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6大类超250个活跃项目 Solana生态最新全景图及代表项目一览

据集，其中包含6亿条Reddit帖子和HuggingFace评论，现在可以公开用于开源AI训练。此外，Grass桌面节点现在可以获得更高效率。Grass已宣布将Solana钱包地址与用户的Grass帐户集成，当节点的数据用于人工智能推理或训练工作负载时，它将用于向节点分发奖励。（6）Synesis One Synesis One是一个去中心化的Train2Earn平台，任何人都可以通过训练人工智能获利。数据是人工智能的基石，需要标记和注释来提高底层模型的质量和准确性。然而，在当前状态下，微任务和提供原始数据要么报酬极低，要么是科技公司在未经用户同意或不知情的情况下进行的。Synesis One通过激励数据众包实现了人工智能培训的民主化，参与者积极提供原始数据并执行数据标记/注释等微任务，或通过持有“Kanon NFT”被动提供数据，从而获得奖励。（7）Privasea Privasea利用全同态加密（FHE）为AI和DePIN提供安全和数据隐私解决方案。随着人工智能成为日常生活的一部分，财务信息、医疗记录和个人身份细节等敏感数据越来越容易被泄露或操纵，使我们的数字身份和隐私面临巨大风险。 Privatsea使用各种FHE对敏感数据进行加密保护。它还开发了一个名为“ImHuman”的dApp，允许用户在本地将他们的生物特征数据作为NFT来保存和加密，证明他们是真人，防止机器人和恶意人工智能冒名顶替。（8）Dain Protocol Dain Protocol是一个由自主智能体组成的去中心化人工智能网络，这些智能体可以通信、交互、学习和协作。Dain旨在通过利用多智能体系统的集体智能，提供一个统一平台来部署和使用具有多模块功能的AI智能体，从而解决与当今的互联网碎片化相关的问题。DAIN最近为alpha用户发布了他们的无代码DeFi AI智能体——DainTrader。（9）Matrix One Matrix One致力于通过提供必要的界面和工具来创建多模块AI智能体，这些智能体可以在虚拟世界和现实世界中货币化和集成，从而让任何人都可以轻松创建个性化AI角色。该协议是为了改善现有AI角色平台的技术壁垒高、收益分配差、缺乏可选性和AI角色所有权等问题而创建的。Matrix One通过为开发者和创作者提供一套基础设施工具）（如角色工作室、3D角色可视化器、模型索引和市场），使创建、拥有和交易代币化AI角色变得更加容易，从而最大限度地减少这些问题。（10）WayFinder AI WayFinder AI是一个去中心化协议，允许用户拥有的自主AI智能体在链上应用程序和生态系统之间导航和操作。WayFinder为Parallel Studios的新游戏Colony提供支持，该平台拥有具有各种功能（如智能合约创建）的AI智能体。这些智能体可以通过其高级内存功能进行高度定制。 6、消费者应用随着一些列破产和动荡事件的发生，加密行业在2022年陷入困境之后，许多人都不确定加密世界的未来会是什么样子。自然而然地，危机通常会带来恶性影响，迫使行业转向实用主义，各主网开始讨论起获取真正采用的措施。 Solana的开发人员友好的技术栈针对用户体验进行了优化，并且准备好成为大规模采用的公链，成为实现这些目标的最一致的网络。因此，该网络已经看到了各种面向消费者的应用程序的强劲增长，例如游戏和移动交易dApp。接下来是一个简短的消费者应用程序名单，这些应用程序展示了Solana以用户为中心的做法。（1）Echelon Prime Echelon Prime为Parallel TCG（一款科幻交换卡牌游戏）和Parallel Colony（一款整合了AI角色的策略生存类游戏）提供了基础支持。（2）STEPN Stepnoofficial是Solana上的一个社交生活方式应用程序，它连接了全球的人们，通过STEPN的数字NFT运动鞋鼓励积极健康的生活方式，用户在进行各种日常活动时可以获得奖励。（3）Audius Audius是一个去中心化音乐分享平台，它在粉丝和艺术家之间架起桥梁，为用户提供独家新音乐，同时允许艺术家和创作者保持对自己作品的控制权并获得公平报酬。Audius与包括ASCAP、BMI、GMR和SESAC在内的所有美国主要表演权组织（PRO）签订了许可协议。（4）MetaDAO MetaDAO是Solana上的一个决策市场平台，它利用“futarchy”概念来加强治理机制。MetaDAO允许用户通过交易代表不同潜在结果的代币来参与治理决策。（5）CUDIS CUDIS是一款人工智能健康戒指，通过监测和提供各项健康指标（如睡眠、步数和日常活动）见解，帮助用户管理和跟踪他们的健康状况。CUDIS通过集成的生物识别仪表板、人工智能教练和对用户完成各目标的积分奖励系统，为用户提供个性化的健康建议，从而帮助用户实现健康目标。CUDIS成功完成了首轮戒指售卖，现在第二轮售卖正在进行中。（6）DeStreet DeStreetdApp是一个社交交易应用程序，在Solana Renaissance黑客松的DAO和社区类竞赛中获得第二名，在Bonkathon竞赛中获得第一名。dApp允许交易员通过简单地分享链接在社交媒体上创建、发现和分享交易。交易发起者可以获取总利润的20%，用户可以订阅他们最喜欢的网红自动关注他们的交易，增加了游戏化和社会声望元素。（7）DFlow DFlow是一个基于Solana的非托管移动交易平台，专注于通过他们的移动交易应用程序和流动性聚合器，从应用程序和基础设施端加速链上交易的采用。DFlow移动应用程序最近刚刚推出，现在可以在IOS和Android上下载。（8）Follows.App Follows.App是Solana上的一个社交交易平台，通过创作者金融化（Creator-Fi）进行创造者经济创新。该应用程序允许粉丝（用户）通过购买和出售Follows（关注）来支持和投资他们喜欢的网红，为粉丝提供独特的体验，为创作者提供新的盈利机会。 7、社区和文化巴塞罗那足球俱乐部（FC Barcelona）的拉玛西亚（La Masia）青训营以培养出梅西、哈维、伊涅斯塔等世界级球员而闻名，他们不仅为自己赢得了冠军，还为整个俱乐部带来了数百万美元的收入，其中包括门票和球迷装备收入。与足球训练营一样，区块链社区对于培养基层人才、建立共同文化、推动增长和成功来说是至关重要的。 Solana让人想到拉玛西亚，它建立了加密货币领域最具活力的社区之一，社区充满了激情高昂的最大化主义者、创始人、开发人员和投资者，他们正通过各种举措、黑客松和资助计划培养和吸引全球人才加入到Solana生态系统。 Solana生态系统中的许多大型项目，如Magic Eden、JITO和IO.NET，都是从Solana的黑客松开始的。像这样的草根项目一直对Solana忠诚不二，现在正在通过吸引新用户、合作伙伴和网络流动性以及赞助黑客松来帮助发展Solana生态，以此回报。从这个意义上说，Solana社区是一个良性循环的基石，在这里，重复投资和合作使进一步的创新和增长得以永久保持。文化是凝聚社区的粘合剂。对Solana来说，这一点体现在“仅在Solana上才有可能”（OPOS）这句话中，还体现在围绕NFT和meme币形成的庞大群体中。 Solana NFT和meme项目，如Solana Monkey Business (SMB)、Mad Lads、Bonk、PONKE等，一开始都是纯粹的艺术或模因表达，但通过它们的文化和美学吸引力，形成了由志同道合的人组成的更庞大社区，从而加强了整个Solana社区。例如，Solana Monkey Business的MonkeDAO举办Solana全球见面会和资助项目，还有最近由Radiants、Bonk和Phase Labs共同主办的Bonkathon，奖金高达30万美元，旨在推动Bonk生态系统的创新。从这个意义上说，Solana的社区及其文化支撑是Solana网络的基本支柱。以下是一些项目和社区概述，这些项目和社区正在塑造Solana的文化和社区。（1）Bonk Bonk是2022年12月25日在Solana链上推出的狗狗主题meme币。2023年，Bonk空投被列入Solana Saga，对其成功发挥了重要作用。从那时起，Bonk开发了超越模因吸引力的用例，例如BonkBot和Bonkswap等项目，以及DeFi、游戏和NFT之间的各种其他集成。（2）dogwifhat dogwifhat是一款柴犬主题meme币，画面是现实生活中的小狗Achi头戴一顶粉红色的小帽子。dogwifhat于去年11月推出，随即迅速走红，目前是Solana市场上市值最大的meme币。（3）PONKE “具有愤怒问题的堕落赌徒”Ponke是Solana最受欢迎的meme币之一，自2023年底以来一直活跃着。尽管Ponke的价格波动很大，但由于其巨大的文化吸引力和病毒式传播的TikTok模因积累了数百万观看量，这个社区似乎只会更加强大。（4）Popcat Popcat是一个源于2020年10月的网络模因，在一系列视频中展示了一只名为“Oatmeal”的家养短毛猫的两张图片，其中一张是闭着嘴的，另一张是张开嘴的，第二张图片经过编辑使猫嘴呈现“O”形。（5）Mad Lads Mad Lads NFT系列基于xNFT标准构建，旨在探索NFT作为去中心化应用程序的潜力。Mad Lads的发行为因FTX倒闭而陷入困境的Solana社区注入了新的活力。（6）Retardio Retardio是一种Solana meme币，是在一场网络争论之后出现的，在这场争论中，网红Andrew Tate辱骂X账户@trading_axe是retardio（白痴）。”从那以后，“retardio”这个词在加密圈中变得很有名，围绕它形成了一个类似邪教的社区。（7）MonkeDAO MonkeDAO是著名的NFT系列Solana Monkey Business（SMB）的DAO，也是Solana的第一个NFT DAO。2021年MonkeDAO还是一个对SMB NFT充满热情的小社区，如今已经发展为一个投资、孵化和构建Web3未来的全球性社区。4月下旬，MonkeDAO与Solana基金会续约，还增加了Metaplex平台，用于支持Solana生态系统的建设者和创作者。（8）Radiants Radiants是一个由创作者、开发者和艺术家组成的社区，他们在Solana上构建公共产品。Radiants最近与Bonk、Phase Labs和Solana Foundation合作举办了Bonkathon。（9）Superteam Superteam是一个由创始人、开发者、受资助者以及其他利益相关者组成的全球性社区，他们在Solana生态系统中合作发展并孵化新创新项目。 Superteam是一家真正的国际化公司，在巴西、德国、印度、墨西哥、尼日利亚、土耳其、越南、英国、阿联酋、菲律宾、马来西亚和加拿大等12个国家设有分公司，培养全球人才。（10）Colosseum Colosseum是Solana基金会的加速器平台，该平台举办黑客松比赛，并为Solana生态种的早期创业公司提供关键支持。黑客松的获胜者可以进入“斗Colosseum”计划，在那里他们可以获得产品发布方面的帮助，以及与顶级风投公司建立联系的机会，另外还有25万美元的资助。 Colosseum举办了Solana Renaissance黑客松，来自95多个国家的8,300多名参与者提交了1,070个项目，涉及基础设施、游戏、DePIN、DAO、DeFi和消费者应用等领域。（11）Solana Foundation Solana Foundation是一个非营利组织，为开发者、项目和各种计划提供赠款、融资和资源，以发展和培育Solana生态系统。（12）Breakpoint Breakpoint是由Solana基金会组织的活动，该活动聚集了行业专家、艺术家、开发者和社区成员。Breakpoint持续数天，有各种引人入胜的演讲和研讨会。今年，Solana Breakpoint将于9月20日和21日在新加坡举行。（13）Crossroads Crossroads是在土耳其伊斯坦布尔举办的年度社区大会。Solana Crossroads的创建是为了连接Solana全球社区成员，大会提供交流、演讲和了解Solana生态系统最新发展的机会。今年的Crossroads大会有3000多人出席，50多人进行了演讲。（14）Solana峰会 Solana峰会是亚太地区（APAC）最大的Solana创始人、创作者和开发者聚会。它旨在建立联系并加强Solana支持者社区。Solana峰会于今年6月20日至6月22日举行，来自55个国家的750多名与会者和超95名演讲者和研讨会主持人出席了会议。（15）SolanaFloor SolanaFloor由Step Finance提供支持，是领先的Solana新闻和媒体中心，报道Solana生态系统的最新发展和新闻动态。（16）Validated Validated是由Solana基金会的战略与沟通主管Austin Federa主持的顶级Solana播客。Validated展示了Austin Federa和正在重新思考互联网的嘉宾之间引人入胜、发人深省的对话。你可以在Spotify、Apple Podcast和YouTube上收听该播客。来源：金色财经

金色财经2024-08-15

GPU短缺的解药？计算去中心化基础设施（DePINs）的案例分析

成主要的机器学习协议和PyTorch、HuggingFace和TensorFlow的连接器。Whirlpool（v1.X - 2025年上半年）将扩展对来自AMD、Intel和Apple Silicon的不同GPU的支持。Sombrero（v1.X - 2025年下半年）将增加对中大型企业的支持、法定货币交换、账单和团队功能。 Akash Akash 网络是一个建立在 Cosmos SDK 之上的开源权益证明网络，允许任何人加入和贡献的去中心化云计算市场。$AKT 代币用于保护网络、促进资源支付和协调网络参与者之间的经济对齐行为。Akash 网络包括几个关键组件：区块链层，使用 Tendermint Core 和 Cosmos SDK 提供共识。应用层，管理部署和资源分配。提供者层，管理资源、投标和用户应用程序部署。用户层，允许用户通过 CLI、控制台和仪表板与 Akash 网络交互、管理资源和监控应用程序状态。最初专注于存储和CPU租赁服务的网络，后来通过其 AkashML 平台扩展了GPU的租赁和分配，以响应 AI 训练和推理工作负载及其处理能力需求的增长。AkashML 使用“反向拍卖”系统，客户（称为租户）提交他们想要支付的 GPU 价格，计算供应商（称为提供商）竞争以供应请求的 GPU。截至撰写本文时，Akash 区块链的总交易量已超过 1290 万笔，已有超过 53.5 万美元被用于访问计算资源，并且租赁了超过 189k 个独特部署。值得一提的其他项目计算 DePIN 领域仍在发展，许多团队竞相将创新且高效的解决方案推向市场。其他值得进一步研究的例子包括：Hyperbolic 正在构建一个用于 AI 开发资源池的协作开放访问平台，Exabits 正在构建一个由计算矿工支持的分布式计算能力网络，Shaga 正在 Solana 上构建一个允许PC租借和货币化用于服务器端游戏的网络。重要考量与未来展望现在我们已经了解了计算 DePIN 的基本原理，并审查了几个当前运行的补充案例研究，重要的是考虑这些去中心化网络的影响，包括利弊。挑战在大规模构建分布式网络通常需要在性能与安全性、弹性等方面进行权衡。例如，在全球分布的商品硬件网络上训练 AI 模型可能成本效益和时间效率较低。如前所述，AI 模型及其工作负载变得越来越复杂，需要更多高性能 GPU 而不是商品化 GPU。这就是为什么大公司会大量囤积高性能 GPU，而这是计算 DePINs 试图通过建立一个任何人都可以借出闲置供应的无许可市场来解决 GPU 短缺问题的内在挑战。协议可以通过两种主要方式解决这个问题：为希望向网络贡献的 GPU 提供商设定基准要求，以及通过汇集提供给网络的计算资源来实现更大的整体。然而，与能够分配更多资本直接与硬件供应商（如 Nvidia）进行交易的集中式服务提供商相比，这种模式本质上更具挑战性。DePINs 在未来应该考虑这一点。如果一个去中心化协议拥有足够大的资金库，DAO 可以投票分配部分资金购买高性能 GPU，这些 GPU 可以以去中心化的方式进行管理，并以比商品化 GPU 更高的价格出租。另一个特定于计算 DePINs 的挑战是管理适量的资源利用。在其早期阶段，大多数计算 DePINs 将面临结构性需求不足的问题，就像许多初创企业今天面临的情况一样。一般来说，DePINs 面临的挑战是在早期建立足够的供应以达到最低可行产品质量。没有供应，网络将无法产生可持续的需求，也无法在高峰需求期间为其客户服务。这个等式的另一面是过剩供应的担忧。超过一定阈值后，只有当网络的利用率接近或达到满负荷时，更多的供应才是有益的。否则，DePIN 将面临过度支付供应的风险，这反过来会导致资源利用不足，除非协议提高代币发行量以留住供应商，否则供应商的收入将减少。就像一个没有广泛地理覆盖的电信网络没有用处，一个出租车网络如果乘客必须等待过长时间才能搭车也没有用。如果 DePIN 必须长期支付人们提供资源，那么它就没有用。虽然集中式服务提供商可以预测资源需求并高效管理供应，但计算 DePINs 缺乏一个中央权威来管理这种利用率。因此，DePINs 必须特别战略性地建立资源利用。对于去中心化 GPU 市场来说，一个更大的图景问题是 GPU 短缺可能即将结束。马克·扎克伯格最近在一次采访中表示，他认为未来的瓶颈将是能源，而不是计算资源，因为企业现在将争相大量建设数据中心，而不是像现在这样囤积计算资源。当然，这意味着由于需求减缓，GPU 的成本可能会降低，但这也引发了一个问题，即如果建设专有数据中心将 AI 模型性能标准提高到前所未有的水平，AI 初创企业将如何在性能和服务质量方面与大企业竞争。计算DePIN的案例重申一下，AI模型的复杂性及其随后的处理和计算需求与可用的高性能GPU和其他计算资源数量之间存在日益加大的差距。计算DePINs在计算市场领域具有创新性颠覆潜力，今天该领域由主要硬件制造商和云计算服务提供商主导，基于以下几个关键能力：提供更低的商品和服务成本。提供更强的抗审查性和网络弹性保证。受益于AI的潜在监管指南，要求AI模型尽可能开放以进行微调和训练，并且可以被任何地方的任何人轻松访问。美国拥有计算机和互联网接入的家庭比例呈指数级增长，接近100%。在世界许多地方也显著增长。这表明潜在的计算资源提供者（GPU所有者）可能会愿意在有足够货币激励和无缝交易流程的情况下借出闲置供应。当然，这是一个非常粗略的估计，但这表明建立可持续的计算资源共享经济的基础可能已经存在。超越AI，未来对计算的需求还将来自许多其他行业，例如量子计算。量子计算市场规模预计将从2023年的9.288亿美元增长到2030年的65.288亿美元，年均增长率为32.1%。这个行业的生产将需要不同种类的资源，但看看是否有任何量子计算DePINs启动以及它们会是什么样子将是很有趣的。 “在消费硬件上运行的开源模型的强大生态系统是保护未来价值免于被AI过度集中捕获的重要对策，并且比公司巨头和军队都要低得多。” - Vitalik Buterin 大型企业可能不是DePINs的目标受众，也不会是。计算DePINs重新赋予了个人开发者、小型创业者和资源有限的初创企业权力。它们允许将闲置供应转化为通过更多计算资源丰富带来的创新想法和解决方案。AI无疑将改变数十亿人的生活。与其担心它会取代每个人的工作，我们应该鼓励AI可以赋能个人和自我创业者、初创企业以及更广泛的公众的想法。来源：金色财经

金色财经2024-06-18

阿里财报：重回健康增长轨道，淘天GMV双位数增长，核心公共云产品收入双位数增长

参数模型Qwen1.5-110B，登上HuggingFace开源大模型排行榜首，已在全球开源模型中处于顶尖水平。海外引擎加速，阿里国际数字商业集团收入增长45% 阿里海外相关业务继续保持强劲势头，本季度，阿里国际数字商业集团收入同比增长45%，旗下零售平台的季度整体订单同比增长20%。财报显示，阿里海外电商强劲的业绩主要由跨境业务增长驱动，尤其是速卖通平台的Choice业务。速卖通本季度继续实现强劲的订单同比增长，与菜鸟在跨境物流上的协同效应进一步加强了竞争力，跨境包裹5日及10日配送妥投率均同比翻倍。2024年4月，Choice占速卖通整体订单的约70%。阿里财报显示，将在跨境电商上投入更多资源，重申价格力及向全球消费者及时交货的客户价值主张。海外本地电商层面，Trendyol继续保持订单双位数增长，除土耳其外，Trendyol进一步将业务扩展至海湾地区，并在本季度成为海湾地区下载量最多的电商App之一。本季度，菜鸟撤回IPO，继续与国内外电商业务增强协同，提供差异化的优质服务，提升物流效率和用户体验，阿里持续支持菜鸟推进全球智能物流网络建设。本季度，支持速卖通的跨境物流履约服务收入带动菜鸟季度收入同比增长30%。季度内，菜鸟已将5日至10日达优质物流服务覆盖范围新增4个国家，累计覆盖14个国家。同时，其他业务集团经营效率继续改善。本地生活集团季度收入同比增长19%，全年收入近600亿元，同比减亏25%。2024财年，大文娱集团收入同比增长15%，并实现亏损同比收窄。市场分析认为，阿里重回健康增长轨道，核心业务均呈现加速增长势头，这是过去一个财年主动变革见效、“用户为先、AI驱动”战略方向正确的结果，处于面向未来的最佳阵型和发展状态，也为新财年开了好头。阿里围绕淘天、云、AI、海外等核心业务持续投入，继续改善电商用户体验，聚焦资源开发公共云产品，保持海外业务的强劲增长势头，市场正在看见一个更有发展活力的阿里巴巴。

格隆汇2024-05-14

苹果重磅开源 OpenELM模型引领AI新纪元搭载智能引擎的iPhone即将问世

刚发布，尚未进行公开测试，但苹果公司在HuggingFace上的列表表明，它正将目标锁定在模型的设备应用上，就像竞争对手谷歌、三星和微软一样。值得注意的是，微软本周刚刚发布了可完全在智能手机上运行的Phi-3 Mini模型。 02.技术细节与训练过程苹果公司在一篇介绍该模型系列的论文中指出：OpenELM的开发“由Sachin Mehta领导，Mohammad Rastegari和Peter Zatloukal也是主要贡献者”，该模型系列“旨在授权和加强开放研究社区，促进未来的研究工作”。 OpenELM模型共有四种参数规模：2.7亿、4.5亿、11亿和30亿，每种规模都小于许多高性能模型（它们通常有大约70亿个参数），每种模型都有一个预训练和指导版本。这些模型是在来自Reddit、维基百科、arXiv.org等网站的1.8万亿个token的公共数据集上预先训练的。这些模型适合在商用笔记本电脑甚至某些智能手机上运行，基准测试则是在“英特尔i9-13900KF CPU、英伟达RTX 4090 GPU、Ubuntu 22.04工作站、macOS 14.4.1的MacBook Pro”上运行的。有趣的是，新系列中的所有机型都采用了分层缩放策略，在变压器模型的每一层中分配参数。据苹果公司称，这使它们能够在提高计算效率的同时提供更高的精度结果。同时，苹果使用新的CoreNet库对模型进行了预训练。苹果公司在HuggingFace上指出：“我们的预训练数据集包含RefinedWeb、重复的PILE、RedPajama的一个子集和Dolma v1.6的一个子集，总计约1.8万亿个token。” 在性能方面，苹果公司分享的OpenLLM结果表明，这些模型的性能相当不错，尤其是4.5亿个参数的指示变体。此外，拥有11亿个参数的“OpenELM变体”比拥有12亿个参数的“OLMo”高出2.36%，同时所需的预训练token减少了2倍。 OLMo是Allen人工智能研究所（AI2）最近发布的“真正开源、最先进的大型语言模型”。 03.性能测试与社区反馈在旨在测试知识和推理能力的ARC-C基准测试中，预训练的OpenELM-3B变体的准确率为42.24%。同时，在MMLU和HellaSwag上，它的准确率分别为26.76%和73.28%。一位已经开始测试OpenELM模型的用户指出：该模型似乎是一个“可靠的模型，但非常统一”，这意味着它的回复既没有广泛的创造性，也不可能涉足NSFW领域。竞争对手微软最近推出的Phi-3 Mini，拥有38亿个参数和4k上下文长度，目前在这一领域处于领先地位。根据最近分享的统计数据，OpenELM在10次ARC-C基准测试中的得分率为84.9%，在5次MMLU测试中的得分率为68.8%，在5次HellaSwag测试中的得分率为76.7%。从长远来看，OpenELM的性能有望得到提升。但苹果公司的开源举措已经让社区兴奋不已，我们将拭目以待社区如何在不同环境中使用OpenELM。 04.苹果的人工智能愿景苹果公司一直对其生成式人工智能计划保持沉默，但随着新人工智能模型的发布，该公司近期的雄心似乎坚定地落在了“让人工智能在苹果设备上本地运行”的领域。苹果公司首席执行官Tim Cook曾预告说：“人工智能生成功能将出现在苹果设备上”。并在今年2月表示，苹果公司正在该领域花费“大量的时间和精力”。不过，苹果公司尚未透露人工智能应用的具体细节。该公司之前发布过其他人工智能模型，不过还没有像竞争对手那样发布任何用于商业用途的人工智能基础模型。除了OpenELM，去年12月，苹果曾推出了机器学习框架MLX，该框架的理想状态是让人工智能模型更容易在苹果硅上运行。此外，还发布了一个名为MGIE的图像编辑模型，让人们通过提示来修复照片。以及一个名为Ferret-UI的模型可用于智能手机导航。不过，即使苹果发布了这么多模型，据说该公司还是与谷歌和OpenAI进行了联系，希望将它们的模型引入苹果产品。来源：金色财经

金色财经2024-05-07

观点：Bittensor有几个严重缺陷它会注定失败吗？

社区的大力支持。自上周发布以来，它在 Huggingface 上的下载量已超过 500,000 次。基准比较表明，像 Llama-3 这样的开源 LLM 已经是同类中的佼佼者，并且可以说与 OpenAI 的 GPT-4 等专有模型不相上下。迄今为止，我还没有看到 Bittensor 子网实现了超越现有开源模型的成果或功能。我也没有看到证据表明它们的表现优于既定基准。在某些时候，你必须问自己他们是否会这样做。 3、智能网运行成本高该网络在很大程度上依赖其原生代币 TAO 来运行。矿工主要在发现计算套利机会时加入网络，特别是当挖矿奖励超过计算成本时。 TAO 的需求取决于： (1) 投机者（一大堆蠕虫，我们不会在这里讨论） (2) 添加更多 Bittensor 子网，或增加成为矿工或验证者的需求。然而，这种增长往往会削弱现有参与者的积极性。由于矿工/验证者的单位经济效益面临压力，代币价格下跌会导致网络活动反身性下降。资料来源：Taostats.io Bittensor 的运营成本很高，每天向子网所有者 + 矿工 + 验证者支付 7,200 TAO 的通货膨胀。这相当于每天约 320 万美元或每年 12 亿美元。这就提出了一个关键问题：这笔资金从哪里来？主要是投机者。但是 Bittensor 一年内会产生12亿美元的价值吗？它的估值可能已经远远超出了自身的价值。 4、透明度尽管 Bittensor 提供了一定程度的去中心化，但值得注意的是，它不是开源的——这是一个至关重要的区别。虽然子网的参与对任何人开放，但内部机制并不透明，导致用户对以下活动的了解有限：矿工们在做什么？他们运行什么算法？最终结果是如何产生的？这种透明度的缺乏可能会限制使用子网输出开发的应用程序的多样性，因为许多开发人员需要清楚地了解底层推理过程。一些思考我并不反对 Bittensor。事实上，我发现它是新兴的Crypto x AI领域最有趣的实验之一。它成功地围绕其愿景聚集了一群聪明人。它可能会激发许多未来的项目。然而，Bittensor 必须正面应对当前的挑战，才有机会在现实世界中取得成功，否则它将迷失在投机炒作的坟墓中。一些结束的想法：如果网络内的所有子网都针对特定部门而不是分散在各种不相关的任务中，则可以实现更大的协同作用。例如，我设想“用于基因组研究/药物发现的 Bittensor ”或“用于金融/交易的 Bittensor ”。这实际上可以做得很好。这种愿景的一致可以促进经济凝聚力、战略方向和业务发展努力。 Bittensor 的经济模型（在目前的状态下）可能最适合AI的生态位，这些领域不会引起广泛关注，但可以从有针对性的激励措施中受益。潜在的应用包括特定于加密货币的任务，例如预测代币价格。最后，我坚信AI的去中心化在世界上发挥着极其重要的作用——平衡大型科技公司的全球主导地位并促进创新，特别是通过开源举措。我将在以后的文章中详细阐述我的想法。来源：金色财经

金色财经2024-04-30

苹果终于也开源了重磅发布OpenELM模型搭载AI的iPhone就要来了

刚发布，尚未进行公开测试，但苹果公司在HuggingFace上的列表表明，它正将目标锁定在模型的设备应用上，就像竞争对手谷歌、三星和微软一样。值得注意的是，微软本周刚刚发布了可完全在智能手机上运行的Phi-3 Mini模型。 02.技术细节与训练过程苹果公司在一篇介绍该模型系列的论文中指出：OpenELM的开发“由Sachin Mehta领导，Mohammad Rastegari和Peter Zatloukal也是主要贡献者”，该模型系列“旨在授权和加强开放研究社区，促进未来的研究工作”。 OpenELM模型共有四种参数规模：2.7亿、4.5亿、11亿和30亿，每种规模都小于许多高性能模型（它们通常有大约70亿个参数），每种模型都有一个预训练和指导版本。这些模型是在来自Reddit、维基百科、arXiv.org等网站的1.8万亿个token的公共数据集上预先训练的。这些模型适合在商用笔记本电脑甚至某些智能手机上运行，基准测试则是在“英特尔i9-13900KF CPU、英伟达RTX 4090 GPU、Ubuntu 22.04工作站、macOS 14.4.1的MacBook Pro”上运行的。有趣的是，新系列中的所有机型都采用了分层缩放策略，在变压器模型的每一层中分配参数。据苹果公司称，这使它们能够在提高计算效率的同时提供更高的精度结果。同时，苹果使用新的CoreNet库对模型进行了预训练。苹果公司在HuggingFace上指出：“我们的预训练数据集包含RefinedWeb、重复的PILE、RedPajama的一个子集和Dolma v1.6的一个子集，总计约1.8万亿个token。” 在性能方面，苹果公司分享的OpenLLM结果表明，这些模型的性能相当不错，尤其是4.5亿个参数的指示变体。此外，拥有11亿个参数的“OpenELM变体”比拥有12亿个参数的“OLMo”高出2.36%，同时所需的预训练token减少了2倍。 OLMo是Allen人工智能研究所（AI2）最近发布的“真正开源、最先进的大型语言模型”。 03.性能测试与社区反馈在旨在测试知识和推理能力的ARC-C基准测试中，预训练的OpenELM-3B变体的准确率为42.24%。同时，在MMLU和HellaSwag上，它的准确率分别为26.76%和73.28%。一位已经开始测试OpenELM模型的用户指出：该模型似乎是一个“可靠的模型，但非常统一”，这意味着它的回复既没有广泛的创造性，也不可能涉足NSFW领域。竞争对手微软最近推出的Phi-3 Mini，拥有38亿个参数和4k上下文长度，目前在这一领域处于领先地位。根据最近分享的统计数据，OpenELM在10次ARC-C基准测试中的得分率为84.9%，在5次MMLU测试中的得分率为68.8%，在5次HellaSwag测试中的得分率为76.7%。从长远来看，OpenELM的性能有望得到提升。但苹果公司的开源举措已经让社区兴奋不已，我们将拭目以待社区如何在不同环境中使用OpenELM。 04.苹果的人工智能愿景苹果公司一直对其生成式人工智能计划保持沉默，但随着新人工智能模型的发布，该公司近期的雄心似乎坚定地落在了“让人工智能在苹果设备上本地运行”的领域。苹果公司首席执行官Tim Cook曾预告说：“人工智能生成功能将出现在苹果设备上”。并在今年2月表示，苹果公司正在该领域花费“大量的时间和精力”。不过，苹果公司尚未透露人工智能应用的具体细节。该公司之前发布过其他人工智能模型，不过还没有像竞争对手那样发布任何用于商业用途的人工智能基础模型。除了OpenELM，去年12月，苹果曾推出了机器学习框架MLX，该框架的理想状态是让人工智能模型更容易在苹果硅上运行。此外，还发布了一个名为MGIE的图像编辑模型，让人们通过提示来修复照片。以及一个名为Ferret-UI的模型可用于智能手机导航。不过，即使苹果发布了这么多模型，据说该公司还是与谷歌和OpenAI进行了联系，希望将它们的模型引入苹果产品。原文来源于： 1.https://venturebeat.com/ai/apple-releases-openelm-small-open-source-ai-models-designed-to-run-on-device/ 2.https://www.theverge.com/2024/4/24/24139266/apple-ai-model-openelm-iphone-laptops-strategy 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2024-04-26

隔夜美股全复盘(4.26)| Snap盘后一度飙升31%，Q1业绩和日活超预期，Q2指引好于预期；谷歌一度涨逾16%，首次宣布派息并至多回购700亿美元

.25 据报道，苹果最近在AI代码社区HuggingFace上发布了OpenELM大模型。该模型是一系列开源大型语言模型，具有不同的参数大小，可在端侧设备上运行。据了解，该系列模型包含4个不同参数版本，分别为2.7亿、4.5亿、11亿和30亿。由于参数较小，这些模型可以在端侧设备上独立运行，而无需连接云端服务器。总体而言，该系列包括4个预训练模型和4个指令调优模型。这些模型可以在笔记本电脑甚至智能手机上运行。苹果举例称，其中一款模型在MacBookPro上运行，配备了M2Max芯片和64GBRAM，操作系统为macOS14.4.1。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美国3月核心PCE物价指数年率（2）20:30 美国3月个人支出月率（3）20:30 美国3月核心PCE物价指数月率（4）22:00 美国4月密歇根大学消费者信心指数终值（5）22:00 美国4月一年期通胀率预期

格隆汇2024-04-26

美股盘前要点 | Meta次季营收指引逊预期美光获136亿美元政府拨款和贷款

美元。 16. 苹果最近在AI代码社区HuggingFace上发布OpenELM大模型，可能用在下一代iPhone上。 17. 美光公司获得总额高达136亿美元的美国政府拨款和贷款。 18. 软银公司将于10月1日开始按照10:1的比例实施股票拆分，以扩大投资者基础。 19. 丰田汽车2024财年全球销量增长7.3%至1031万辆，产量增长9.2%至997万辆，均创新高。 20. 台积电首度发布A16新型芯片制造技术，预计2026年量产。 21. 日产与百度签署谅解备忘录，共同开展人工智能和智能汽车研究。 22. 小鹏汇天“陆地航母”分体式飞行汽车将于Q4开启预售，全新品牌MONA将于6月正式推出。 23. 丰田汽车推出两款面向中国市场的纯电新车型，将于一年内正式发售。 24. 高盛和美国银行的股东周三分别投票反对拆分银行首席执行官和董事长职位的提议。

格隆汇2024-04-25

美股盘前要点 | Meta次季营收指引逊预期美光获136亿美元政府拨款和贷款

2美元。16. 苹果最近在AI代码社区HuggingFace上发布OpenELM大模型，可能用在下一代iPhone上。17. 美光公司获得总额高达136亿美元的美国政府拨款和贷款。18. 软银公司将于10月1日开始按照10:1的比例实施股票拆分，以扩大投资者基础。19. 丰田汽车2024财年全球销量增长7.3%至1031万辆，产量增长9.2%至997万辆，均创新高。20. 台积电首度发布A16新型芯片制造技术，预计2026年量产。21. 日产与百度签署谅解备忘录，共同开展人工智能和智能汽车研究。22. 小鹏汇天“陆地航母”分体式飞行汽车将于Q4开启预售，全新品牌MONA将于6月正式推出。23. 丰田汽车推出两款面向中国市场的纯电新车型，将于一年内正式发售。24. 高盛和美国银行的股东周三分别投票反对拆分银行首席执行官和董事长职位的提议。

格隆汇2024-04-25

专访 DePIN 新星 EMC 生态 Bulider：从去中心化信仰中长出的创业理想

Harry 在接受采访时指出「更多的，HuggingFace 只适用做原型（Prototype）和 Mini App。对于产品级的 App 做的并不是那么好。尤其是缺乏统一的接口和 SDK。想要使用 HuggingFace 的开发者还需要具备全栈能力，既懂 AI 且能封装 AI 服务，又能做 App 开发，要求颇高。」为此，EMC 团队开发了 EMC Hub，为用户提供了简便的 AI 训练和推理服务部署界面以及开箱即用的 SDK。Harry 表示：「依托于 EMC 打造的 DeAIcloud 和 DePIN 网络，开发者不需要关心底层 AI 服务如何部署，直接调用官方提供的相关 SDK 即可开始自己的 AI 应用开发，减少了非常多不必要的算力和部署相关工作。」根据介绍，通过 EMC Hub，开发者构建出一个类似 Midjourney 这样的商用 AI 服务的工作量可以缩减到几个小时以内，而且订阅产生的费用仅仅为传统云服务的 30%。此外，Harry 称，「开发者分享自己封装的 AI 服务，或者提供算力都能获取额外的收益，这也是 Web2 的平台不具备的。」除了 EMC Hub、Harry 还介绍了 EMC 其他 AI 应用和服务的用户使用情况，特别是 JarvisBot 平台机器人，广受用户好评。「每天都有大量的用户与 JarvisBot 交互，尤其是文生图相关的功能。此外，JarvisBot 平台提供了多平台 Bot 定制功能，允许每个用户根据自己的喜好定制 Bot 并发布到社区中，未来还可以在 JarvisBot 平台上为开发者赚取收益。」多元文化下的社区交融文化间的碰撞往往能铸就色彩更为丰富的社区。据了解，当前 EMC 社区体量非常大，还有中文、阿拉伯语、法语、土耳其语、韩语、日语、葡萄牙语、印地语、俄语等贡献者自发组建的社区。那么，如此体量的社区建设，会有什么困难呢？各个地区的用户最关注的又是什么？ EMC 社区负责人 CHEN 在接受采访时向我们介绍道，「在多个社区建立过程中并没有实际性的困难，只是有些地域或者国家发展的程度略有差异。」CHEN 称，「某些国家或地区对 DePIN、RWA 和 AI 的概念很感兴趣，社区的运营也相对简单些，比如土耳其社区。而对于那些并不熟知 DePIN 等概念的社区，EMC 社区 mod 需要更积极地开展宣传教育。」CHEN 表示，「EMC 对于各个社区大使有相应的激励机制，推动着各个社区的成长。」在谈及社区运营的经历时，CHEN 向我们描述了这样一个有趣的现象，即每个社区通过 JarvisBot 生成的图片都会带有很明显的地域特色，「比如法国社区，我曾看到过有人生成浪漫的巴黎街景图片。在非洲社区就经常会出现一些动物世界的场景。在土耳其社区我会经常看到经典传统的土耳其的服装特色，比如头戴高毡帽的男士以及奥斯曼帝国时期的一些宫廷服饰。」此外，每个社区，用户的属性也不太一样。CHEN 介绍称，除去南极洲，EMC 目前的社群遍及六大洲，其中北美洲和大洋洲更偏向于「高净值用户」，他们主要提供去中心化算力节点和基础设施建设，而「亚非欧拉更偏向于应用层。」此外，我们还采访到了 EMC 社区的两位积极参与者，一位是来自印度的 Ashiq，另一位是来自尼日利亚的 Leo。Ashiq 表示，在参与 EMC 社区前，他连 OpenAI 每月 20 美金的会员费都付不起。但在过去的一年里，通过使用 EMC 的 AI 工具，他制作了许多推广视频并获得了相应的奖励，最后成功拥有了属于自己的 GPU 设备。为了更进一步学习 Web3 和 AI 相关的知识，Ashiq 还购买了 Grok、Runway 等 AI 工具的会员。「EMC 让我学到了合作与信任的重要性，以及共享资源在推动创新方面的力量。」Ashiq 表示，「DeAI 革命组建了全球社区，允许不同的观点碰撞，共同解决现实世界中的问题。我亲眼见证了去中心化的方法是如何赋予个人权力，在不受地域限制的情况下，做出有意义的贡献。」Leo 表示，自己是从去年 6 月开启这段「不可思议」的经历的，并通过 EMC，了解到了去中心化 AI 与中心化 AI 的区别。对于这将近一年的时间，Leo 这样总结道，「多亏了 EMC，我才能赚钱养家，甚至开了一家超市！」迪拜暴雨下的首个 DeAI 黑客松黑客松作为新兴项目的展示平台，成为了许多 Web3 项目方拓展生态的选择。而 EMC 更是首创了以「DeAI」为主题的全球黑客松。然而，或许正是因为没有人办过此类黑客松，活动在一开始遭到了一些质疑，有人怀疑叙事太大。但黑客松筹备小组成员 Jamee 在接受采访时乐观回应道：「本次黑客松是全新的探索，很多坑需要试错。但这也有好处，不存在条条框框的约束，也没有人可以来定义对错，可以发挥和创新的空间很大。」 Jamee 表示，作为 AI x Web3 的交叉领域，本次黑客松对参赛团队的能力要求是比较高的。参赛团队既要具备 AI 产品设计、开发的能力，同时也要具备 Web3 的能力，比如最核心的经济模型设计。因此，EMC 团队在报名期间就上线了 DeAI 先锋者工作坊。在 3 月份，EMC 团队密集做了很多直播，撰写了多篇社媒深度文章，向开发者和高校进行宣讲科普。再加上 DeAI 热度的持续升温，特别是 Stability AI CEO 带着核心团队辞职，宣布 All In 去中心化 AI，带动了很大的一波热度，也意外助推了此次黑客松的开展。最终，本次黑客松共计 238 个项目报名参赛，经过筛选 18 支队伍进入到了线上路演，10 支队伍晋级迪拜线下举办的黑客松决赛。然而，迪拜决赛当天「赶上了天灾」。Jamee 回忆道：「所有准备的计划、流程都被意外的暴雨打乱了，除了活动问题，还要确认嘉宾安全。」庆幸的是 17 号迪拜时间 4 点半，在嘉宾、线上支持伙伴、现场主控、主持人的齐心协力下，决赛在迪拜亚特兰蒂斯酒店顺利举办，没有一个参赛项目缺席决赛。对于此次经历，Jamee 表示，「这场比赛已经没有获奖和不获奖的区别，所以人都是胜利者，在应对这次危机的过程中，结下的革命友谊也是最好的收获之一。」正如 EMC 联合创始人 Alex 指出的，在传统互联网的世界中，要求 AWS 为创业者提供免费算力，Google 和 Meta 免费为之导流，简直是天方夜谭。AI 时代洪流下，普通创业者要抓住机会，或许需要期待更多像 EMC 这样专注于 AI+Web3 的项目的涌现。期盼「我们都能成为带着 AI 生产力标签的先进个人，而不是被 AI 取代的劳动力。」来源：金色财经

金色财经2024-04-22

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