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4月12日晚间重要公司动态追踪：特斯拉香港宣布4月15日降价，小鹏汽车组织调整已完成

。本次价格调整减幅最大的是Model3Performance，“一换一”价格由440,335港元起，减幅达14.7％，其次是Model3长续航版本，“一换一”价格为399,485港元，减幅为11.06％。至于ModelY长续航版本及Performance版本分别亦将降价8.7％及9.03％，至459,685港元起及487,205港元起。　　小鹏汽车组织调整已完成　　小鹏汽车今日宣布，组织调整已完成。小鹏汽车表示，“阶段性的组织架构调整已完成，在更精简、更高效运作的组织以及更有竞争力的人才体系下，我们对市场份额的增长和销量的恢复充满信心。”小鹏汽车在2022年度报告中显示，王凤英出任总裁，其他核心高管继续担任原有职位。　　联特科技：800G光模块产品已给多个客户送样并测试中　　联特科技在互动平台表示，公司的光模块产品包括SFP+、QSFP+、QSFP28、QSFP-DD、OSFP等各种规格，涵盖速率从1G-800G。公司有基于薄膜铌酸锂调制技术的800G光模块。800G光模块产品已给多个客户送样并测试中。　　高测股份：签订宜宾50GW光伏大硅片切片项目投资协议　　高测股份公告，公司与四川省宜宾高新技术产业园区管理委员会拟就公司在四川省宜宾高新技术产业园区投资50GW光伏大硅片项目达成整体合作意向。项目分两期实施，预计项目总体投资金额50亿元。一期项目计划建设年产25GW光伏大硅片切片生产线，预计2024年投产。　　上海电影：公司AI业务目前尚处在初步探索阶段尚未产生实际利润贡献　　上海电影发布股票交易风险提示公告，公司近期对包括AI在内的国内外新科技的发展趋势予以了跟踪和关注，但公司的AI业务目前尚处在初步探索阶段，尚未对公司产生实际利润贡献。　　均胜电子：子公司获新能源汽车800V高压平台功率电子类项目定点订单总金额约130亿　　均胜电子公告，子公司近期新获某知名车企客户全球性项目定点，为其新能源汽车的800V高压平台提供功率电子类产品，预计全生命周期订单总金额约130亿元。

金融界2023-04-12

4月12日晚间要闻盘点：2023年能源工作重点来了！推动消费侧转型，特斯拉又降价！Model 3高性能版最多降14％

。本次价格调整减幅最大的是Model3Performance，“一换一”价格由440,335港元起，减幅达14.7％，其次是Model3长续航版本，“一换一”价格为399,485港元，减幅为11.06％。至于ModelY长续航版本及Performance版本分别亦将降价8.7％及9.03％，至459,685港元起及487,205港元起。　　小鹏汽车组织调整已完成　　小鹏汽车今日宣布，组织调整已完成。小鹏汽车表示，“阶段性的组织架构调整已完成，在更精简、更高效运作的组织以及更有竞争力的人才体系下，我们对市场份额的增长和销量的恢复充满信心。”小鹏汽车在2022年度报告中显示，王凤英出任总裁，其他核心高管继续担任原有职位。　　联特科技：800G光模块产品已给多个客户送样并测试中　　联特科技在互动平台表示，公司的光模块产品包括SFP+、QSFP+、QSFP28、QSFP-DD、OSFP等各种规格，涵盖速率从1G-800G。公司有基于薄膜铌酸锂调制技术的800G光模块。800G光模块产品已给多个客户送样并测试中。　　高测股份：签订宜宾50GW光伏大硅片切片项目投资协议　　高测股份公告，公司与四川省宜宾高新技术产业园区管理委员会拟就公司在四川省宜宾高新技术产业园区投资50GW光伏大硅片项目达成整体合作意向。项目分两期实施，预计项目总体投资金额50亿元。一期项目计划建设年产25GW光伏大硅片切片生产线，预计2024年投产。　　上海电影：公司AI业务目前尚处在初步探索阶段尚未产生实际利润贡献　　上海电影发布股票交易风险提示公告，公司近期对包括AI在内的国内外新科技的发展趋势予以了跟踪和关注，但公司的AI业务目前尚处在初步探索阶段，尚未对公司产生实际利润贡献。　　均胜电子：子公司获新能源汽车800V高压平台功率电子类项目定点订单总金额约130亿　　均胜电子公告，子公司近期新获某知名车企客户全球性项目定点，为其新能源汽车的800V高压平台提供功率电子类产品，预计全生命周期订单总金额约130亿元。

金融界2023-04-12

特斯拉香港宣布4月15日减价 Model 3 Performance减价最多达14％

次价格调整减幅最大的是Model 3 Performance，“一换一”价格由440,335港元起，减幅达14.7％，其次是Model 3长续航版本，“一换一”价格为399,485港元，减幅为11.06％。至于Model Y长续航版本及Performance版本分别亦将降价8.7％及9.03％，至459,685港元起及487,205港元起。　　6个车款之中，只有Model 3和Model Y后驱版本售价保持不变，“一换一”售价分别为341,200港元和367,100港元起。　　另外，特斯拉早前又推出Loot Box宝箱推荐计划，每次亲友使用专属推荐连结购买特斯拉产品，双方都可赚取积分来兑换奖赏，包括超级充电里数、商品和配件等。

金融界2023-04-12

特斯拉香港宣布4月15日降价 Model 3高性能版最多降14%

。本次价格调整减幅最大的是Model3Performance，“一换一”价格由440,335港元起，减幅达14.7％，其次是Model3长续航版本，“一换一”价格为399,485港元，减幅为11.06％。　　至于ModelY长续航版本及Performance版本分别亦将降价8.7％及9.03％，至459,685港元起及487,205港元起。

金融界2023-04-12

StarkWare帝国：探析StarkEx和StarkNet的创新之旅

iroVM和Papyrus全节点形成 Performance Trio。链下DA 在这个版本中，Starknet处理了交易成本的计算部分。在即将推出的版本中，将处理链上数据成本，这是当今平均交易的主要成本。 Starknet v0.11.0（目前仅在 Goerli 测试网上）一旦 Goerli 测试期结束，Starknet v0.11.0 将在主网上发布。 Starknet v0.10.3（22 月 12 日、12 月 12 日）性能——将状态承诺计算与交易执行分开添加starknet-class-hash命令来计算已编译 Starknet 合约的类哈希 Starknet v0.10.2（22 年 11 月 29 日）这个版本引入了音序器并行化！一个新端点estimate_fee_bulk被添加到馈线网关。这将允许同时估算几笔交易的费用，其中每笔交易都是相对于应用前一笔交易的结果状态执行的。 Starknet v0.10.1（22 年 10 月 25 日）添加DeployAccount交易（它将取代 Deploy 交易以部署账户合约）。要使用它，你应该首先向你的账户地址添加足够的资金来支付交易费用，然后你可以调用 DeployAccount 将starknet deploy_accountCLI 命令拆分为starknet new_account和starknet deploy_account 预计以这种方式部署的账户合约应该实现 validate_deployDeployAccount()入口点，它应该检查交易的签名改进 L1 费用计算：根据存储状态的差异计算费用 API：entry_point_type从交易信息中删除字段 Starknet v0.10.0（22 年 9 月 5 日）此版本介绍了 Starknet 帐户抽象设计的下一步，特别是验证/执行分离。 Starknet v0.9.1（22 年 7 月 20 日） API 变化星网 CLI Starknet v0.9.0（22 年 6 月 6 日）该版本将合约类/实例范式引入 Starknet 关于账户以太坊账户结构在以太坊中，单个用户账户被称为外部拥有的账户（Externally Owned Accounts，EOAs）。 EOAs 与智能合约不同，因为它们不受代码控制。EOA 是由一对私钥和公钥确定的。账户的地址是根据这些密钥派生的，只有拥有私钥才能从账户发起交易。虽然以太坊合约是“被动”的，即它们只能在交易中被调用时发生变化，但 EOAs 可以发起交易。尽管简单，但 EOAs 有一个主要缺点，即账户行为没有灵活性，以太坊协议规定了 EOA 发起的交易何时有效（签名方案是固定的）。特别是，对公钥的控制给了对账户的完全控制。尽管从理论上讲，这是一种安全的账户管理方法，但在实践中，它存在一些缺点，例如要求您保护种子短语的安全，同时使其对您可访问，并且钱包功能的灵活性有限。 EIP-4337 是一个针对以太坊的设计提案，概述了通过以太坊网络上的专用智能合约管理所有账户的账户抽象化，以提高灵活性和可用性。您可以在基本 EOA 功能的基础上添加自定义逻辑，从而将账户抽象化引入以太坊。账户抽象化是什么？账户抽象化背后的想法是允许在账户管理方面更具灵活性，而不是让它们的行为在协议层面上确定。这可以通过引入账户合约来实现 - 具有可编程逻辑的智能合约，决定用户的账户行为。通过使用账户抽象化，您现在可以对您的账户功能进行编程。例如，你可以：如今，Starknet提供了签名抽象化。将来，Starknet将丰富当前的账户抽象化设计。确定有效签名的含义，或者您的账户允许与哪些合约互动。这被称为“签名抽象化” 用不同的代币支付交易费用 - 这有时被称为“费用抽象化” 设计自己的重放保护机制，并允许并行发送多个不相关的交易。将其与以太坊中使用的顺序nonce解决方案进行比较，该解决方案导致交易本质上是顺序的，即使你想并行发送两个交易，也必须等待第一个交易的一些确认，然后再发送第二个交易。否则，由于无效的nonce，第二笔交易可能会被拒绝。使用账户抽象化，可以讨论绕过顺序nonce需求的不同解决方案。这被称为“nonce抽象化”。使用账户抽象化自定义账户功能的两个示例这些示例展示了如何利用账户抽象化为用户提供更灵活、安全和高度定制的钱包和账户管理体验。通过编写自定义逻辑，用户可以根据其需求和偏好定制账户功能，从而在提高安全性的同时，也提高了易用性。社交恢复这是一个过程，当您丢失钱包时，可以通过所选社交网络检索它，大大改善了钱包恢复的典型体验。通过面部识别操作您的账户借助签名抽象化，您可以使用手机的原生硬件对交易进行签名，从而实际上不可能接管另一个用户的账户（即使在手机本身被盗的情况下也是如此）。 Starknet 账户合约必须包括以下两个函数 validate execute 这些函数具有不同的目的，以确保只有账户所有者才能发起交易，并且可以为你使用的资源收费。 Starknet 的账户类型受到以太坊 EIP-4337 的启发，其中，你现在使用具有任意验证逻辑的智能合约账户，而不是 EOA（外部拥有的账户）。通过使用智能合约，在账户实现中获得了完全的灵活性。虽然在协议级别上不是强制性的，但社区开发了一个更丰富的标准账户接口。这个标准是由 OpenZeppelin 开发的，与钱包团队和其他核心 Starknet 开发人员紧密合作。代币经济学：代币的作用：交易费用：目前，StarkNet 中的费用以以太币 (ETH) 支付。但稍后，我们预计费用将完全使用原生 StarkNet 代币支付。为了支持良好的用户体验，自动化和去中心化的链上机制将允许用户以 ETH 支付费用。质押：某些对 StarkNet 的活跃性和安全性至关重要的服务可能需要质押 StarkNet 代币。这些服务可能包括排序、在达到 L1 最终结果之前达成临时 L2 共识、STARK 证明服务和数据可用性供应。治理：改进 StarkNet 的提案将需要一个最小的令牌支持阈值，稍后定义。对 StarkNet 的活跃性、安全性和维护至关重要的协议的所有更改都需要直接或通过委托进行投票。例如，StarkNet 操作系统的所有重大更新都需要代币持有者的批准。总量：100亿、代币初始分配：代币经济学 17% — StarkWare 投资者 32.9% — 核心贡献者：StarkWare及其员工和顾问，以及StarkNet软件开发合作伙伴 StarkWare 授予基金会的50.1% ，用途如下： 9%—社区补给：用于奖励为StarkNet工作并为其底层技术提供支持的人员，例如过去使用StarkEx L2系统的人员。重要的是，所有社区补给都将基于过去已完成的可验证工作。例如，对于过去的StarkEx用户，分配将根据2022年6月1日之前发生的可验证StarkEx技术使用情况来确定。 9%—社区返利：部分用于支付从以太坊转移到StarkNet的成本。为防止游戏化，社区返利仅适用于在返利机制公布后发生的交易。 12%—用于研究和开发、测试、部署和维护StarkNet协议的工作的资助。 10%—-战略储备，用于资助与基金会使命一致的生态系统活动。 2%—捐赠给受到高度尊重的机构和组织，例如大学、非政府组织等，由StarkNet代币持有者和基金会共同决定。 8.1%—未分配：基金会的未分配财务储备将用于进一步支持StarkNet社区，具体支持方式由社区决定。为了使核心贡献者和投资者的长期激励与 StarkNet 社区的利益保持一致，并遵循去中心化生态系统的惯例，分配给核心贡献者和投资者的所有代币将受到 4 年的锁定期，与线性释放和一年悬崖。如果你是一名终端用户，只有在StarkNet满足您当前需求时才使用它。将其用于您看重的交易和应用，而不是期望未来获得StarkNet代币的回报。当社区补给宣布时，它们将仅涉及在公告日期之前发生的快照，并根据当时可用的信息，过滤和排除被认为是滥用和操纵网络的使用情况。当社区返利制度建立时，它们永远不会适用于在返利公布之前发生的交易，因此期望未来返利而在今天进行交易是徒劳的。基于上面代币经济学的总结分析：第一个9%的社区供应部分是可能空投给用户的，也就是说用户在这4.5亿中和为Starknet工作及提供技术支持和开发的人一起去划分。第二个9%的社区回扣，用于后续返利规则公布后的手续费补贴，公布规则前刷手续费是没用的。第三个10%的战略储备，是用于链上生态应用，分配给生态上的应用协议。商业模式出售定制化技术引擎服务 StarkEx，直接向有扩容需求的客户收取服务费，本质上是定制化的 2B 服务。打造去中心化的 Layer2 网络 StarkNet，支持 dApp 自主部署，可以向用户收取 Layer2 的交易费用，也可以通过 sequencer 的拍卖机制获取 MEV 的价值，还可以在未来发 token，用技术和资金孵化 StarkNet 项目，通过 tokenomics 驱动生态发展。总结： StarkWare 是 zk rollups 赛道内最好的公司之一，产品有StarkEX和StarkNet。 StarkEx 是一款 Layer2 扩展引擎，为 dApp 提供技术服务。 StarkNet是一个无需许可的更为通用、完整的 Layer-2 解决方案。团队成员有80多个，而且核心成员比较瞩目，Eli Ben-Sasson是Zcash 的创始科学家，zkSNARKs 的发明者，在ZK-Rollup领域有非常深的研究及影响力，且目前估值达到80亿，像paradigm、Pantera、polychain和V神等顶级VC和个人均是StarkWare的资方。在生态应用上面，因为采用的是Cairo语言，所以并不兼容EVM，所以在生态发展上进度会比较慢，目前开始向 Cairo 1.0 过渡，朝着一个更高的TPS发展，就算这样，但是目前的应用体验并不是十分流畅，技术还有现实之间还是存在差距，期望以后看到Starknet更好的发展。相关链接： Starknet docs：https://docs.starknet.io/documentation/ Starknet 文章：https://starkware.co/content/ Starkware Twitter：https://twitter.com/StarkWareLtd Starknet Twitter：https://twitter.com/Starknet Starknet Discord：https://discord.gg/qypnmzkhbc Straknet Medium：https://medium.com/starkware 官方桥：https://starkgate.starknet.io/ StarkNet生态：https://www.starknet-ecosystem.com/ 相关文章：深度解析 StarkWare：以太坊扩容最佳团队，80 亿美元高估了？来源：金色财经

金色财经2023-04-11

硬抗-40°C！男子开特斯拉穿越加拿大去北极！炫耀只花$238！背后故事太震撼

一辆特斯拉Model Y（看起来像是 Performance 版）。一开始在加拿大南部很容易找到充电站，但当继续向北冒险时，事情变得有点复杂了。他不得不依靠当地人的帮助来寻找充电点，为了在 300 多公里没有加油站的Dempster速公路上行驶，他不得不依靠当地人帮忙。 “当我到达 Profit River 时，我打电话给当地的原住民委员会，告诉他们我的旅程，他们就让我在维修大楼里过夜，那里就有50安倍的电源插座，”他解释说。一路上，甚至有很多陌生人让他使用家里的车库充电并住宿。他说，“我遇到的人都很棒。” 到了育空地区，一些快速充电站基础设施为他的旅程提供了极大帮助。 Johnathan算了以下，在整个 31 天的旅行中，如果使用使用汽油可能要花$701，而他省了$463的燃料费用，充电只花了$238。而且整个旅途除了租车之外，唯一的成本就是支付给让他留宿的家庭食物和电费。因为他会在温暖的汽车中睡觉，只要让加热器在需要时一直运行就可以。然而开特斯拉不是这个旅程最震撼的，他要拍摄的影片才是！ Johnathan说，他的电影是为了记录他和已故伴侣Maggie Goldberg从魁北克搬到加拿大北部后发生的激烈却悲惨的爱情故事。 “那是 60 年代末、70 年代初，当时是战争年代，我们想走出去，寻找一种不同的方式在自然界生存，过一种截然不同的生活。” 这对年轻夫妇最初住在育空地区 McQuesten河边的一间小木屋里，他们的儿子Aurora在一个北极光绚烂的夜晚出生，但不幸的是，孩子出生没多就后就夭折了。伤心的夫妇俩后来搬到了西北地区住在 Liard 河边。有一年春天，他们划着木筏在河上旅行，当时发现了一艘船。他们登上这艘船，但船上起火了，他们跳入水里游向一个湖中的小岛。当他们试图穿过冰冷刺骨而湍急的水流上岸时，Maggie消失了，而且从此他再也没有见过她。 “这是我永远没办法接受事实，”他说。“这些年来，这件事一直占据着我的脑海。” 加拿大皇家骑警说，1972 年来自Fort Liard的一份失踪人员报告档案证实，Maggie Goldberg在暗流中被冲走，她的尸体从未被发现。 Johnathan多年来一直想拍一部电影来分享他经历的真实故事。大概从3年前开始，他全身心投入到这个项目中。当他开着充满现代感的电动车特斯拉回到50年前和爱人生活过的地方，并讲述真真实又震撼人心的故事，这样的旅程让他感概万千。这也是他第一次回到位于White Horse的儿子的墓地。他在那里祈祷，并放了两块孩子妈妈失踪后他在湖边收集的石头。 Johnathan希望人们看到刻骨铭心的爱情故事，也感激50年后自己可以回到故地缅怀爱人和儿子。虽然是个悲剧，但一切都皆有可能。 “我遇到的人都非常棒，”他说。“遇到这么多善良、有爱心的人，他们想和你分享生活，想和你交谈，这对我来说是一种治愈。” 31天自驾和拍摄圆了Johnatha半个世纪以来的梦。真棒！作者：晓晨

超级生活2023-04-05

AI + Blockchain=?

er，而是对彻底公开透明的模型以及其 performance 下注。本质上 AI 根据对 crypto 未来价格的预测更快更果断地进行交易。然而没有链上 AI 自带的“trustless autonomy”，这样的下注对象或者标准根本是不存在的。用户/投资者可以透明地看到模型决策的原因、过程甚至未来上涨/下跌的精确概率； AI 模型作为裁判：一种产品可能是全新形态的预言机，通过 AI 模型对数据来源的准确性进行预测。用户不再需要信任 validator，也不必担心节点作恶，预言机提供方甚至不需要设计复杂的节点网络和奖惩机制来实现去中心化。相应地，链上 transparent + verifiable 的 AI 已经足够满足验证链下 data source 置信度的任务。这种全新的产品形态在安全性、效率和成本上有机会形成碾压，去中心化的对象也由人跳跃到“trustless autonomy”的 AI 工具，无疑是更安全的。基于大模型的组织管理/运作体系：DAO 的治理本质上应该是高效、去中心化、公平的，而现在的现状却背道而驰，松散且臃肿，缺乏透明和公平性，链上 AI 的加入能提供非常契合的解决方案，将管理模式、效率提升到最高，将管理中系统性和人性的风险无限拉低。我们甚至可以去想象一种全新的 web3 项目的发展和运作模式，整个框架及未来发展方向和提案几乎不依赖开发团队或者 DAO 投票的方式来进行决策，相应的，基于大模型更庞大的数据获取量和远超人的计算能力去做决策。但这一切的前提也是模型上链，没有 AI 的“trustless autonomy”就不存在去中心化世界从人到工具的跃迁。 …… 小结一下基于链上 AI 的新的产品形态基本可以总结为将去中心化和 trustless 的主体从人变为 AI 工具，这也符合传统世界生产力的进化过程，最开始是在人这个主体上下功夫，不断升级提升人效，到后面通过智能工具替代人，在安全性和效率上颠覆原有的产品设计。其中最关键的、也是以上一切的前提，是通过区块链实现 AI 的 transparent + verifiable。 3）Web3 的下一个阶段区块链作为一个现象级的技术创新，不可能仅仅停留在原始阶段。流量和经济模型很重要，但用户不会一直停留在追捧流量或花费大量资源做 X to earn，web3 也不会因此 onboard 下一波新用户。但有一件事的确定性是很强的：web3 世界生产力和价值的革命一定来自 AI 的加入。我觉得大致分成下面三个阶段起始：零知识证明算法和硬件的更新迭代为链上 AI 的涌现第一次提供了可能性；（我们在这）发展：不管是 AI 对已有应用的提升还是基于 AI + blockchain 的全新产品，都在将整个行业向前推进；终局：AI + blockchain 的最终走向是什么？上面的讨论都是通过 AI 与区块链的结合 bottom up 地发掘应用场景，换个思路 top down 地看待 AI + blockchain，AI 会不会重溯区块链本身？AI + blockchain = 自适应的区块链一些公链会率先融合链上 AI，从公链的层面转变为一种自适应的，自身发展方向不再依赖项目基金会决策而是基于庞大数据进行决策、自动化水平远超传统区块链的形态，从而从当前多链繁荣的格局中脱颖而出。在 verifiable + transparent 的 AI 加持下，blockchain 的自调节体现在哪里，可以参考 modulus lab 提到的几个例子：链上的交易市场可以去中心化地自动调节，比如基于链上公开数据实时、不需要 trust assumption 地调整稳定币的 interest rate；多模态学习可以让链上协议的交互通过生物特征识别完成，提供安全的 KYC，并实现身份管理的完全去信任；允许链上应用最大化地捕获链上数据带来的价值，支持定制化内容推荐等服务。从另一个角度看，zkrollup 不断迭代优化，但是始终缺乏一个真正只能在 zk 生态上跑的应用，ZKML 恰好符合这一点，并且想象空间也足够大。ZK-rollup 未来很可能作为 AI 进入 web3 的入口从而创造更大价值，两者互相成就。二、实现方式和可行性 1）Web3 能为 AI 提供什么？基础设施和 ZK 无疑是 web3 最疯狂内卷的赛道，各种 ZK 项目在电路优化和算法升级上下足了功夫，不管是对多层网络的探索，或者是对模块化区块链以及 data availability layer 的开发，还是进一步将 rollup 做成定制化的服务，甚至硬件加速……这些尝试都在将区块链的可扩展性、成本、算力推向下一个阶段。 AI + blockchain 听上去不错，但具体怎么个加法？一种做法是通过 ZK proof system。比如针对 machine learning 做一个定制化的电路，链下电路生成 witness 的过程就是模型执行的过程，对模型预测的过程生成 proof（其中包括模型参数和 input），任何人都可以在链上验证 proof。 AI 模型还是在高效的集群上执行，甚至搞点硬件加速进一步提升计算速度，在最大化利用算力的同时确保没有中心化的人或者机构可以从中篡改或干涉模型，也就是确保：模型预测结果的确定性 = 可验证的（input + 模型架构 + 参数）根据以上做法，可以进一步推断哪些 infra 对 AI 上链至关重要： ZKP system、rollup：Rollups 扩张了我们对区块链计算能力的想象空间，把一堆 transactions 打包，甚至递归地生成 proof of proof 进一步降低成本。对于现在庞大的模型来说，提供可能性的第一步就是 proof system 和 rollup；硬件加速：ZK rollup 提供了 verifiable 的基础，但 proof 的生成速度直接关系到模型的可用性和用户体验，等待几个小时去生成一个模型的 proof 显然是不 work 的，因此，通过 FPGA 进行硬件加速显然是一个很好的 boost。密码学：密码学是区块链的基础，而链上模型以及敏感数据同样需要保证隐私性。补充：大模型的基础是 GPU，没有高并行的支持，大模型的效率将会非常低，也就无法运行。因此，对于一个链上的 zk 生态： GPU 友好 = AI 友好拿 Starknet 举例，Cario 只能在 CPU 上跑，因此只能部署一些小的决策树模型，长期来看并不利好大模型的部署。 2）挑战：更强大的 proof system ZK Proof 的生成速度和内存使用情况至关重要，一个关系到用户体验和可行性，一个关系到成本和天花板。现在的 zkp system 够用吗？够用，但不够好… Modulus lab 在文章“The Cost of Intelligence: Proving Machine Learning Inference with Zero-Knowledge”非常详细的分析了模型和算力的具体情况。有空可以读一读这篇 ZKML 届的”零号文献 - paper0“：https://drive.google.com/file/d/1 tylpowpaqcOhKQtYolPlqvx6 R2 Gv4 IzE/view 以下是 paper0 中提到的不同证明系统基于以上 zk 算法，modulus lab 分别从时间消耗和内存占用两个维度出发进行测试，并且在这两个维度中分别控制了参数和层数两个核心变量。以下是 benchmark suites，这样的设计也可以大致覆盖从 LeNet5 的 60 k 参数量，0.5 MFLOPs，到 ResNet-34 的 22 M 参数量，3.77 GFLOPs。时间消耗的测试结果：内存占用的测试结果：基于以上数据，整体看目前的 zk 算法以及具备支持对大模型生成 proof 的可能性，但相应的成本依旧很高，需要甚至 10 倍以上的优化。以 Gloth16 为例，虽然受益于高并发带来的 computation time 的优化，但是作为 tradeoff 内存占用显著增加。Plonky2 和 zkCNN 在时间和空间上的表现同样验证了这一点。那么现在问题其实就从 zkp system 是否可以支持链上 AI 转变为了支持 AI+Blockchain 付出代价值不值？并且随着模型参数的指数级上升，对 proof system 的压力也会迅速增加。确实，现在有 trustless 的神经网络吗，没有！就是因为成本算不过来。因此，打造一个为 AI 定制化的 proof system 至关重要。同时，实现对 AI 这种单次调用计算十分复杂的逻辑，gas 的消耗模型也需重新设计，一个高性能的 zkvm 至关重要，但现在我们已经能看到很多高性能的尝试，比如 OlaVM, polygon Miden 等，这些基础设施的不断优化极大提升了 onchain-AI 的可行性。三、应用是否值得期待？尽管链上 AI 还在很早期阶段，用上面的分层来看可能只处于起始到发展之间，但 AI 这个方向从不缺乏优秀的团队和创新的想法。就像上面说的，从 AI + Blockchain 发展阶段看现在市场处于起始到发展的中间阶段，产品尝试方向还是以基于现有功能对用户体验优化为主。但最能体现价值的还是通过 AI 在链上将 trustless 的主体由人变为工具，在安全性和效率上颠覆原有的产品形态。下面从一些现有的应用尝试出发，分析一下 AI + Blockchain 长期的产品发展方向 1）The Rockefeller Bot：世界上第一个 on-chain AI Rockefeller 是 modulus lab 团队推出的第一个链上 AI 的产品，有很强的“纪念价值”。这个模型本质上是一个 trading bot，具体来说，rockefeller 的训练数据是大量链上公开的 WEth-USDC 的 price/exchange rate，其本身是一个三层前馈经网络模型，预测目标是未来 WEth 价格涨跌。以下是当 trading bot 决策要进行交易时的流程： Rockefeller 在 ZK-rollup 上对预测结果生成 ZKP； ZKP 在 L1 上被验证（资金由 L1 的合约保管），并执行操作；可以看出 trading bot 的预测、资金操作完全是去中心化且 trustless 的，就像上面提到的，从更高维度看 rockefeller 更像是一种全新的 Defi 玩法。相比于信任其他 trader，这种模式下其实用户赌的是 transparent + verifiable + autonomous 的模型。用户可以不需要信任中心化的机构确保模型决策过程的合法性。同时，AI 也能最大程度上的消除人性的影响，更果断地进行交易。你可能已经想给 Rockefeller 注点资金玩一玩了，但这真的能赚钱吗？并不能，按照 modulus 团队的说法，与其说 rockefeller 是一个应用，他更像是 on-chain AI 的 POC，由于成本、效率、证明系统等多方面的限制，rockefeller 的主要目的是作为一个 demo 让 web3 世界看到 on-chain AI 的可行性。（Rockefeller 已经完成任务下线 T T） 2）Leela：世界上第一个 on-chain AI game 最近发布的 Leela v.s. the world 同样是出自 modulus lab。游戏机制很简单，人类玩家组成阵营对战 AI。游戏中玩家可以质押下注，最终谁会赢得对局，每次 match 结束后 loser’s pool 会根据质押代币的数量相应地分配给 winner。说到 on-chain AI，这次 modulus lab 部署了一个更大的 deep neural network (Parameter 数量 > 3,700,000)。虽然在模型规模和产品内容上 Leela 都超越了 rockefeller，但归根结底这还是一次大型的 on-chain AI experiment。Leela 的背后的机制和运行模式才是需要关注的，这能帮我们更好地理解链上 AI 的运行模式和改善空间，以下是官方给出的逻辑图： Leela 的每一次 move，也就是每次预测，都会生成 ZKP，并且只有在经过合约验证之后才会在游戏内生效。也就是说，受益于 trustless autonomous AI，用户下注的资金和公平性完全受到密码学的保护还不需要信任游戏开发者。 Leela 采用的是 Halo2 算法，主要原因是它的工具和设计的灵活性可以帮助设计更高效的证明体系，具体 performance 情况可以参考上面的测试数据。但同时在 Leela 的运行中 modulus 团队也发现了 Halo2 的弊端，比如生成证明的速度较慢，对 one-shot proving 不友好等。因此，也更加印证了之前基于测试数据得出的结论：如果需要将更大的模型带入 web3，我们需要开发更强大的 proof system。不过 Leela 的价值在于给我们带来了 AI + Web3 game 更大的想象空间，王者荣耀玩家此刻应该无比希望王者匹配算法 fully on-chain:) Gamefi 需要更优质的内容支撑和更公平的游戏体系，而 on-chain AI 恰好提供了这一点。打个比方，在游戏中加入 AI-driven 的游戏场景或者 NPC，不管是玩家的游戏体验还是经济体系的玩法都提供了巨大的想象空间。 3）Worldcoin：AI + KYC Worldcoin 是一个链上身份体系（Privacy-Preserving Proof-of-Personhood Protocol)，通过生物识别建立身份体系并实现支付等衍生功能，解决的问题是对抗女巫攻击，现在的注册用户超过了 1.4 m。用户通过一个叫 Orb 的硬件扫描虹膜，将个人信息添加到数据库中，Worldcoin 通过 Orb 硬件中的计算环境运行 CNN 模型压缩并证实用户虹膜数据的有效性。听上去很强，但如果需要做到身份验证的真正去中心化，worldcoin 团队正在探索通过 ZKP 验证模型的输出。挑战值得一提的是，worldcoin 的 CNN 模型的 size：参数 = 1.8 million，层数 = 50。基于上面展示的测试数据，现有的 proof system 在时间上完全可以胜任，但内存消耗对于消费级的硬件来说是不可能完成的。 4）其他项目 Pragma：Pargma 是从 starkware 生态上发展起来的 ZK oracle。同时团队也在探索如何通过链上 AI 解决去中心化链下数据验证的问题。用户不再需要信任 validator，而是通过足够精准且可验证的链上 AI 完成验证链下 data source 的工作，比如对于实际资产或者身份的验证可以直接让 AI 去读取相印的物理信息作为输入并做出决策。 Lyra finance：Lyra finance 是一个 option AMM，提供衍生品交易市场。为了提高资本利用率，Lyra 团队和 modulus lab 正在合作开发基于可验证 AI 模型的 AMM。基于可验证的、公平的 AI 模型，Lyra finance 有机会成为 AI + Blockchain 的一次大规模落地实验，为 web3 用户首次带来公平的 matchmaking，通过 AI 对链上市场进行优化，提供更高的回报。 Giza：ZKML 平台，将模型直接部署在链上而不是进行链下验证，Nice try，but…由于算力以及 Cairo 不支持 CUDA-based 的证明生成的问题，Giza 只能支持一些小模型的部署。这也是最致命的问题，从长期来看，能对 web3 产生颠覆性影响的一定是大模型，而这种规模的模型必须有强大的硬件支持，比如 GPU。 Zama-ai：模型的同态加密。同态加密是一种加密形式，简单表示为：f [E (x)] = E [f (x)]，其中 f 是运算操作，E 代表同态加密算法，x 是变量，比如：E (a) + E (b) = E (a + b)。允许对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。模型的隐私性一直是 AI + Blockchain 方向的热点和瓶颈，虽然 zk 对隐私友好，但 zk 不等于 privacy。zama 致力于确保模型执行的 privacy-preserving。 ML-as-a-service：这目前还只是一个思考方向，没有具体的落地应用，但目的是通过 ZKP 解决中心化 ML 服务提供者作恶以及用户信任的问题。Daniel Kang 在文章“Trustless Verification of Machine Learning”中有详细的描述（参考文中的一张图）四、关于 AI + Blockchain 的总结整体来说，在 web3 世界里的 AI 处于非常早期的阶段，但是毋庸置疑的是 onchain-AI 的成熟和普及一定会把 web3 的价值带到另一个高度。从技术上看，区块链能给 AI 提供独特的基础设施，AI 也是改变 web3 生产关系的重要工具，两者的结合可以碰撞出很多可能性，这也是值得兴奋和打开想象力的地方。从 AI 上链的动力看，一方面，transparent + verifiable 的链上 AI 将去中心化和 trustless 的主体从人变为 AI 工具，极大提升了效率、安全性，并且为创造全新的产品形态提供了可能性；另一方面，区块链的基础设施不断迭代，web3 真正需要一个能让这些基础设施发挥最大价值的杀手级应用，ZKML 恰好符合这一点，比如 ZK-rollup 未来很可能作为 AI 进入 web3 的入口。从可行性上看，现在的基础设施能一定程度上支持一定规模的模型，但还有很多不确定因素。通过 ZKP 做可验证模型目前看是 AI 上链的必经之路，可能也是确定性最强的将 AI 带入的 web3 应用的技术路径。但是长远来看现在的 proof system 需要再进行指数级的提升才能足够支持日渐庞大的模型。从应用场景看，AI 几乎可以完美地参与到任何一个 web3 的方向，不管是 game、Defi、DID、tooling……虽然目前已有的项目非常匮乏而且缺乏长期价值，还没有从一种提升效率的工具转变为改变生产关系的应用。但值得兴奋的是有人迈出了第一步，我们可以看到 AI + blockchain 的最早期的样子和之后的可能性。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

MatryX Introduces Blockchain MTX Token for Hashpower Gas and Ecosystem Expansion

stablishing a high-performance AI hashpower stream payment network. The MTX token is instrumental in achieving this shared goal. To bolster ZBC liquidity and augment the value of the MTX ecosystem, MatryX will enable investors to mint 1 MTX for every 100 ZBCs invested in the crowdfunding mining treasury. About MatryX MatryX is the world's largest MPOS high-performance distributed hashpower cluster pool, constructed on Zebec Chain and backed by AI, Mateverse, Big Data, and Cloud Computing technologies. MatryX aspires to deliver efficient, energy-conserving, and cost-effective AI hashpower support for metaverse technology infrastructure and training extension models. For additional information about MatryX AI and the MTX token, visit the official website or follow MatryX on social media channels. 来源：金色财经

金色财经2023-03-30

StarNet交互疑难问题解决你考虑的都在这里

gineering/starknet-performance-roadmap Starknet 版本升级的说明 https://docs.starknet.io/documentation/starknet_versions/upcoming_versions/ 另一方面，也是现在刷交互的人太多了。如下图所示，忙碌的时候整个网络等待确认的交易有 2000 多笔，而一笔交易预估确认时间为 11 分钟。在相对空闲的时候，整个网络待确认的交易数大概是三五百笔，预估的确认时间两三分钟。建议交互之前查看整个网络的拥堵情况【交易失败会扣 gas 吗？】比如说一笔交易失败，钱包端显示的是 Failed ，然后我们在浏览器上看到 Status 是 Rejected ，如果是这种状态的话是不会扣 gas 的。关于避免 rejected 状态，一方面是你需要在交易前检查网络是否拥堵，网络中积压的交易是否过多 https://starkscan.co/stats#speed 另外因为一笔交易确认的等待时间较长，并且 DEX 的深度较差，所以如果是进行 swap 的操作，建议拉大滑点以降低交易失败的概率。【钱包为什么需要主动升级？】首先我们要搞清楚「账户升级」和「浏览器插件版本升级」是两回事儿 - 浏览器插件版本升级：通常会自动升级，基本上你重新打开浏览器的时候就已经升级好了 - 账户升级：需要主动升级，需要花费 gas Starknet 网络使用的两个钱包：Argent X 和 Braavos ，它们都是合约钱包，不同于 EOA钱包。现在 Starknet 网络还处在早期阶段，改变和调整是很快的。目前 Starknet 官方给出的建议是「未来的几个月至一年的时间里，请至少每两个月检查一次账户是否需要升级」。【从 Starkgate 跨回主网，为什么资金一直没有到账？】如果是从官方桥 Starkgate 跨链回以太坊主网，需要在发起提款后耐心等待 10+ 小时然后重新打开 Starkgate，进行二次确认，所谓的二次确认是需要在 MetaMask 中再支付一笔 gas 费，资金才会到达你的地钱包地址中。来源：金色财经

金色财经2023-03-28

GPT-4功能有哪些？怎么用？

媲美人类」 (human-level performance)。 OpenAI表示，GPT-4生成的答案错误更少、正确性比GPT-3.5高40%，也较不会超脱常轨、大聊禁忌话题，在许多标准化测验的表现甚至比人类优秀。值得注意的是，GPT-3.5及GPT-4闲聊时差别虽不大，但若任务够复杂，GPT-4比GPT-3.5更可靠、有创意且能处理更多微妙指令。根据OpenAI说法，GPT-4可在律师资格考试击败90%人类、在国际生物奥林匹亚(Biology Olympiad)击败99%高中生。事实上，GPT-4在至少34种涵盖总经、写作、数学等领域的测验皆名列前茅。 GPT-4 用途功能，和ChatGPT 有何差别？ GPT-4 用途一：可处理多达2.5万字的长篇内容根据OpenAI官网上的介绍，GPT-4能够处理多达2.5万字的长篇内容，足足是ChatGPT的8倍以上，无论是生成文本、延伸对话或分析文件，GPT-4都能胜任。这也代表着GPT-4现在拥有更强悍的「记忆力」。《TechCrunch》认为，GPT-4能够长时间更聚焦地与用户对话，除了提供更精确的回覆、不会偏移讨论主题，过去聊天机器人表现不佳的一大问题原因在于，最刚开始的要求与设定在一定长度的谈话后就会被后来的资讯所覆盖。 GPT-4 用途二：具备分析图像的能力，且有一定的「幽默感」 GPT-4还具备分析图像的能力，好比说可以辨识图片中的鸡蛋、面粉、牛奶等素材，推荐用户能够运用这些素材完成的料理。GPT-4似乎还具备了一定程度的「幽默感」，在开发者直播中能够向用户解释哏图的好笑之处。 GPT-4 用途三：生成网页 GPT-4 还懂得大部分主流的程式语言，能够担任撰写程式的辅助帮手，结合前图像辨识功能， OpenAI更直接拍摄一张手绘的网站草稿，让GPT-4当场生成出整个网站的程式码。 GPT-4 用途四：超强推理能力与此同时，GPT-4展现了比ChatGPT更强的推理能力，例如在示范中可以依据多位与会者的行程空档，找出众人都有空的时间安排一场会议，甚至参与高难度的文、理科都能名列前茅。 OpenAI透露，GPT-4在律师资格考试获得PR 90的成绩，这代表GPT-4表现赢过9成考生；另外，在SAT的阅读测验里则达到PR 93、SAT的数学考试中则得到PR 89的成绩，而生物奥林匹亚里更是达到PR 99，远高于ChatGPT的测试表现。 GPT-4 怎么用？需要付费吗？ OpenAI 表示，GPT-4将提供ChatGPT付费订阅户使用，也可做为应用程式开发介面(API)的一部分，让程式设计师把这款AI整合至手中的app。 GPT-4 还会「乱说话」吗？那么，功能更加强大的GPT-4 还会像之前的AI 机器人一样存在「乱说话」的隐忧吗？没错！尽管有了长时间的训练，具有更优秀的推理及遵循指令的能力，使得GPT-4 回应禁止内容的可能性降低了82%，陈述事实的回应（factual responses）提升了40%。但GPT-4 仍不能避免之前的老毛病。 OpenAI警告，GPT-4未臻完美，许多情境仍然不如人类，且还是有「幻觉」(hallucination)的问题，也就是会捏造资讯，生成的文字或许跟事实不符。不只如此，GPT-4依旧倾向在出错时坚持自己是对的。此外，OpenAI 表示，GPT-4仍有许多必须设法解决的已知限制，例如社会偏见、幻觉及对抗提示(adversarial prompts)。 GPT-4 已经获得多家企业采用 ChatGPT 已经在多项领域掀起革命的浪花，OpenAI 表示 GPT-4 已在企业级用户市场得到了不错的反响，该机器人已经得到了诸多应用程式、公司的采用。据报导，语言学习应用程式Duolingo 正在使用GPT-4 来构建会话语言机器人，教育公司可汗学院（Khan Academy）使用GPT-4 搭建线上导师机器人、大摩（Morgan Stanley）也正在测试使用GPT-4 为其员工搭建检索综合信息的内部聊天机器人。 OpenAI 的共同创办人Greg Brockman 表示，新版本机器人GPT-4 更擅长处理大体量文字，例如在公司收益报告中查找具体信息、在密集的商业法律条款中找到某一项细节条文：我们真正开始使用实际上非常强大的系统，这可以给你新的想法，帮助你理解你无法通过其他方式理解的东西。微软bing 也能用GPT-4！ GPT-4 发布后，微软官方也宣布，Bing Chat 已经升级使用OpenAI 的GPT-4 技术。微软公司副总裁兼消费者行销长Yusuf Mehdi 确认Bing Chat 聊天机器人AI 已经在GPT-4 上运行，ChatGPT 基于最新版本GPT-4，由OpenAI 开发。微软Bing 部落格网站上的一篇文章进一步证实了这一消息。如果使用者在过去五周内的任何时间使用过新的Bing 预览版，那么使用者已经体验过这个强大模型的早期版本。随着OpenAI 对GPT-4 及更高版本进行更新，Bing 将从这些改进中受益。除了根据反馈进行的更新外，使用者还拥有最全面的Copilot 功能。如果使用者想体验GPT-4，要注册新的Bing 预览版。进入后，将能够使用新的Bing 在Bing.com 上进行搜寻、回答、聊天和建立。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

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