astraly 创建透明的基于 AI 的声誉系统（ZK oracle）使用 ML for Aztec Protocol（具有隐私功能的 zk-rollup）致力于合同级合规工具所需的技术突破。 2. 机器学习即服务 (MLaaS) 透明； 3.ZK 异常/欺诈检测：这种应用场景使得可创建针对可利用性/欺诈的 ZK 证明成为可能。异常检测模型可以在智能合约数据上进行训练，并由 DAOs 同意作为有趣的度量标准，以便能够自动化安全程序，如更主动、预防性地暂停合约。已有初创企业正在研究在智能合约环境中使用 ML 模型进行安全目的的方法，因此 ZK 异常检测证明似乎是自然的下一步。 4.ML 推理的通用有效性证明：能够轻松证明和验证输出是给定模型和输入对的乘积。 5. 隐私 (ZKML) 6. 去中心化的 Kaggle：证明模型在某些测试数据上的准确率大于 x%，而不会显示权重。 7. 隐私保护推理：将对私人患者数据的医疗诊断输入模型，并将敏感的推理（例如，癌症测试结果）发送给患者。 8.Worldcoin： IrisCode 的可升级性：World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，以证明其 IrisCode 已成功创建。这个 IrisCode 可以被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接收的智能合约可以验证零知识证明，从而验证 IrisCode 的创建。这意味着，如果 Worldcoin 将来升级机器学习模型以一种破坏与其之前版本兼容性的方式创建 IrisCode，用户就不必再次去 Orb，而可以在设备上本地创建这个零知识证明。 Orb 安全性：目前，Orb 在其受信任的环境中执行几个欺诈和篡改检测机制。然而，我们可以创建一个零知识证明，表明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是活动的，以便为 Worldcoin 协议提供更好的活体保证，因为我们可以完全确定这些机制在整个 IrisCode 生成过程中都将运行。总之，ZKML 技术有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。随着越来越多的团队和个人加入到这个领域，我们相信 ZKML 的应用场景将会更加多样化和广泛化。来源：金色财经

金色财经2023-04-07

4月7日早盘主力巨资抢筹四大板块(附股)

4月7日早盘主力巨资抢筹四大板块(附股)|||| 两市个股资金流入前20股截止10:29:00,沪市累计净流入3.84亿元,深市累计净流入24.93亿元,两市累计净流入28.77亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比中兴通讯 000063 9.72% 119170.16 345065.55 225895.39 81.13 19.93% 万科Ａ 000002 4.52% 48958.87 111173.20 62214.33 32.05 24.17% 海康威视 002415 3.58% 41697.37 111873.90 70176.53 10.08 19.89% 奋达科技 002681 1.58% 35225.32 106432.06 71206.74 479.42 19.45% 恒瑞医药 600276 4

金融界2023-04-07

4月7日早盘两市净流入前20股(名单)

截止10:29:00,沪市累计净流入3.84亿元,深市累计净流入24.93亿元,两市累计净流入28.77亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比中兴通讯 000063 9.72% 119170.16 345065.55 225895.39 81.13 19.93% 万科Ａ 000002 4.52% 48958.87 111173.20 62214.33 32.05 24.17% 海康威视 002415 3.58% 41697.37 111873.90 70176.53 10.08 19.89% 奋达科技 002681 1.58% 35225.32 106432.06 71206.74 479.42 19.45% 恒瑞医药 600276 4.63% 31397.60 83235.68 51838.08

金融界2023-04-07

密码学新趋势：零知识机器学习是什么？

idjourney 或 Stable Diffusion）的进展。随着这些模型变得越来越好，并且能够执行更广泛的任务，了解是哪个模型执行了这些操作就变得非常重要，还是操作由人类执行。在接下来的部分中，我们将探讨这个思路。 ZKML 的动机和当前努力我们生活在一个世界上，AI/ML 生成的内容越来越难以与人类生成的内容区分开来。零知识密码学将使我们能够做出这样的声明：“给定一段内容 C，它是由模型 M 应用于一些输入 X 生成的。”我们将能够验证某个输出是否是由大型语言模型（如 chatGPT）或文本到图像模型（如 DALL-E 2）等任何其他我们为其创建了零知识电路表示的模型所生成的。这些证明的零知识属性将使我们能够根据需要也隐藏输入或模型的某些部分。一个很好的例子是在一些敏感数据上应用机器学习模型，在不透露输入到第三方的情况下，用户可以知道他们的数据在模型推理后的结果（例如，在医疗行业）。注：当我们谈论 ZKML 时，我们是指创建 ML 模型推理步骤的零知识证明，而不是关于 ML 模型训练（它本身已经非常计算密集）。目前，现有技术水平的零知识系统加上高性能硬件仍然相差几个数量级，无法证明当前可用的大型语言模型（LLMs）等庞大的模型，但是在创建较小模型的证明方面已经取得了一些进展。我们对零知识密码学在为 ML 模型创建证明的上下文中的现有技术水平进行了一些研究，并创建了一个聚合相关研究、文章、应用程序和代码库的文章集。ZKML 的资源可以在 GitHub 上的 ZKML 社区的 awesome-zkml 存储库中找到。 Modulus Labs 团队最近发布了一篇名为“智能的成本”的论文，其中对现有的 ZK 证明系统进行了基准测试，并列举了不同大小的多个模型。目前，使用像 plonky2 这样的证明系统，在强大的 AWS 机器上运行 50 秒左右，可以为约 1800 万个参数的模型创建证明。以下是该论文中的一张图表：另一个旨在改进 ZKML 系统技术水平的倡议是 Zkonduit 的 ezkl 库，它允许您创建对使用 ONNX 导出的 ML 模型的 ZK 证明。这使得任何 ML 工程师都能够为他们的模型的推理步骤创建 ZK 证明，并向任何正确实现的验证器证明输出。有几个团队正在改进 ZK 技术，为 ZK 证明内部发生的操作创建优化硬件，并针对特定用例构建这些协议的优化实现。随着技术的成熟，更大的模型将在较不强大的机器上短时间内进行 ZK 证明。我们希望这些进展将使新的 ZKML 应用程序和用例得以出现。潜在的使用案例为了确定 ZKML 是否适用于特定的应用，我们可以考虑 ZK 密码学的特性将如何解决与机器学习相关的问题。这可以用一个 Venn 图来说明：定义： 1.Heuristic optimization—— 一种问题解决方法，它使用经验法则或“启发式”来找到艰难的问题的好解决方案，而不是使用传统的优化方法。启发式优化方法旨在在相对的重要性和优化难度下，在合理的时间内找到好的或“足够好”的解决方案，而不是尝试找到最优解决方案。 2.FHE ML —— 完全同态加密ML允许开发人员以保护隐私的方式训练和评估模型；然而，与ZK证明不同，没有办法通过密码学方式证明所执行的计算的正确性。像 Zama.ai 这样的团队正在从事这个领域的工作。 3.ZK vs Validity —— 在行业中，这些术语通常被互换使用，因为有效性证明是ZK证明，不会隐藏计算或其结果的某些部分。在ZKML的上下文中，大多数当前的应用程序都利用了ZK证明的有效性证明方面。 4.Validity ML —— ZK证明ML模型，在其中没有计算或结果被保密。它们证明计算的正确性。以下是一些潜在的 ZKML 用例示例： 1.计算完整性（有效性 ML） Modulus Labs 基于链上可验证的 ML 交易机器人 - RockyBot 自我改进视觉区块链（示例）：增强 Lyra 金融期权协议 AMM 的智能特性为 Astraly 创建透明的基于 AI 的声誉系统（ZK oracle）使用 ML for Aztec Protocol（具有隐私功能的 zk-rollup）致力于合同级合规工具所需的技术突破。 2.机器学习即服务(MLaaS) 透明； 3.ZK 异常/欺诈检测：这种应用场景使得可创建针对可利用性/欺诈的 ZK 证明成为可能。异常检测模型可以在智能合约数据上进行训练，并由 DAOs 同意作为有趣的度量标准，以便能够自动化安全程序，如更主动、预防性地暂停合约。已有初创企业正在研究在智能合约环境中使用 ML 模型进行安全目的的方法，因此 ZK 异常检测证明似乎是自然的下一步。 4.ML 推理的通用有效性证明：能够轻松证明和验证输出是给定模型和输入对的乘积。 5.隐私 (ZKML)。 6.去中心化的 Kaggle：证明模型在某些测试数据上的准确率大于 x%，而不会显示权重。 7.隐私保护推理：将对私人患者数据的医疗诊断输入模型，并将敏感的推理（例如，癌症测试结果）发送给患者。 8.Worldcoin： IrisCode 的可升级性：World ID 用户将能够在他们的移动设备的加密存储中自我保管其生物特征，下载用于生成 IrisCode 的 ML 模型并在本地创建零知识证明，以证明其 IrisCode 已成功创建。这个 IrisCode 可以被无需许可地插入注册的 Worldcoin 用户之一，因为接收的智能合约可以验证零知识证明，从而验证 IrisCode 的创建。这意味着，如果 Worldcoin 将来升级机器学习模型以一种破坏与其之前版本兼容性的方式创建 IrisCode，用户就不必再次去 Orb，而可以在设备上本地创建这个零知识证明。 Orb 安全性：目前，Orb 在其受信任的环境中执行几个欺诈和篡改检测机制。然而，我们可以创建一个零知识证明，表明这些机制在拍摄图像和生成 IrisCode 时是活动的，以便为 Worldcoin 协议提供更好的活体保证，因为我们可以完全确定这些机制在整个 IrisCode 生成过程中都将运行。总之，ZKML 技术有着广泛的应用前景，并且正在快速发展。随着越来越多的团队和个人加入到这个领域，我们相信 ZKML 的应用场景将会更加多样化和广泛化。来源：金色财经

金色财经2023-04-07

完美世界2022全年净利润13.77亿元，同比增长273.07％，公司内部已成立AI中心

、Midjourney、Stable Diffusion等AIGC技术应用工具的日趋成熟，AI技术将在公司游戏研发、发行及运营中应用于更多场景，进一步提升游戏研发效率、优化玩家体验。

金融界2023-04-06

每日钢市：期钢继续下跌，4家钢厂降价，钢价偏弱运行

震荡偏弱，收盘价3938跌1.50%，DIF与DEA双双向下，RSI三线指标位于20-42，靠近布林带下轨运行。 4月6日，国内4家钢厂下调建筑钢材出厂价20-150元/吨。二、四大品种钢材市场价格建筑钢材：4月6日，全国31个主要城市20mm三级抗震螺纹钢均价4179元/吨，较上个交易日下跌35元/吨。本周螺纹钢产量小幅下降，库存降幅继续收窄，同时本周表观消费量继续下降。短期来看，近期市场供需矛盾继续叠加，加上部分区域雨水影响，导致市场整体出货放缓，商家心态偏悲观。预计7日国内建筑钢材价格或将继续弱势运行。热轧板卷：4月6日，全国24个主要城市4.75mm热轧板卷均价4301元/吨，较上个交易日下跌32元/吨。6日现货价格继续走弱，目前贸易商抗跌心理较强，现货库存不高，虽然钢厂供给有所增量，但区域投放分化明显，华南投放最多，北方次之，华东最少，也导致了华东到货压力也较小。据Mysteel数据发布，本周热轧产量增加8.10万吨，厂库下降0.74万吨，社库下降3.30万吨，表需稍有回升，但目前供给增量，库存降幅放缓，有表需见顶可能。综合来看，热轧板卷短期仍将维持弱势震荡运行。冷轧板卷：4月6日，全国24个主要城市1.0mm冷卷均价4790元/吨，较上个交易日下跌30元/吨。早盘热卷期货弱势下行，市场报价小幅趋弱，盘中随着期卷继续走弱，商家心态转差，降价抛售增多，部分商家为促成交价格继续下调10-20元/吨。成交方面，据商家反馈，由于价格持续走低，市场悲观情绪凸显，成交氛围偏弱，出货不畅。综合来看，近期受天气等因素影响，需求释放有限，预计7日国内冷轧板卷价格或将震荡偏弱运行。中厚板：4月6日，全国24个主要城市20mm普板均价4540元/吨，较上个交易日下跌19元/吨。6日期货价格继续下挫，近期全国各地迎来降雨天气，工地需求有所下降，市场中板库存增加明显，市场投机较为谨慎，成交一般，市场信心再次受挫。短期市场需求的释放速度较为缓慢，后期市场看法不一。综合来看，预计7日全国中厚板价格持稳运行。三、原燃料市场价格进口矿：4月6日，山东港口进口铁矿主流品种市场价格震荡偏弱。贸易商报价积极性一般，报价随行就市，远月市场询报一般，有少量成交；少量钢厂招标询货，部分钢厂观望为主，询盘较少，整体市场交投情绪较为冷清。目前PB粉主流在888-890；超特粉主流在760-765；卡粉主流在990；PB块主流在995-1000。（单位：元/湿吨）废钢：4月6日，全国45个主要市场废钢平均价2682元/吨，较上一交易日价格下调13元/吨。具体来看，清明假期期间期货震荡飘绿，成材价格有所下调，钢材现货成交整体偏弱拖累废钢表现，叠加钢厂到货增加的双重刺激，利润使然下钢企控制采购成本的意愿强烈，因此试探性下跌打压废钢价格，而跌价趋势下市场情绪偏悲观，废钢场地和加工基地避险情绪较浓，多以快进快出降低库存操作为主，囤货意愿不强，而今终端需求的弱现实局面尚未扭转，部分区域汛期来临，废钢加工以及运输的难度增加，市场资源供应相对有限，因此预计短期废钢市场价格延续弱势运行。焦炭：4月6日，焦炭市场暂稳运行。市场情绪继续维持之前的弱势，焦企开工暂稳，目前利润保持微利，所以暂无增减产计划。原料煤采购积极性偏低，场内库存有小幅下降。炼焦煤供应偏宽松，部分煤矿有小幅累库。港口焦炭情绪低迷，准一级冶金焦成交价已低至2450元/吨，整体交投氛围冷清，集港情绪偏弱。下游钢厂利润维持低位，焦炭价格目前仍有下行预期，钢厂保持谨慎采购，焦炭库存有小幅降库。市场对焦炭第二轮降价预期仍在，四、钢材市场价格预测供给方面：据Mysteel调研，本周五大品种钢材产量981.4万吨，周环比增加7.31万吨。其中，螺纹钢、线材、中厚板产量分别减少0.96万吨、3.49万吨和1.09万吨；热轧板卷和冷轧板卷产量分别增加8.1万吨和4.75万吨。库存方面：本周，钢材总库存量2046.45万吨，周环比减少20.66万吨，降幅明显收窄。其中，钢厂库存量579.27万吨，周环比减少10.28万吨；社会库存量1467.18万吨，周环比减少10.38万吨。综合来看，近期钢铁产量仍处于高位运行，需求表现一般，库存去化缓慢，供需矛盾显现。由于钢厂亏损幅度扩大，对原燃料价格打压意愿较强。短期钢市供需基本面偏差，钢价呈现震荡偏弱运行。

我的钢铁网2023-04-06

4月6日主力巨资出逃四大板块(附股)

4月6日主力巨资出逃四大板块(附股)|||| 两市个股资金流入前20股截止14:59:00,沪市累计净流入-48.44亿元,深市累计净流入-86.20亿元,两市累计净流入-134.64亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比北方华创 002371 8.53% 137158.40 365936.09 228777.68 84.61 21.11% 深科技 000021 9.99% 127217.69 341605.38 214387.69 393.96 21.47% 士兰微 600460 7.96% 120757.69 285156.68 164398.99 207.59 24.29% 太极实业 600667 10.07% 94634.15 134125.61 39491.46 563.05 47.27% 歌尔股份 002

金融界2023-04-06

4月6日两市净流入前20股(名单)

截止14:59:00,沪市累计净流入-48.44亿元,深市累计净流入-86.20亿元,两市累计净流入-134.64亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比北方华创 002371 8.53% 137158.40 365936.09 228777.68 84.61 21.11% 深科技 000021 9.99% 127217.69 341605.38 214387.69 393.96 21.47% 士兰微 600460 7.96% 120757.69 285156.68 164398.99 207.59 24.29% 太极实业 600667 10.07% 94634.15 134125.61 39491.46 563.05 47.27% 歌尔股份 002241 5.00% 88021.35 365160.38

金融界2023-04-06

4月6日午后主力巨资出逃四大板块(附股)

4月6日午后主力巨资出逃四大板块(附股)|||| 两市个股资金流入前20股截止13:59:00,沪市累计净流入-36.21亿元,深市累计净流入-84.58亿元,两市累计净流入-120.78亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比北方华创 002371 9.45% 137817.82 324983.29 187165.47 84.31 24.60% 深科技 000021 6.27% 124683.14 314882.58 190199.44 399.63 23.21% 士兰微 600460 8.46% 121725.41 248308.00 126582.59 208.29 28.98% 中芯国际 688981 5.65% 96246.37 477670.84 381424.47 20.32 10.29% 歌尔股份 00

金融界2023-04-06

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