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邦达亚洲: 欧洲央行7月份加息预期降温欧元小幅收跌
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表示:“我们认为，英国货币政策委员会(MPC)将谨慎行事，选择本周将银行利率上调25个基点，而不会在降低CPI通胀方面加大赌注。” Tombs及其同事在周一的研究简报中写道:“传导机制的滞后以及经济对银行利率进一步上调的敏感性表明，央行不会更密切地关注近期通胀结果。” 市场普遍认为，英国5月CPI年率将从8.7%降至8.4%，但更重要的核心CPI年率将从之前的6.2%上升至6.8%，这可能会对英镑的价值产生看跌影响。市场分析师James Skinner预计，到10月份，通胀将使英镑兑美元的“公允价值”区间的下限从1.2515降至1.2014左右，考虑到英镑在去年的通胀加速中跌出了这个区间的底部，这种可能性很重要。当地时间周一，欧洲央行管委会成员、斯洛伐卡央行行长卡齐米尔表示，欧洲央行应在7月再次加息，进一步收紧货币政策是唯一合理的出路。卡齐米尔称：“我们需要在7月再次加息，并进一步进入限制性区域。”他补充称，继续收紧货币政策是唯一合理的出路，理由是通胀高企比利率上升对经济的威胁更大。卡齐米尔指出，鉴于劳动力市场形势、食品价格以及企业利润率，通胀上升的风险依然很大。不过，卡齐米尔对7月后进一步加息持谨慎态度，他表示，9月份的政策行动需要进行新的分析，以衡量欧洲央行本轮加息周期的影响。卡齐米尔称：“我在等待9月份，届时对通胀和经济采取的所有措施的累积影响会形成更全面的看法和分析。”市场已基本消化了欧洲央行将在7月份加息的预期，并认为9月或10月进一步加息的可能性超过50%。卡齐米尔强调，相较于过度紧缩，过早停止加息的风险要严重得多。邦达亚洲: 欧洲央行7月份加息预期降温欧元小幅收跌
邦达亚洲2023-06-20
纳斯达克100指数的牛市将在哪里结束？
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5月底，我们使用艾略特波浪理论（Elliott Wave Principle）来确定纳斯达克100指数可能会达到的高位，当时，我们根据以下依据，遭到了13,940-14,230点左右的顶部位置：　　在标准的斐波那契的脉冲模式中…… 　　第三波往往达到第一波的138.2-161.80％延伸，从第二波低点测量；　　随后，第四波往往会回落到第一波的123.60-76.40％延伸；　　第五波通常会延伸到第一波13,940-14
金融界2023-06-16
从隐私计算出发共建Web3.0
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Web3隐私计算，引领去中心化未来！打破“区块链孤岛”！全景式解读Web3隐私赛道现状！
金色财经2023-06-14
国机精工：6月14日接受机构调研，诚通基金、中泰证券等多家机构参与
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：公司高端装备板块的产品有六面顶压机、MPCVD设备、SPS烧结压机、高效混料机等高性能装备和公司所处行业的智能装备系列产品。目前六面顶压机已实现规模化销售，MPCVD设备目前主要是满足公司自用，SPS烧结压机、高效混料机将按计划推向市场。问：募投项目产品超硬材料的发展规划？答：公司通过MPCVD法生产大单晶，第一阶段产品为宝石级大单晶，第二阶段产品是散热材料、光学窗口片等，该阶段的产品有望在未来2-3年实现商业化，第三阶段半导体材料是远期规划。问：公司未来的减值情况？答：公司通过持续强化管理，运营质量明显提升，资产结构得到优化，未来资产减值将归到合理水平。问：公司目前主要是内源性的增长，是否有并购的考虑？答：并购是企业发展的一种路径，公司一直予以关注，在有合适的标的和合适的时机下，公司会通过外延并购方式促进公司发展。问：轴承业务未来是否有产能建设的规划？答：公司已规划伊滨产业园，计划分三期建设，目前一期工程正在建设过程中，预计2024年上半年完工，第一期的建设重点是提升特种轴承的产能。问：未来轴承业务的发展方向？答：未来轴承业务的发展方向有特种轴承、民品高端轴承，目前特种轴承占比相对较高，民品高端轴承主要是精密机床轴承、风电主轴轴承。问：公司在风电轴承业务的优势？答：公司的优势主要体现在技术研发实力、产品仿真能力、验证技术，同时公司通过技术和工艺创新对成本予以良好的控制。问：中浙高铁的进展以及持股情况？答：目前仍处于产品研发阶段，公司持股比例还是40%。问：激励机制方面，后续是否还有股权激励计划？答：当条件成熟时公司会考虑进行第二期股权激励计划，同时，公司作为科改示范企业，也在探索项目收益、岗位分红、超额利润分享等激励手段。国机精工（002046）主营业务：涵盖轴承行业、磨料磨具行业及相关领域的研发制造、行业服务与技术咨询、贸易服务等,从业务类别,可分为轴承业务板块、磨料磨具业务板块、贸易及工程服务板块。国机精工2023一季报显示，公司主营收入6.18亿元，同比下降35.36%；归母净利润7444.45万元，同比上升40.96%；扣非净利润4310.18万元，同比下降16.53%；负债率37.3%，投资收益-686.17万元，财务费用626.47万元，毛利率33.85%。该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入2522.28万，融资余额增加；融券净流入14.45万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，国机精工（002046）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力较差，营收成长性一般。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标2.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-06-14
金色观察 | 一文速览57个Linea 生态项目
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rotocol.com Lit是一个 MPC 网络，用于访问控制。这意味着用户可以在开放网络上存储加密教据，然后使用 Lit 根据链状态提供访问权限。 Louper 网站：https://louper.dev/ 以太坊钻石标准检查员，探索实施部署在 Linea 上的 Diamond Pattern (EIP-2535) 的 solidity 合约。 Particle Network 网站：https://wallet.particle.network/ Particle Network 为 Web3 开发者提供解决方案和 SDK，包括身份验证、钱包中间件、NFT、节点 RPC 和数据 API 服务。 Infra: Infura 网站：https://www.infura.io/zh Infura 使开发人员能够轻松构建 Web3 项目，具备强大的高可用性区块链 API 和开发人员工具套件。 Pimlico 网站：https://docs.linea.build/developers/tooling/account-abstraction/4337 Pimlico 是 Linea 的主要合作伙伴，确保 Linea支持帐户抽象 EIP-4337 核心服务 (捆绑商、付款人)。 Gelato Network 网站：https://docs.gelato.network Gelato 是 web3 的去中心化后端，使构建者能够创建增强的智能合约，这些合约是自动化的、无 gas 和链下感知的。 Notification: HAL Streams 网站：https://docs.hal.xyz HAL Streamms 将实时区块链数据转换为与用户需求相关的有效信息，项目具有简洁的UI 和强大的 REST API。开发者工具： GoPlus Security 网站：https://gopluslabs.io GoPlus 是无需许可、用户驱动和开放的web3 安全基础设施提供商，服务包括 Token Security API、NFT Security APl、Malicious Address API等。 Truffle 网站：https://trufflesuite.com/ 全面的智能合约开发工具组合，以太坊智能合约的开发环境和综合测试框架。 thirdweb 网站：https://thirdweb.com 具备构建智能合约所需的基础设施，项目使开发者可以在 web3 中构建项目变得简单。thirdweb可以与 Linea 一起使用，只需从网络列表中搜索ConsenSys zkEVM 并贴Infura 提供的 RPC端点，该端点用于此门户上的 quickbook。 POSEIDON 网站：https://pdn.xyz/ 通过允许开发人员仅使用Solidity 构建隐私保护 DApp，使 zkDAPP 开发民主化。Poseidon ZK-ZK Rollup，使用证明聚合在 EVM L1/L2 上并扩展 ZK 交易。社交: Lens Protocol 网站：https://www.lens.xyz/ 一种无需许可、可组合且去中心化的社交图谱，可轻松构建 Web3 社交平台，由 Aave 团队构建。 TaskOn 网站：https://taskon.xyz/ TaskOn 是一个以分散的方式促进各种 Web3任务完成的平台，它帮助任务发起者和实施者有效协作并更好地协调共同利益。 Atticc for Linea 网站：https://atticc.xyz/ 一个帮助去中心化社区启动和发展的 Web3 社交平台。 Data Service: TheGraph Network 网站：https://docs.linea.build/developers The Graph 是一种索引协议，用于查询Linea、Ethereum 和IPFS 等网络ConsenSys 运行一组托管节点。 Covalent 网站：https://www.covalenthq.com Covalent 提供行业领先的统一 API，为数十亿个 Web3 数据点带来可见性，开发人员可以使用Covalent 构建多链应用程序。 Governance: zkVote 网站：https://zkvote.webflow.io/ zkVote 是一个去中心化的投票平台，它使用Poseidon ZK Contracts 来确保个人投票选择的隐私和机密性。 Oracle: Pragma Network 网站：https://docs.linea.build Pragma 是一个 Oracle 网络，专注于为加密构建一个更透明、去中心化和可组合的数据基础设施。 Umbrella Network 网站：https://docs.linea.build/developers/tooling/oracles/umbrella 具有广泛数据解决方案的去中心化预言机，实时、可扩展和可定制的数据。Umbrella 为特定需求提供量身定制的解决方案。 Redstone Oracle 网站：https://redstone.finance/ RedStone 提供灵活的数据馈送，更新时间小于 10 秒，非常适合贷款、Perps、期权、衍生品。 Orally 网站：https://docs.orally.network/ 完全链上的预言机，用于跨多个链的安全可靠的去中心化教据馈送和自动化。 Security: Revoke.cash 网站：https://revoke.cash/ Revoke.cash 提供了一个用于管理代币配额的仪表板和一个浏览器扩展程序，并以此来保护用户免受常见的加密货币诈骗。 Hapilabs 网站：https://linea.hapilabs.one/login.php HAPI 是一种链上网络安全协议，旨在防止黑客和利用者跨各种区块链进行欺诈。 GameFi： Cataclysm 网站：https://www.cataclysm-game.com/zero-mission “大灾变:零任务”是一款迷你游戏，即将于2023 年底推出，同时也是链上加强版免费 PC 游戏“大灾变”的前奏。 Battlemon 网站：https://battlemon.com/ GameFi 生态系统围绕交互式 3D NFT 来构建，具有实用程序和具有结果概率的链上机制，玩家可以通过挖矿、游戏、质押来获得奖励。来源：金色财经
金色财经2023-06-13
智能合约智能性的下一步：深入剖析ZKML赛道
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。zk 中的组合技术或使用多方计算 (MPC) 或 FHE 的变体可用于服务此场景。公共输入，公共模型。当模型的所有方面都可以公开时，zkML 解决了一个不同的用例：将链下计算压缩和验证到链上环境。对于较大的模型，验证推理的简洁 zk 证明比自己重新运行模型更具成本效益。验证的ML推理为智能合约开辟了新的设计空间。一些加密原生应用包括： 1、DeFi 可验证的链下ML预言机。继续采用生成式人工智能可能推动行业实施其内容的签名方案（例如，新闻出版物签署文章或图像）。签名数据准备好进行零知识证明，使数据可组合且可信。ML模型可以在链下处理这些签名数据以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明来无需信任地解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。基于ML参数的DeFi应用。DeFi的许多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。目前，借贷协议主要依赖由组织运行的链下模型来确定抵押因子、贷款价值比、清算阈值等，但更好的选择可能是社区训练的开源模型，任何人都可以运行和验证。自动化交易策略。展示金融模型策略的回报特征的常见方式是MP向投资者提供各种回测数据。然而，没有办法在执行交易时验证策略师是否遵循该模型 - 投资者必须信任策略师确实遵循模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在部署到特定头寸时提供金融模型推理的证明。这对于DeFi管理的保险库可能尤其有用。 2、安全性智能合约的欺诈监控。与其让缓慢的人工治理或中心化参与者控制暂停合约的能力，可以使用ML模型来检测可能的恶意行为并暂停合约。 3、传统ML 分散的、无信任的Kaggle实现。可以创建一个协议或市场，允许MC或其他感兴趣的方验证模型的准确性，而无需MP披露模型权重。这对于销售模型、围绕模型准确性进行竞赛等方面非常有用。生成式AI的去中心化提示市场。生成式AI的提示创作已经发展成为一门复杂的工艺，最佳输出生成提示通常具有多个修改器。外部方可能愿意从创作者那里购买这些复杂的提示。zkML在这里可以有两种用法：1）验证提示的输出，以向潜在买家确保提示确实创建所需的图像； 2）允许提示所有者在购买后保持对提示的所有权，同时对买家保持模糊，但仍为其生成经过验证的图像。 4、身份用保护隐私的生物识别认证替代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验中最大的障碍之一。通过面部识别或其他独特因素抽象私钥是zkML的一种可能解决方案。公平的空投和贡献者奖励。可以使用ML模型创建用户的详细人物画像，根据多个因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这可能特别有用。在这种情况下，一种可能性是让用户运行一个开源模型，评估他们在应用程序中的参与情况以及更高层次的参与，比如治理论坛的帖子，以推理他们的分配。然后提供这个证明给合约，以获得相应的代币分配。 5、Web3社交用于web3社交媒体的过滤。web3社交应用的去中心化性质将导致垃圾信息和恶意内容的增加。理想情况下，社交媒体平台可以使用一个社区共识的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。案例：关于Twitter算法的zkML分析。广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望将我的偏好和兴趣对广告商保密。我可以选择在本地运行一个关于我的兴趣的模型，将其输入到媒体应用程序中为我提供内容。在这种情况下，广告商可能愿意为最终用户支付费用，以实现这一点，然而，这些模型可能远不如目前生产中的定向广告模型复杂。 6、创作者经济/游戏游戏内经济再平衡。可以使用ML模型动态调整代币发行、供应、销毁、投票门槛等。一个可能的模型是一个激励合约，如果达到一定的再平衡门槛并验证了推理的证明，就会重新平衡游戏内经济。新类型的链上游戏。可以创建合作的人类对抗AI游戏和其他创新的链上游戏，其中无信任的AI模型充当一个不可玩的角色。NPC采取的每个动作都会与一个任何人都可以验证的证明一起发布到链上，以确定正在运行正确的模型。在Modulus Labs的Leela vs. the World中，验证者希望确保所述的1900 ELO AI选择棋步，而不是Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，一个类似于Super Smash Brothers的AI格斗游戏。在高风险的竞争环境中，玩家希望确保他们训练的模型没有干扰或作弊。新兴项目和基础设施 zkML生态系统可以广泛分为四个主要类别：模型到证明编译器：将现有格式（例如Pytorch、ONNX等）的模型编译成可验证的计算电路的基础设施。广义证明系统：构建用于验证任意计算轨迹的证明系统。 zkML特定的证明系统：专门构建用于验证ML模型计算轨迹的证明系统。应用程序：致力于独特zkML用例的项目。 01模型验证编译器（Model-to-Proof Compilers）在zkML生态系统中，大部分关注都集中在创建模型到证明编译器上。通常，这些编译器将使用Pytorch、Tensorflow等高级ML模型转换为zk电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中进行深度学习模型的推理。使用EZKL，您可以在Pytorch或TensorFlow中定义一个计算图，并将其导出为带有JSON文件中一些示例输入的ONNX文件，然后将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。通过最新一轮的性能改进，EZKL现在可以在约6秒和1.1GB的RAM内证明一个MNIST大小的模型。迄今为止，EZKL已经得到了一些显着的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathie So的circomlib-ml库包含了用于Circom的各种ML电路模板。电路包括一些最常见的ML函数。由Cathie开发的Keras2circom是一个Python工具，使用底层的circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA开发了两个用于zkML的框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为仅使用整数的形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个工具，将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言。LinearA计划支持使用域算术的Circom和使用有符号和无符号整数算术的Solidity。 Daniel Kang的zkml是一个基于他在《Scaling up Trustless DNN Inference with Zero-Knowledge Proofs》论文中的工作构建的ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够在约5GB的内存和约16秒的运行时间内证明一个MNIST电路。在更广义的模型到证明编译器方面，有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与这里提到的其他模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍适用于复杂的计算，如zkML。当与他们的证明市场结合使用时，这可能尤为强大。 Risc Zero构建了一个通用的zkVM，针对开源的RISC-V指令集，因此支持现有成熟的语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这允许在主机和客户zkVM代码之间实现无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但是使用ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，使用Risc Zero可以验证ML模型的计算轨迹。 02广义证明系统证明系统的改进是使 zkML 取得成果的主要推动力，特别是自定义门和查找表的引入。这主要是由于 ML 对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如 ReLU、sigmoid 和 tanh）引入的，这些激活函数应用于神经网络中线性变换的输出。由于数学运算门的限制，这些非线性在 zk 电路中实现起来具有挑战性。按位分解和查找表可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在 zk 中的计算效率更高。出于这个原因，Plonkish 证明系统往往是 zkML 最受欢迎的后端。Halo2 和 Plonky2 及其表式算术方案可以通过查找参数很好地处理神经网络非线性。此外，前者拥有充满活力的开发人员工具生态系统和灵活性，使其成为包括 EZKL 在内的许多项目的实际后端。其他证明系统也有其优势。基于R1CS的证明系统包括Groth16，因其小型证明尺寸而闻名，以及Gemini，因其处理极大电路和线性时间验证器而闻名。基于STARK的系统，例如Winterfell证明器/验证器库，尤其在通过Giza的工具将Cairo程序的追踪作为输入，并使用Winterfell生成STARK证明来验证输出的正确性时，非常有用。 03zkML特定的证明系统在设计能够处理先进的机器学习模型的复杂、电路不友好的操作的高效证明系统方面已经取得了一些进展。基于GKR证明系统的zkCNN和基于组合技术的Zator等系统往往比通用证明系统更具性能，这一点在Modulus Labs的基准测试报告中有所体现。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶变换和卷积，具有线性的证明时间，比渐近计算结果更快。已经引入了几个改进和泛化的交互证明，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。根据Modulus Labs的基准测试报告，zkCNN特别有趣的地方在于它在证明生成速度和RAM消耗方面优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARK来验证深度神经网络的项目。验证更深层次模型的当前限制是将整个计算轨迹适应单个电路中。Zator提出使用递归SNARK逐层进行验证，可以逐步验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例减少为一个可以通过单个步骤进行验证的实例。采用这种方法，Zator能够对具有512层的网络进行SNARK，这与大多数当前的生产AI模型一样深。Zator的证明生成和验证时间仍然对于主流应用案例来说过长，但他们的组合技术仍然是非常有趣的。应用领域鉴于zkML处于早期阶段，其关注点主要集中在上述基础设施上。然而，目前也有一些项目致力于应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，他们既开展示例应用，也从事相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（一个链上交易机器人）和Leela vs. the World（一个人类与经过验证的链上Leela国际象棋引擎对战的棋盘游戏）展示了zkML的用例。该团队还进行了研究，编写了《智能的代价》，对不同模型规模下的各种证明系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在尝试应用zkML来创建一个保护隐私的人类身份证明协议。Worldcoin使用定制硬件处理高分辨率虹膜扫描，并将其插入到Semaphore实现中。然后可以使用该系统执行诸如成员资格证明和投票等有用操作。他们目前使用受信任的运行时环境和安全的安全区域来验证相机签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用零知识证明来验证神经网络的正确推理，以提供加密级别的安全保证。 Giza是一种协议，采用完全无信任的方法在链上部署AI模型。它使用包括ONNX格式表示机器学习模型、Giza Transpiler用于将这些模型转换为Cairo程序格式、ONNX Cairo Runtime用于以可验证和确定性的方式执行模型，以及Giza Model智能合约用于在链上部署和执行模型的技术堆栈。尽管Giza也可以归类为模型到证明编译器的类别，但他们作为一个ML模型市场的定位是目前最有趣的应用之一。 Gensyn是一个分布式硬件供应网络，用于训练ML模型。具体而言，他们正在开发一个基于梯度下降的概率审计系统，并使用模型检查点来使分散式GPU网络能够为全尺度模型提供训练服务。尽管他们在这里的zkML应用非常特定于他们的用例——他们希望确保当一个节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型更新的诚实性——但它展示了将zk和ML相结合的强大力量。 ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。他们目前的实施让最终用户通过完成验证码来生成人类工作的证明，验证码由他们的链上验证程序验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，他们主要只依赖于 zk，但他们打算在未来实现 zkML，类似于现有的 web2 验证码服务，分析鼠标移动等行为以确定用户是否是人类。鉴于 zkML 市场还很早，许多应用程序已经在黑客马拉松级别进行了试验。项目包括 AI Coliseum，一个使用 ZK 证明来验证机器学习输出的链上 AI 竞赛，Hunter z Hunter，一个使用 EZKL 库来验证带有 halo2 电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏，以及 zk Section 9，它将 AI 图像生成模型转换为用于铸造和验证 AI 艺术的电路。 zkML面临的挑战尽管在提高和优化方面取得了飞速的进展，但zkML领域仍然面临一些核心挑战。这些挑战涉及技术和实践等方面，包括：以最小的精度损失进行量化电路规模，特别是当网络由多个层组成时矩阵乘法的高效证明对抗攻击量化是将浮点数表示为定点数的过程，大多数机器学习模型使用浮点数表示模型参数和激活函数，在处理zk电路的域算术时，需要使用定点数。量化对机器学习模型的准确性的影响取决于所使用的精度级别。一般来说，使用较低的精度（即较少的比特数）可能会导致准确性降低，因为这可能引入舍入和近似误差。然而，有几种技术可用于最小化量化对准确性的影响，例如在量化后对模型进行微调，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一项黑客马拉松项目Zero Gravity显示出，针对边缘设备开发的替代神经网络架构（例如无权重神经网络）可以用于避免电路中的量化问题。除了量化之外，硬件是另一个关键挑战。一旦通过电路正确地表示了机器学习模型，由于zk的简洁性，验证其推理的证明将变得廉价且快速。这里的挑战不在于验证者，而在于证明者，因为随着模型规模的增长，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算术电路的基于GKR的系统）或组合技术（例如将Plonky2与Groth16相结合，Plonky2在证明时间方面效率高但对于大型模型的高效证明大小较差，而Groth16在复杂模型的复杂度上不会导致证明大小增长）更适合处理这些问题，但在zkML项目中管理权衡是一个核心挑战。在对抗攻击方面，仍然有待努力。首先，如果一个无信任的协议或DAO选择实施一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如训练模型以在看到特定输入时表现出特定行为，这可能被用来操纵后续的推理）。联邦学习技术和训练阶段的zkML可能是最小化这种攻击面的一种方式。另一个核心挑战是当模型保护隐私时存在模型盗窃攻击的风险。虽然可以混淆模型的权重，但在给定足够的输入输出对的情况下，从理论上讲，仍然有可能反向推导出权重。这主要是对小规模模型的风险，但仍然存在风险。智能合约的可扩展尽管在将这些模型优化为在zk的限制条件下运行时存在一些挑战，但改进工作正在以指数速度进行，一些人预计在进一步的硬件加速下，我们很快就能与更广泛的机器学习领域达到同等水平。为了强调这些改进的速度，zkML从0xPARC在2021年展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型的演示，到Daniel Kang在不到一年后为ImageNet规模的模型做同样的工作的论文。在2022年4月，这个ImageNet规模的模型的准确性从79%提高到92%，并且像GPT-2这样的大型模型在近期内有望成为可能，尽管目前的证明时间较长。我们认为zkML是一个丰富而不断发展的生态系统，旨在扩展区块链和智能合约的能力，使其更加灵活、适应性强和智能化。尽管zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出有希望的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待在链上看到更多创新的zkML用例。来源：金色财经
金色财经2023-06-13
华鑫证券：给予国芯科技增持评级
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NXP(恩智浦)P4040/4080、MPC8548和MPC8568、T1022的国产化替代，处于国内先进地位。此外，Raid控制芯片作为服务器中广泛应用的一个重要芯片产品，主要用于服务器、边缘计算和通用嵌入式计算中的磁盘阵列管理，长期以来被国外公司垄断，急需实现国产化替代，公司在是国内极少数拥有Raid控制芯片的厂商。公司基于推出的第一代Raid控制芯片研制RAID卡，与客户进行适配调试，性能与LSI的MegaRaidSAS9270系列RAID卡相当，可实现同类产品的国产化替代，打破长期以来服务器中Raid控制芯片被国外公司垄断的局面。公司正在基于自主高性能RISC-VCPU研制开发第二代更高性能的Raid控制芯片CCRD4516，目前各项工作进展顺利，预计2023年第三季度流片，未来有望达到国际主流Raid芯片LSI9560的性能。　　盈利预测　　公司提供的IP授权与芯片定制服务基于自主研发的嵌入式CPU技术，为实现信息安全、汽车电子和工业控制、边缘计算和网络通信三大关键领域的安全自主可控和国产化替代提供关键技术支撑。公司自成立以来一直采用Fabless的经营模式，集中优势资源专注于产品的研发和设计环节，提升新技术的开发速度，有助于公司研发能力的提升，同时也不需要拥有大量固定资产，有效降低了重资产模式下可能形成的财务风险。因此我们预测公司2023-2025年收入分别为12.44、20.84、30.16亿元，EPS分别为1.06、1.71、2.44元，当前股价对应PE分别为55、34、24倍，首次给予“增持”投资评级。　　风险提示　　宏观经济波动风险，研发不及预期风险，下游需求不及预期风险，市场竞争加剧风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，国信证券胡剑研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为71.59%，其预测2023年度归属净利润为盈利2.56亿，根据现价换算的预测PE为54.28。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有5家机构给出评级，买入评级3家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为80.18。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，国芯科技（688262）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标1.5星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-06-13
Vitalik：以太坊生态系统需要三个技术转型
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将密钥分割存储在多个保护者之间。通过MPC社交恢复并不是钱包的足够解决方案，因为这意味着不仅当前的保护者，而且之前的保护者也可能串通起来窃取你的资产，这是一个无法接受的高风险。但隐私泄露通常比完全丧失资产的风险更低，对于具有高隐私需求的用例，可以通过不备份与这些隐私需求相关的密钥来接受更高的丧失风险。为了避免让用户陷入一个复杂的多重恢复路径系统中，支持社交恢复的钱包可能需要管理资产恢复和加密密钥恢复两个方面。回到身份这些变化中的一个共同主题是，作为区块链上的身份表示的"地址"的概念将需要发生根本性的变化。”如何与我互动的指令"将不再仅仅是一个ETH地址；它们将以某种形式，可能是多个L2上的多个地址、隐形元地址、加密密钥和其他数据的组合来表示。其中一种方法是将ENS作为你的身份：你的ENS记录可以包含关于如何支付和与你互动的所有信息，如果你向某人发送bob.eth（或bob.ecc.eth等），他们可以查询并了解与你互动的一切，包括在更复杂的跨域名和隐私保护方式下。但是，这种以ENS为中心的方法存在两个弱点：它将太多的内容与你的姓名关联在一起。你的姓名并不代表你的全部，它只是你的众多属性之一。应该能够更改你的姓名，而无需迁移整个身份配置文件并更新许多应用程序中的记录。你无法拥有无需信任的虚拟名字（counterfactual names）。任何区块链的一个关键用户体验功能是能够向尚未与链交互的人发送代币。如果没有这样的功能，就会陷入进退两难的境地：与链进行交互需要支付交易费用，而支付交易费用则需要......已经拥有代币。ETH地址，包括具有CREATE2的智能合约地址，具备这个功能。ENS名称则没有，因为如果两个Bob都在链下决定他们是bob.ecc.eth，就没有办法选择哪一个Bob能够获得这个名称。一种可能的解决方案是将更多的内容放入之前在本文架构中提到的keystore合约中。keystore合约可以包含关于你和与你互动的各种信息（并且使用CCIP，其中一些信息可以是链下的），用户将使用其keystore合约作为其主要标识符。但是，他们实际收到的资产将存储在各种不同的地方。keystore合约与名称无关，并且对于虚拟名字友好：你可以生成一个地址，只能由具有特定固定初始参数的keystore合约进行初始化。另一类解决方案涉及完全放弃用户面向的地址概念，类似于比特币的支付协议。一种想法是更多地依赖发送方和接收方之间的直接通信渠道；例如，发送方可以发送一个索取链接（作为显式URL或二维码），接收方可以使用该链接以任何他们希望的方式接受支付。无论是发送方还是接收方先采取行动，更多地依赖钱包实时生成最新的支付信息可以减少摩擦。然而，持久性标识符很方便（尤其是使用ENS），而在实践中，依赖发送方和接收方之间的直接通信是一个非常棘手的问题，因此可能会看到不同技术的组合。在所有这些设计中，保持去中心化并对用户易于理解至关重要。我们需要确保用户可以轻松访问关于他们当前资产和针对他们的消息的最新视图。这些视图应该依赖于开放工具，而不是专有解决方案。要避免支付基础设施的更大复杂性变成一个难以理解和适应新环境的不透明的"抽象之塔"，需要付出艰苦努力。尽管面临挑战，但实现以太坊的可扩展性、钱包安全性和普通用户的隐私至关重要。这不仅关乎技术可行性，还关乎对普通用户的实际可访问性。我们需要迎接这一挑战。来源：金色财经
金色财经2023-06-09
DATA WORLD多链跨链钱包即将开启全球巡演 WEB3钱包大航海时代到来
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，DATA WORLD多链跨链钱包采用MPC技术实现了私钥分片多方存储，一键生成多链地址,使得用户无需管理复杂的私钥或者助记词，让用户使用WEB3.0产品就像可以用WEB2.0账户或邮箱关联登陆一样方便，大大降低了用户进入WEB3.0的门槛，提高了安全性和易用性，成为用户进入WEB3世界的首选。聚合DAO PLUS加密社交，打造WEB3生态应用的枢纽 DAO PLUS是WEB3加密社交应用的先行者，采用全链节点方案，区块链链上加密，超级节点数据传输，私钥加密，IPFS分布式数据存储，为用户提供消息、Gif、视频通话、群聊等去中心化加密社交方式，将传统社交网络的中心化模式转化为去中心化模式，通过去中心化技术实现数据安全和价值共享。同时，可以为应用方打造专属加密社区，提供安全稳定的社交环境。 DATA WORLD多链跨链钱包通过聚合DAO PLUS加密社交应用，在钱包内为用户和应用方提供一个安全隐私的社交环境，用户可以与其他加密社交用户交流、共享经验和参与社区决策，在享受到隐私保护和数据安全保障的同时获得参与社区共同治理和发展的机会，进一步加强了WEB3生态的联系和互动。提供一站式数据服务，搭建WEB2到WEB3的桥梁作为一站式数据服务平台，DATA WORLD多链跨链钱包不仅仅是资产管理工具，还提供丰富的数据服务，搭建起WEB2到WEB3的桥梁。通过分布式数据存储和DAO数据治理，DATA WORLD为NFT、DeFi和其他WEB3应用提供可扩展、简单、自动化的数据服务支持。无论是存储、交易还是管理数据，DATA WORLD都为用户提供了全面的解决方案，使他们能够轻松地参与到WEB3数据经济中，实现数据的价值共享。 DAO治理，共治共享WEB3万亿市场 DATA WORLD坚持DAO治理，致力于实现共治共享的WEB3万亿市场。用户可以通过FILW投票参与社区治理和决策，共享WEB3数据经济的红利。DATA WORLD多链跨链钱包与用户共同打造WEB3生态，促进社区的繁荣和发展，为用户提供了更加公正和透明的参与机会，共享WEB3万亿市场的成果。未来，Web3需要的所有关键交易服务，都将在Wallet内访问和完成。作为领先的WEB3钱包，DATA WORLD多链跨链钱包打造了万亿WEB3市场的超级入口。通过聚合DAO PLUS加密社交、提供一站式数据服务和坚持DAO治理，DATA WORLD成为用户进入WEB3世界的关键平台，为用户带来全面的功能和无限的机遇，让我们一起期待DATA WORLD为我们带来更为精彩的未来。来源：金色财经
金色财经2023-06-09
Bitget签约梅西：以创新驱动业务增长全球化布局安全稳定
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透露，Bitget正在积极探索与ZK/MPC相关的技术方案。在牛熊转换中，Bitget不断地迅速、稳步扩张，并成功实现了业务多元化和国际化用户发展，更加向Web3转化，完成了逐步成长和蜕变。如果非要从 Bitget 发展之路中抽象出什么启示或者说值得学习的地方，或许就是：坚定目标，结果导向，长期主义，以及不要犯大错。来源：金色财经
金色财经2023-06-09

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