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国产AI音乐大模型的“三足鼎立”
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ka。前者用户只需要根据场景或心情输入Prompt（提示词），便会持续生成相应风格的定制化音乐。在生成音乐或播放过程中，还可以修改文案，改变音乐生成内容、实时查询生成的歌词，并对喜欢的片段进行保存、分享。此外，字节跳动旗下的智能AI助手豆包也上线了音乐生成功能，字节跳动也推出了其AI音乐产品——海绵音乐，用户只需在豆包中输入主题或歌词，设定音乐风格、情绪及音色，便能快速生成一首约1分钟的词曲。当然，解决了词曲和音乐的生成，仅仅是AI音乐的第一步。在产品具备更加全面的功能之前，音乐大模型还需要解决歌曲中的一个重要部分——人声。在前不久结束的36氪WISE大会上，现场播放的主题曲、暖场、串场等音乐，都是在AI音乐创作平台天谱乐的支持下特别创作的。在这其中，天谱乐不仅通过“AI生曲”为歌曲提供了音乐“骨架”，还通过专业级别的人声效果，为歌曲填充了“血肉”，让AI能够完整演唱一首优秀的原创作品。据悉，不同于大部分大规模研发团队，天谱乐团队的核心研发成员构成多为技术和音乐背景的复合型人才，更懂得人类情感想要表达的好音乐是什么样子，再通过技术创作去呈现更有音乐审美与应用价值的产品。二、AI技术的突破，正在改变音乐行业全球音乐市场的规模不容小觑，并持续呈现增长状态。《2024中国音乐产业发展总报告》显示，2023年中国数字音乐产业规模达到893.45亿元，中国网络音乐用户规模达到7.26亿。事实上，中国市场是AI应用有更多可能性的地方。“相对于美国硅谷巨头，中国AI大模型优势在于更快更低成本实现商业落地”李开复曾在公开场合表示。从技术和产品的角度来看，国内头部产品和海外产品有着不同的侧重点。 Suno的技术路线则更侧重于音频模型，端到端直接生成完整音乐，这使得生成的作品整体性强，但编辑/分轨较为困难，且在中文区的AI学习和生成能力相对较弱，对国内用户来说有一定门槛。国内以天谱乐为例，其背后是全球首个多模态音乐生成大模型，集成了图片理解算法、旋律生成算法、视频理解算法、配器识别算法等技术，为了实现这样的的效果，天谱乐大模型在长序列音乐语意建模和高质量音频空间建模方面，完成了技术突破，还原了音乐音频在高维空间的连续信号表征。相比之下，天谱乐大模型的多模态输入能力更强，它不仅支持文生音乐、音频生音乐，还首创了图片、视频生成音乐功能，是全球第一个尝试的AI产品，比Suno还要早了3个月。用户仅需上传相册中的一张图片或一段不超过60秒的视频，便可以生成曲风丰富、歌词与人声兼备的歌曲。不同的侧重点，使得Suno和天谱乐所覆盖的用户圈层也有所不同，后者由于在人声方面更具优势，无论是普通用户还是专业人士，都能利用这一功能为Vlog、家庭录像添加背景音乐或创作个性化歌曲，表达情感态度。在今年WISE大会上，独立音乐人曾翊雄现场演唱了原创歌曲《堵》，天谱乐则根据原歌词进行二创，生成了三首风格各异且质量优良的新歌，这三首AI新歌都具备较高的完成度。天谱乐负责人贾朔在现场表示，对于专业音乐人来说，AI能够帮助他们迅速将自己的创意生成各种风格版本，提高创意验证的效率，来帮助音乐人去完成作品。每个人都有自己与世界交流的介质，音乐是人类表达情感的载体之一。然而，音乐创作又因门槛较高，而限制了更多人的表达的可能性，因此，AI音乐工具的本质，是通过技术创新降低音乐创作门槛，让用户不再受限于专业的乐理知识，就可以轻松通过音乐创作记录生活的切片，是一种技术平权的追求。 AI音乐技术的突破，也将在科技发展史上留下浓墨重彩的一笔。三、我们仍需不断寻找AI落地的正确答案技术的发展带来了新产品、新生态和新的用户习惯，对AI来说，技术成熟只是发展的第一步，体验场景才是落地的关键。 ChatGPT的出现，让AI Agent成为了可能，同时也大幅提升了代码优化、数据提炼、资料检索等工作的效率。那么就AI音乐来说，最先落地应用的领域，可能不是消费音乐，而是游戏、短剧、影视剧等有着大量音乐需求的场景。比如，在影视与广告等内容行业，AI 音乐能够快速生成定制化音乐，节省制作成本和时间，且可根据具体场景、情节和情感氛围精准创作适配音乐。布乐科技CEO 、知名游戏监制杨晟认为，在艺术创作的过程中，艺术家可以指挥AI，就像指挥一个乐团一样，让作品更好地呈现，这也是整个行业努力的重要方向。当然，无论是To B还是To C，也无论工具型还是社交型产品，AI大模型都需要找到合适的落地场景，这已经成为行业的普遍共识。对于大模型的发展，零一万物CEO、创新工场董事长李开复认为，与当年的AI四小龙类似，今天的AI企业需要从大模型起家，打造出可持续的商业模式，并在商业赛道中证明自己能够接受二级市场的考验——即公司必须有收入、在增长且可盈利，才能最终走向成功。而AI音乐作为其中的重要细分赛道，也已经开始展现其强劲的发展能力。相关报告显示，2023年AI音乐产业已价值3亿美元，预计到2028年可能突破30亿美元，平均每年增长率将达到60%左右。或许我们仍需不断寻找AI音乐在不同场景中最适配的方式，不断探索技术的极限，解决作品可能涉及的版权、文化冲突等问题，但至少AI带来的创意已经让我们感到惊叹。 “就像AlphaGo击败顶级棋手时棋坛的感受相似，”一名音乐人告诉36氪。“也许未来更加成熟的AI真的会改变音乐乃至更多行业，但我依然相信人和AI是各有分工的。”
格隆汇2024-12-04
九个月首见原油供应过剩红灯！ WTI油价上攻70美元失败
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于求的迹象。数据显示，原油即期价差（Prompt Spread，指即期交割期货与一个月后交割期货之间的价差）自今年2月以来首次进入负值区域。该价差最低时以每桶5美分的折扣成交，最后以每桶1美分的折扣结算。这反映的是一种被称为期货溢价的看跌市场结构（Conango），即近月合约价格低于远月合约价格的「近低远高」价格结构，表明油市供应充足。上周，OPEC在月度报告中连续四个月下调了2024年和2025年的原油需求增长预测，主要是因亚洲和非洲地区的原油消费量低于预期。 IEA上周四也警告称，明年全球原油供应过剩量可能超过每天100万桶。 IEA提到，中国的原油需求可能已经见顶，除了经济和建筑业增长的放缓，卡车运输电气化转型也正在削弱中国原油需求的增长。本周伊始，地缘政治冲突风险升温提振了油价，再加上美元在暴力拉升后开始走低，油价升创五周多以来的最大涨幅。但随着欧洲最大油田在停电后逐渐重新启动，油价回落。有知情人士17日表示，拜登政府允许乌克兰使用美国制造的武器深入俄罗斯，这被视为政策的重大转折。俄罗斯回应称，他们将对这一鲁莽决定做出回应，此前也警告过这将增加与北约对抗的风险。 19日，WTI油价继续攀升至最高每桶68.38美元，但未能攻破70美元，午后持续走低，现报68.94美元。本周以来仍累计上涨约3%。原文链接
投资慧眼2024-11-19
国产大模型首超GPT-4o！零一万物“闪电”奇袭全球AI企业
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、o1-mini。在代码、Hard Prompts、Longer Query等能力上，Yi-Lightning也都位列前五。对比五个月前发布的Yi-Large，Yi-Lightning首包速度提升1倍，推理速度也提升了4成，可谓进步飞速。在这次的发布会上，除了发布新模型，零一万物还首发了AI 2.0数字人方案并公布了零一万物在B端产品上的最新进展。李开复称，零一万物最新旗舰模型Yi-Lightning的API价格已降至极低水平，每百万token仅收费0.99元。早在今年5月，字节、百度、阿里云、腾讯、讯飞等大模型厂商纷纷大降价，曾经引起了不小的争议。当时李开复在发布大模型系统时曾表示，其认为大模型之间搞类似于ofo的流血打法是双输的策略。这次发布会再次谈及之前的“价格战”，李开复仍旧表示不认可，他认为，当时有很多性能很差的模型价格都降得非常低，甚至是免费，但让接入的企业和个人体验起来都不达预期。而针对此次零一万物的大模型降价和外界关于零一万物亏钱拉客户的质疑，李开复称，零一万物大模型的真实成本比0.99元低，还有利润空间。此前，OpenAI官宣获得66亿美元融资，估值突破1500亿美元。随后，媒体报道称，经过对OpenAI财务数据的分析，推测其会在2029年实现盈利。但在此之前，OpenAI仍会保持较为严重的亏损，预测2026年亏损幅度将达到140亿美元。作为AI领域绝对的龙头，OpenAI尚且如此，其他企业或许更加艰难，特别是国产大模型初创企业。月之暗面、百川智能、智谱AI、Minimax、零一万物、阶跃星辰，这6家中国大模型初创企业被称为国内的“AI六小虎”。然而月初，有媒体报道，“AI六小虎”中有两家已经逐步放弃预训练模型，缩减了预训练算法团队人数，业务重心转向AI应用，而零一万物就是其中一家。而李开复回应称，尽管预训练既是技术活也费钱，但目前“AI六小虎”做预训练仍不成问题。同时他还提到剩下的5家公司，他表示“这6家公司融资额度都是够的，我们做预训练production run，一次花费三四百万美金，这个钱头部公司都付得起，我觉得中国的6家大模型公司只要有够好的人才和想做预训练的决心，融资额跟芯片都不会是问题。” 这对于国内的大模型公司或许是一个好的迹象，但国产大模型仍在寻找方向。 02 刚刚过去的9月，OpenAI发布了OpenAI o1系列模型，被业界称为是AGI一大新进程。李开复认为，OpenAI内部其实攒了很多好东西，除了OpenAI o1以外，OpenAI领先行业足够多，但会等待合适的节点再释放。放眼现在的AI行业，早已度过了最开始的狂热阶段，但不管是国外还是国内的AI公司，都在暗流中继续前进和竞争。目前，国内的大模型主要分为两类，一类是基础通用大模型，比如文心一言、通义千问等等，一类则是专注各类细分赛道的大模型，金山的政务大模型，一些公司的医疗、金融等等。工业和信息化部近日发布的最新数据显示，目前我国完成备案并上线为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已经近200个，注册用户超过6亿，产业相关企业数量超过了4500家。如果单从数字上看，国产大模型的技术成长可谓相当飞速。且SuperCLUE的评测结果显示，国内绝大部分闭源模型已超过GPT-3.5Turbo，在技术上和国外大模型的差距不断缩小。然而，对于国产大模型，不少人仍旧心有疑虑，因为这样的对比对于AI的商业化来说并无意义，更为重要的，是如何对AI进行应用。尽管各家大厂、垂类企业以及初创公司都在铆足了劲钻研技术，较量日活，不断追求更大的数据量、更强的计算能力以及更复杂的模型训练，但国内市场仍旧缺乏能够承载AI的杀手级应用。也是因此，在国内大模型技术不断提升的同时，普通人对于AI技术力提升的感知却逐渐减弱，市场对于AI的热情也逐渐削减。绝大多数人难以体会到95%到99%这一阶段的技术提升，唯一能够让人感受到AI技术提升的是，AI在逐渐被运用到什么日常领域之上，究竟带来了怎样的生产力提升。因此我们可以看到，尽管在不少垂类行业上，AI愈臻完美，应用也越来越普遍，但反而是在高日活、高个性化的APP上，AI难以施展拳脚。例如，尽管抖音的豆包等一系列AI已经较为成熟，但是对于抖音的生态本身，并没有带来更大的改变。因为抖音已经对于用户画像进行高度区分，应用中需要的是超高的定制化和精准化需求，而目前的AI还很难做到这一点。对于大模型企业来说，相比提升技术力，更为困难的是，如何将AI的技术力，转换成企业乃至个人能够实实在在体会到的生产力。而这，或许也该是未来大模型企业们努力的方向。正如互联网出现之后被国人迅速开发，发展出各类新业态，在互联网的应用上，国内一直位于国际领先的地位。未来，国内大模型企业的出路，也将在应用中逐渐体现。
格隆汇2024-10-17
4Alpha Research：ETHGlobal 获胜项目：应用层创新都在玩个啥？
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起提问，Routers 会分析用户的 Prompt 来确定任务的性质和需求，再转交给对应的专用模型。 Zarathustra 的思路非常像 ChatGPT 刚刚爆发时的 AI Agent 雏形，通过 LLM 对任务进行拆解和标准化，来进一步将任务自动化。 Zarathustra 和 Crypto 的结合主要在于用智能合约来促进不同 AI 之间的交互，并用去中心化存储的方案来压缩保存用户和 AI 之间的信息，最终在链上支付奖励。其实 Zarathustra 这种思路并不算特别新鲜，它仍然和许多其他的 AI + Crypto 项目在面临同样的问题：当整个 AI 行业都盈利能力不足的时候，和 Crypto 的结合并没有提高 Zarathustra 在吸引付费上的能力，同时也不具备叙事上的先发优势。 9. Cook Some Hooks —— AI 降低开发门槛 Cook Some Hooks 是利用 AI 来降低用户部署 Uniswap V4 Hook 门槛的工具，用户可以利用 AI 来为喜欢的任意 DeFi App 和任意交易对创建 Hook，并将创建的 Hook 部署在任何 EVM 兼容链上。 Hook 是 Uniswap V4 的核心功能，为链上交易引入了原生的编程功能，最简单的例子是通过 Hook 实现链上交易的限价单功能，比如”当链上某一笔交易完成后，如果 ETH 的价格突破了 $4,000，立刻市价卖出 ETH“，而在 Hook 之前，链上交易是不具备这种可编程功能的。 Cook Some Hooks 是一个用 AI 解决 Crypto 问题的很好示范，但可惜的是 AI 和 Crypto 结合的必要性并没有得到很好的体现，该项目虽然提供了通过 Galadriel 调用链上经过验证的推理结果的功能，但是其只是作为直接调用 Web2 AI API 的替代方案，并不直接影响产品的效果。 10. Individuum —— TLSNotary 的最佳用例 Individuum 是一个链下意图链上结算的任务市场。听起来非常抽象，可以举一个官方提供的例子。比如，Individuum 可以允许用户将自己推特的流量变现，而这个过程是无许可的。客户可以在Individuum上发布一个任务，指定一个特定的关键词或短语。然后，任何用户如果发布了包含这个关键词的推文，并且这个推文的浏览量或者点赞数达到一定的数量，他们就可以获得客户事先设定的奖金。这种方式相比直接与 KOL 进行广告合作，更加标准化和可量化。整个过程通过 TLS Notary 来定义任务大纲并进行结算验证，确保任务发布者的任务切实地被完成了，也确保任务完成后奖励会正常发放。除了上述的案例外，Individuum 团队还提供多种其他潜在的 Use Cases 作为参考。这里值得一提的是 TLSNotary 是由以太坊基金会赞助的项目，它是一个开源的数据保护协议，通过 MPC 的方式，允许用户在不损害数据安全、隐私和对数据的控制权的基础上，仍然可以与他人共享数据。具体的使用用例包括对财务状况、账户所有权、健康信息、声誉甚至身份等敏感信息的验证。基于 TLSNotary 已经有许多结合 ZKP 或其他隐私算法的项目。总结总的来说，本次 ETHGlobal 进入最终决赛的项目仍以应用为主，主要关键词是 AI、预测市场、降低门槛和隐私，特别是降低门槛。可以发现，这批应用大多解决的并非 Crypto Native 的原生需求，而是通过一种更容易被大众接受的方式，将加密技术中好的部分推广给更多人使用，而不是追求更高的收益或资本利用效率。相比以往，Crypto 应用创新的环境有了显著提升。无论是来自 Crypto Native 的公链、隐私证明和钱包的优化，还是外部环境如 AI 和监管态度转变带来的新变量，这些因素都在推动加密资产和应用被大众接受的可能性。本文内容仅用于信息分享，不对任何经营与投资行为进行推广与背书，请读者严格遵守所在地区法律法规，不参与任何非法金融行为。不为任何虚拟货币、数字藏品相关的发行、交易与融资等提供交易入口、指引、发行渠道引导等。 4Alpha Research内容未经许可，禁止进行转载、复制等，违者将追究法律责任。来源：金色财经
金色财经2024-08-08
从“文字”到一键生成的游戏世界 AI破冰Web3游戏叙事“寒冰期”
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设备访问神奇的虚拟世界，我们可以通过 prompts 提示词瞬间创建出我们脑海中想象或者无法想象的 2D 以及 3D 物品，就像念了一句神奇的咒语，然后便真正拥有了它们（数据托管在公链上），我们还可以和虚拟世界智能的 AI NPC 交互，并影响整个游戏世界的故事发展，而这一切都将由完全透明的开源基础设施提供支持。在这种愿景下，AI 驱动Web3游戏领域，将释放无限的创造力。 03 飞速演进和不断融合实际上，AI开发游戏历史的雏形也许可以追溯到更早。 AI在游戏开发中的应用可以追溯到「星际争霸」和「暗黑破坏神」等经典游戏。在当时，开发人员需要用AI系统来制作交互式的虚拟世界和角色。而这些系统已成为此类互动平台开发的标准配置。早期和游戏开发AI相关的研究强调控制非玩家的角色（NPC），而随着自然语言处理（NLP）技术的发展，出现了一些利用深度学习技术生成关卡的开创性工作。其中代表作是MarioGPT，它通过微调的GPT-2模型成功生成了「超级马里奥兄弟」中的部分关卡。随着模型的快速迭代，AI的能力越来越强悍。对于Web3游戏领域的从业者来说，如何用AI更好地打造优质游戏，如何将AI生成模型运用到研发流程当中，是抢占增量用户的核心。我们希望看到涌现的、程序生成的世界，每个世界都有自己丰富的历史、居民和谜团。将有互动小说，故事通过玩家的选择不断发展，并通过生成的图像、视频和音频来讲述，让Web3游戏拥有更多可能性。写在最后如果一个Web3游戏领域从业者想要完成游戏作品，必须至少涵盖互动性、可玩性，以及具有游戏情节内核的内容，考虑游戏中人物之间的剧情联系，同时还要为玩家精心设计游戏关卡和目标。借助前沿的AI生成模型，可以将创意和想象力转化为复杂的游戏机制和故事情节，设计出拥有生动的个性特征的AI NPC带领玩家的行动，触发影响游戏故事的走向，并且提高游戏的开发和运营效率，降低游戏的开发和运营成本，从而产生新的利润增长点。 AI技术在游戏的开发和运营过程中有众多方向的应用，包括游戏情节策划、地图生成、关卡设置、任务生成、对话生成、故事叙述、模型生成，以及游戏内的成长系统和经济系统等规则的生成。现在只是刚刚开始，我们相信在AI和Web3游戏领域的探索将打开一扇通往新游戏世界的大门。随着技术的进步和应用的深入，玩家可以期待遇到更多独特的游戏体验，这些体验将超越传统游戏的边界，带来更加沉浸式和互动性的游戏世界。对于热爱游戏和技术创新的玩家来说，这是一个激动人心的时代。来源：金色财经
金色财经2024-07-31
周鸿祎：OpenAI的API无法调用未必是坏事，加速中国自己大模型产业的发展
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的优惠等。此外，零一万物API还将提供Prompt兼容调优服务支持。百川智能面向OpenAI用户发布零成本迁移计划，包括赠送1千万Token和免费使用Assistants API等。
金融界2024-06-26
成立仅一年的AI视频创企Pika 凭什么再融8000万美金？
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成视频：输入/create ，然后输入prompt，得到视频。 2.图片生成视频：使用MJ/SD生成图像（可选）+在Pika平台添加prompt=得到视频。 Pika1.0模型目前能够达到专业视频创作才能达到的质量和精度水平。除了文生/图生视频，Pika还支持以下的高阶功能：将视频延长至任意长度/修改内容：每次增加4秒，无限延长至任意片段。通过内画即时修改任何视频的各个方面，例如添加另一个角色或更换某人的衣服。风格转换：将已有视频转换为其他风格，包括差异化的角色及对象，同时还能够保持视频内对象的结构。扩展视频画布：通过外绘扩展画布或宽高比。将视频从现有视频平台的9:16竖屏尺寸更改为宽屏的16:9格式，AI模型将预测超出原始视频边界的内容。调整摄像机的移动：实时调整运动元素，包括相机的平移、倾斜、变焦及运动强度。 04.视频创作的未来 Pika在PixVerse、Runway、Genmo、Haiper等对手的包围中还能占据一席之地实属不易。作为一家初创公司，在短短的时间内取得了令人瞩目的成绩的确值得骄傲，但这家年轻的科技公司并未止步于此。相反，他们正在积极规划下一步的发展蓝图。该公司创始人表示，将继续深耕视频生成领域，希望Pika可以将任何人的愿景变为现实。拓展技术的深度与广度 Pika公司将进一步优化其人工智能算法，以提高视频生成的精确度和智能化水平。通过深度学习和自然语言处理技术，Pika的工具将能够更好地理解用户需求，生成更加贴合主题的视频内容。模型的进阶：Pika公司将继续优化和升级其AI视频生成模型，利用更先进的算法和更大的数据集进行训练，以提升模型的生成能力、稳定性和效率。例如，参考OpenAI的Sora模型，Pika可以探索生成更长、更高质量视频的可能性。功能独特性：除了现有的视频风格生成和编辑功能外，Pika还将探索更多创新功能，如更精细的视频编辑、动态场景生成、情感表达等，以满足用户对于视频创作的多元需求。Pika 具有配音效和对嘴型功能、Runway具有控制笔刷功能，Dreamina具有很好的动态效果，Domo的转绘效果更好等等，独特功能才是Pika在众多视频生成工具中脱颖而出的关键。人机协同的创作模式在AI创生时代，视频生成领域将迎来一次深刻的变革，这场变革将不仅局限于技术层面，更是对内容创作、传播方式乃至整个社会文化的一种颠覆性重塑。虽然AI算法可以自动化地生成视频内容，但人类的创造力和想象力是AI无法替代的。因此，未来的视频创作很大可能将采用人机协同的模式，人类创作者和AI算法将共同参与到视频创作的各个环节中。人类创作者可以发挥自己的创造力和想象力，为AI算法提供创意和灵感；而AI算法则可以根据人类创作者的指导和要求，快速生成高质量的视频内容。这种人机协同的创作模式将使得视频内容更加丰富、多样和具有创新性。随着AI创生时代的到来，视频内容的多样性和个性化将得到进一步提升，这将有助于更好地表达和传播社会文化、价值观念等。同时，AI算法还可以根据用户的反馈和喜好进行实时调整和优化，使得视频内容更加符合用户的期望和需求，从而推动社会文化的发展。当然，AI视频生成在发展过程中也面临着一些挑战。如何保证视频的质量和原创性、如何平衡技术发展和隐私保护等问题还需要行业内各方共同努力解决。参考链接： 1.https://pika.art/home 2.https://venturebeat.com/ai/pika-labs-text-to-video-ai-platform-opens-to-all-heres-how-to-use-it/ 3.https://lsvp.com/stories/pikas-imagination-engine/ 来源：金色财经
金色财经2024-06-07
AI 代理改变 web3 用户体验
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用户的链上活动。通过开源开发并使用 $PROMPT 代币激励构建者，Wayfinder 将扩展导航指令网络。寻路路径将不断增强人工智能代理的能力，让它们随着时间的推移变得更加聪明。它旨在连接区块链和链下数据源，允许用户通过命令提示符轻松执行任务。他们的创新旨在使区块链交互更加高效和易于访问，通过降低复杂性和压力来改善用户的生活。您一定会喜欢Wayfinder 上@tiggity_tc的这个类比和解释。这是寻路代理实际操作的视频：https://x.com/AIWayfinder/status/1779605000735367549 白皮书： https://paper.wayfinder.ai/wayfinder_paper_v1.pdf NOYA NOYA 是一种去中心化金融 (DeFi) 协议，使人工智能代理能够安全、精确地管理多个区块链的流动性。它使用从头开始构建的可组合系统，包括私人守护者网络、人工智能兼容的预言机以及人工智能和战略经理的竞争环境。Noya 有多个金库，每个金库都满足不同的用户意图配置文件。该协议有自己设计的人工智能预言机来读取各种 DeFi 市场并将信息传递给人工智能代理。NOYA 的基础设施使用零知识机器学习 (ZKML) 等先进技术，支持流动性供应、杠杆管理和借款利率优化等多种意图。它旨在为全链流动性管理和财务策略设定新标准。该团队正在密切推出对该协议的访问。 Brian Brian 提供了 API，开发人员可以将其集成到他们的应用程序中，以便用户能够通过诸如“您可以在以太坊主网上的 Uniswap 上将 10 usdc 换成 eth 吗？”之类的提示传递他们的意图来生成 web3 交易。他们还通过提示提供智能合约部署服务。在后端，团队使用 LLM 将提示转换为 web3 事务，然后通过他们首选的协议和求解器集成执行它。该团队还构建了一个 Brian 应用程序，您可以使用它来探索功能集。该团队希望通过向用户提供定期和自动支付设置选项等来扩展他们的产品。 Aperture Finance Aperture Finance 通过用户友好的协议提供流动性管理服务，彻底改变了 DeFi。它旨在通过受 GPT 启发的直观聊天框界面来增强 DeFi 用户体验，允许用户用自然语言表达他们的目标。第三方参与者（称为解决者）通过优化流程来处理请求，以确保高效且经济高效的执行。 Fungi Fungi 利用智能账户和账户抽象的力量来提供自我托管的 AI 代理体验。Fungi 允许用户通过其界面指示命令提示符，然后处理实时区块链数据并根据用户的指令自主执行操作。用户可以与 Fungi 聊天，加深对加密货币的理解，接受个性化指导，执行链上交易，创建定制的 DeFi 策略（Hyphas），甚至通过与社区分享来将这些 Hyphas 货币化。Fungi 作为一个代理网络，彼此互动并从过去的经验中学习，这是每个人都可以使用的金融超级智能。 Fungi 的工作原理如下：资料来源：https://words.odisealabs.com/defi-ai Fyde协议 Fyde 使用户能够通过存入多元化、人工智能管理的金库来更快地增加其加密货币持有量，这些金库锁定收益并根据市场表现和减少的波动性重新分配资产。用户可以将各种代币存入这些金库并收到 $TRSY，这是代表他们在金库资产中所占份额的代币。Fyde 的目标是在不同市场条件下保持一致的 $TRSY 流动性，使用户可以轻松进行交易。智能代理对 AI 身份验证层的需求在所有这些即将推出的人工智能和意图相关项目中，潜在的用例范围从抽象简单任务到授权人工智能代理执行复杂的 DeFi 策略以找到最佳收益。然而，这些人工智能代理面临两个主要挑战：它们无法真正实现自主：目前人工智能代理可以推荐链上操作并为用户准备交易，但仍然需要用户签署或批准这些操作。如果他们选择自动化，他们就会失去安全性：协议倾向于探索自动化的替代解决方案，例如批准、集中保管库、共享私钥对等，这些使协议成为资产的托管并带来重大风险。我们需要以用户定义权限的形式为人工智能提供护栏——严格定义人工智能可以签署哪些操作以及它无权签署哪些操作。因此，我们需要一个可以将交易授权委托给人工智能代理的解决方案，但仅限于特定的权限和规则。来源：金色财经
金色财经2024-05-31
一文概览主要AI智能体协议
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并简化用户的链上活动。通过开源开发和用PROMPT代币激励建设者，Wayfinder将扩展地图指令网络。它旨在将区块链和链下数据源相连，允许用户通过命令提示符轻松执行任务。 Noya是一个去中心化金融（DeFi）协议，它使AI智能体能够安全、精确地管理多个区块链的流动性。Noya有多个金库，每一个都迎合各自的用户意图配置文件需求。 Brian为开发人员提供API，供开发人员将其集成到他们的应用程序中，为用户提供生成web3交易的能力，通过提示词传递他们的意图，如“你可以在以太坊主网上的Uniswap上将10 USDC兑换为ETH吗？” Aperture Finance通过用户友好的协议提供流动性管理服务，将彻底改变DeFi行业。它有一个GPT支持的直观的聊天界面，允许用户用自然语言表达他们的目标。 Fungi利用智能账户和AA的强大功能，提供自我托管的AI智能体体验。它允许用户通过其界面指示命令提示符，然后它将处理实时区块链数据并根据用户的指令自主执行操作。 Fyde Treasury协议使用户能够通过向各种AI管理金库存款来更快地增加他们的加密资产，这些金库可以锁定收益并根据市场表现重新分配资产。用户可以将各种代币存入这些金库中获取相应的TRSY。 3、增长潜力在即将到来的AI&意图项目中，潜在的用例范围从抽象简单任务一直到授权AI智能体执行复杂的DeFi策略，为用户发现最佳收益。然而，这些AI智能体面临着两个主要挑战。挑战一：它们不可能真正自主。目前，AI智能体可以为用户推荐链上操作并准备交易，但仍然需要用户签名或批准。挑战二：如果它们选择自动化，他们就会失去安全性。协议倾向于探索自动化的替代解决方案，如审批、中央金库、共享私钥对等，这些都使协议成为你的资产的保管人，并且会引入重大风险。我们需要为AI设置护栏，这样它就不会签署它没有权力签署的交易。因此，我们需要一种解决方案，可以将交易授权委托给AI智能体，但只能在特定的权限和规则范围内进行交易。来源：金色财经
金色财经2024-05-29
海天瑞声：信达澳亚投资者于5月21日调研我司
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务合作，业务范围覆盖RLHF数据评分、Prompt改写、人机多轮交互等强化学习阶段数据需求。此外，为更好抢占大模型数据服务市场，公司正在通过前瞻性研究，持续探索拓展大模型相关数据服务范围以及服务能力，例如，通过研究数据清洗技术、模型评测数据集设计技术、大模型微调与应用等，进一步将数据服务拓宽范围至预训练以及模型评测阶段；同时，探索利用大模型技术，提升大模型数据的规模化生产效率。海天瑞声（688787）主营业务：AI训练数据的研发设计、生产及销售业务。海天瑞声2024年一季报显示，公司主营收入4064.53万元，同比上升41.04%；归母净利润-63.41万元，同比上升95.34%；扣非净利润-264.63万元，同比上升84.48%；负债率4.51%，投资收益219.41万元，财务费用5.05万元，毛利率71.92%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，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5600.66万，融资余额增加；融券净流入514.49万，融券余额增加。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据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2024-05-23

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