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OpenAI正式推出多模态GPT-4

的问题上失败，例如在它产生的代码中引入安全漏洞。GPT-4也可能在预测中自信地犯错。风险和缓解措施我们一直在对GPT-4进行迭代，使其从训练开始就更加安全，保持一致性，我们所做的努力包括预训练数据的选择和过滤、评估，邀请专家参与，对模型安全改进、监测，以及执行。 GPT-4与过去的模型会存在类似风险，如生产有害的建议、错误代码或不准确的信息。然而，GPT-4的额外能力还导致了新的风险面。为了明确这些风险的具体情况，我们聘请了50多位来自人工智能对接风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家对该模型进行对抗性测试。他们的参与，使我们能够测试模型在高风险领域的行为，这些领域需要专业知识来评估。来自这些领域专家的反馈和数据，为我们缓解和改进模型提供了依据。比如说，我们已经收集了额外的数据，以提高GPT-4拒绝有关如何合成危险化学品的请求的能力。 GPT-4在RLHF训练中加入了一个额外的安全奖励信号，通过训练模型来拒绝对此类内容的请求，从而减少有害产出（由我们的使用指南定义）。奖励是由GPT-4的分类器提供的，它能够判断安全边界和安全相关提示的完成方式。为了防止模型拒绝有效的请求，我们从不同的来源（例如，标记的生产数据，人类的红队，模型生成的提示）收集多样化的数据集，并在允许和不允许的类别上应用安全奖励信号（存在正值或负值）。与GPT-3.5相比，我们的缓解措施大大改善了GPT-4的许多安全性能。与GPT-3.5相比，我们将模型对非法内容的请求的响应倾向，降低了82%，而GPT-4对敏感请求（如医疗建议和自我伤害）的响应符合我们的政策的频率提高了29% 总的来说，我们的模型级干预措施增加了诱发不良行为的难度，但仍然存在 "越狱 "的情况，以产生违反我们使用指南的内容。随着人工智能系统的风险的增加，在这些干预措施中实现极高的可靠性将变得至关重要。目前重要的是，用部署时间的安全技术来补充这些限制，如想办法监测。 GPT-4和后续模型，很有可能对社会产生正面或者负面的影响，我们正在与外部研究人员合作，以改善我们对潜在影响的理解和评估，以及建立对未来系统中可能出现的危险能力的评估。我们将很快分享我们对GPT-4和其他人工智能系统的潜在社会和经济影响的更多思考。训练过程和之前的GPT模型一样，GPT-4基础模型的训练是为了预测文档中的下一个单词，并使用公开的数据（如互联网数据）以及我们授权的数据进行训练。这些数据是来自于极大规模的语料库，包括数学问题的正确和错误的解决方案，弱的和强的推理，自相矛盾的和一致的声明，以及种类繁多的意识形态和想法。因此，当被提示有一个问题时，基础模型可以以各种各样的方式作出反应，而这些反应可能与用户的意图相去甚远。为了使其与用户的意图保持一致，我们使用人类反馈的强化学习（RLHF）对模型的行为进行微调。注意，模型的能力似乎主要来自于预训练过程，RLHF并不能提高考试成绩（如果不主动努力，它实际上会降低考试成绩）。但是对模型的引导来自于训练后的过程--基础模型需要及时的工程，甚至知道它应该回答问题。可预测的扩展 GPT-4项目的一大重点是建立一个可预测扩展的深度学习栈。主要原因是，对于像GPT-4这样非常大的训练运行，做大量的特定模型调整是不可行的。我们对基础设施进行了开发和优化，在多种规模下都有非常可预测的行为。为了验证这种可扩展性，我们提前准确地预测了GPT-4在我们内部代码库（不属于训练集）中的最终损失，方法是通过使用相同的方法训练的模型进行推断，但使用的计算量要少10000倍。我们认为，准确预测未来的机器学习能力是安全的一个重要部分，相对于其潜在的影响，它没有得到足够的重视（尽管我们已经被几个机构的努力所鼓舞）。我们正在扩大我们的努力，开发一些方法，为社会提供更好的指导，让人们了解对未来系统的期望，我们希望这成为该领域的一个共同目标。开放式人工智能评估我们正在开源OpenAI Evals，这是我们的软件框架，用于创建和运行评估GPT-4等模型的基准，同时逐个样本检查其性能。我们使用Evals来指导我们模型的开发（包括识别缺点和防止退步），我们的用户可以应用它来跟踪不同模型版本（现在将定期推出）和不断发展的产品集成的性能。例如，Stripe已经使用Evals来补充他们的人工评估，以衡量他们的GPT驱动的文档工具的准确性。因为代码都是开源的，Evals支持编写新的类来实现自定义的评估逻辑。然而，根据我们自己的经验，许多基准都遵循一些 "模板 "中的一个，所以我们也包括了内部最有用的模板（包括一个 "模型分级Evals "的模板--我们发现GPT-4有令人惊讶的能力来检查自己的工作）。一般来说，建立一个新的评估的最有效方法是将这些模板中的一个实例化，并提供数据。我们很高兴看到其他人能用这些模板和Evals更广泛地建立什么。我们希望Evals成为一个分享和众包基准的工具，最大限度地代表广泛的故障模式和困难任务。作为后续的例子，我们已经创建了一个逻辑谜题评估，其中包含GPT-4失败的十个提示。Evals也与实现现有的基准兼容；我们已经包括了几个实现学术基准的笔记本和一些整合CoQA（小的子集）的变化作为例子。我们邀请大家使用Evals来测试我们的模型，并提交最有趣的例子。我们相信Evals将成为使用和建立在我们的模型之上的过程中不可或缺的一部分，我们欢迎直接贡献、问题和反馈。 ChatGPT Plus ChatGPT Plus用户将在chat.openai.com上获得有使用上限的GPT-4权限。我们将根据实际需求和系统性能调整确切的使用上限，但我们预计容量将受到严重限制（尽管我们将在接下来的几个月里扩大和优化）。根据我们看到的流量模式，我们可能会为更高的GPT-4使用量引入一个新的订阅级别，我们也希望在某个时候提供一定数量的免费GPT-4查询，这样那些没有订阅的用户也可以尝试。 API 要获得GPT-4的API（使用与gpt-3.5-turbo相同的ChatCompletions API），请可以去OpenAI的官方Waitlist上注册。结论我们期待着GPT-4成为一个有价值的工具，通过为许多应用提供动力来改善人们的生活。还有很多工作要做，我们期待着通过社区的集体努力，在这个模型的基础上进行建设、探索和贡献，共同对模型进行改进。参考文献：1.https://openai.com/research/gpt-4 2.https://techcrunch.com/2023/03/14/openai-releases-gpt-4-ai-that-it-claims-is-state-of-the-art/ 3.https://www.theverge.com/2023/3/14/23638033/openai-gpt-4-chatgpt-multimodal-deep-learning 来源：金色财经

金色财经2023-03-15

从智能合约到机器学习：NFT 与 AI 技术的结合

之一，但由于智能合约的复杂性，常常存在安全漏洞和被黑客攻击的风险。而通过 AI 技术可以对智能合约代码和机制进行安全分析，并给出检测结果。使用机器学习算法和数据集对 AI 模型进行训练，来识别智能合约中的漏洞、受到的攻击行为及可疑操作等异常行为。分别在部署前对代码快速检测潜在漏洞与安全风险，再对部署完的合约进行检测，将检测结果可视化输出，以图表等方式呈现，并给出对应修复方案。 4）基于 AI 算法创造加密艺术品： AI 技术可以生成独特的 NFT 艺术品，为 NFT 市场带来新的艺术风格和创意。例如，AI 可以使用深度学习算法生成具有独特纹理和形态的数字艺术品，并通过自适应学习来优化生成的艺术品的质量和独特性。例如 Art Blocks 是一个策展 AI 艺术的顶级平台，它使用一种名为“生成式对抗神经网络” （GAN）的技术来创建艺术作品，这种技术使用深度学习算法来生成图像，使得每件艺术品都是独一无二的。 5）基于 AI 算法的动态 NFT 大多数“传统” NFT 通常以图像或音频文件的形式呈现，无法演进也无法与用户进行互动，持有者只能以一些局限的方式与其进行有限的互动。而当 NFT 被嵌入 AI 语言模型后相较而言就更有活力，不仅能基于用户输入与人互动提高交互性，除此之外它们具备学习能力，可自己创造新内容并且还能提供动态体验。 6）保护 NFT 作品的版权： AI 技术可以用于保护 NFT 作品的版权。通过使用 AI 技术，可以检测和识别网络上的侵权行为，及时发现侵权行为并采取相应的措施。此外，AI 技术还可以加密和验证 NFT 作品的版权信息，确保作品的版权归属不会被篡改或争议。 7）个性化推荐和服务： AI 技术可以通过分析 NFT 交易的历史数据和用户行为，为用户提供个性化的推荐和服务。例如，交易市场/数据分析平台应用 AI 可以根据用户的偏好和历史交易记录，可以推荐符合用户兴趣和需求的 NFT 作品，从而提高用户满意度和购买转化率。二、AI 对 NFT 领域的影响 AI 正在重塑各行各业的前景，NFT 也不例外。NFT 等区块链技术与 AI 结合的发展趋势必然将对 NFT 市场产生深远的影响，从当前的市场情况来看，这种结合可以为 NFT 市场带来更多更大的机会和挑战，那么在这种发展趋势下可能对市场带来哪些影响呢？ 1）更高效的市场运作：NFT 和 AI 的结合将为 NFT 市场提供更多的自动化服务，从而提高市场的效率和运作速度；更多智能化内容和交易系统，将吸引更多投资者和用户进入市场，从而增加市场的规模。不仅可以根据用户数据和市场需求，还能更好地推广 NFT 内容，提高 NFT 内容的市场知名度和认可度。通过将 AI 功能整合到 NFT 市场、预言机或 NFT 数据平台等构建模块中，可以为实现 NFT 整个生命周期的智能化奠定基础。想象一下，NFT API 能够从链上数据集中提取智能指标，或利用计算机视觉方法，提供智能建议给用户，从而为 NFT 交易提供更为智能化和高效的服务。数据和智能 API 将成为 NFT 的重要组成部分，为 NFT 市场的稳健发展提供更强的支持。 2）创造新的商业模式：NFT 和 AI 的结合将会创造新的商业模式和现金流，例如 NFT 艺术品评估：AI 可以用于评估 NFT 艺术品的真实价值，通过图像识别和情感分析算法来分析 NFT 艺术品的内容和情感表达。这样的商业模式可以帮助 NFT 持有者更好地了解其 NFT 的价值和潜在市场需求。 3）更加安全和稳定的技术支持：AI 技术可以帮助智能合约更好地保障 NFT 项目的版权和交易安全，从而提高安全性和可靠性。例如 AI 可以使用机器学习技术来监控和检测 NFT 交易中的异常行为，例如未经授权的访问或非法交易；AI 可以使用智能合约管理技术来管理 NFT 交易，并确保交易的公正和透明等等。三、未来发展趋势除了以上的结合影响及前景，两者结合在未来会有怎样的发展趋势呢？一方面，NFT 等区块链技术的普及将会为 AI 技术提供更多的数据源和场景；另一方面，AI 技术的发展将会为 NFT 市场带来更多的创新与应用，帮助 NFT 市场更好地满足用户需求和市场需求，促进市场的健康发展；此外，NFT 与 AI 技术的相结合还可能会引发新的商业模式和产业链的形成，这些新的产业链将会为 NFT 市场带来更多的机遇与挑战。总之，AI 技术的加入将为 NFT 市场注入更多创新和活力，无论是在市场监管、NFT 评估、版权保护等方面，AI 技术都将扮演越来越重要的角色。NFT 与 AI 技术结合的未来发展趋势非常广阔，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信在未来会带来更多的创新和突破，助力数字艺术和数字经济的繁荣发展。因此，对于 NFT 从业者来说，积极拥抱 AI 技术，深入研究和应用，将是未来的必然趋势，Web3 领域也终会共同开启数字资产的新时代。来源：金色财经

金色财经2023-03-13

硅谷银行破产对数字货币带来的推进有哪些

但并不意味着加密货币就不存在技术缺陷或安全漏洞。事实上，近年来已经发生了多起针对加密货币交易平台、钱包服务商或用户的黑客攻击事件，造成了巨额损失。此外，由于区块链技术还处于不断创新和完善阶段，可能出现兼容性问题、分叉现象或网络拥堵等问题。四、社会与道德风险。由于加密货币具有匿名性和隐私性，它可能被用于非法活动或犯罪行为，如洗钱、逃税、贪污贿赂、恐怖主义融资等。这不仅损害了社会秩序和公共利益，也影响了加密货币本身的信誉和声誉。此外，在一些国家或地区，在没有充分认识到其风险和后果的情况下盲目参与或推广加密货币交易活动，并没有真正提升人们的福祉水平。综上所述，在未来一段时间内，加密货币仍将面临着各种复杂而棘手的问题，并需要各方共同努力寻求合理有效的解决方案。加密货币是一种基于区块链技术的数字资产，具有去中心化、匿名性、不可篡改等特点。加密货币市场在近年来经历了快速发展和波动，引起了全球各国政府、央行和监管机构的高度关注。加密货币市场面临着多方面的挑战和风险，包括：法律法规缺乏统一标准和协调机制，导致监管空白或冲突；加密货币交易平台存在安全漏洞和欺诈行为，损害投资者利益；加密货币价格受到投机炒作和市场情绪的影响，波动剧烈；加密货币挖矿消耗大量能源，造成环境污染和资源浪费；加密货币可能被用于洗钱、逃税、恐怖融资等非法活动，威胁金融稳定和社会秩序。为了促进加密货币市场的健康发展，保护投资者权益，维护金融安全和社会公共利益，我们提出以下建议：建立全球性的加密货币监管协调机制，制定统一或兼容的法律法规框架；强化对加密货币交易平台的许可、监督和审计，规范其业务行为和信息披露；建立有效的加密货币价格形成机制，打击投机炒作和操纵行为；推动加密货币挖矿向低碳化、节能化方向转型，减少对环境的负面影响；加强对加密货币交易主体的身份验证和风险评估，防范非法活动和金融犯罪。加密货币是一种使用密码学原理来确保交易安全及控制交易单位创造的数字支付系统。它不依赖银行或中央机构来验证交易，而是通过去中心化的网络节点来达成共识。加密货币的市值在过去一年内经历了大幅波动，目前总市值约为1万亿美元，其中比特币占据了最大的份额。加密货币的未来发展将取决于技术创新、政策监管、社会接受度等多方面因素。来源：金色财经

金色财经2023-03-13

金色观察 | BanklessDAO：详述以太坊Shapella升级

将上线，这两个质押协议将成为攻击者寻找安全漏洞的主要目标。以太坊将永远不会…… 在以太坊合并之前，大家普遍怀疑以太坊是否会实现PoS。几个月前，大家普遍怀疑提款功能。接下来将是分片。感谢核心开发人员和每一位在这个近十年之久的项目中发挥作用的贡献者。在所有的质疑和严厉的批评声中，如果没有这些努力付出，我们在DeFi和更广泛的以太坊生态中所享有的一切都是不可能的。让我们共同期待Cancun升级。来源：金色财经

金色财经2023-03-10

炒作之外：2023年企业对元宇宙的真正期望是什么

全性极低的虚拟空间，或者因元宇宙诈骗、安全漏洞、隐私侵犯、数据保存制裁或税收处罚的受害者而登上新闻。这虽然有些危言耸听，但在元宇宙管理方面，其实并不需要企业建立全新的风控体系，相反，企业通常可以利用已有的规则，对其进行调整以面对新风险并加深信任。其中，至少需要考虑六个主要领域新的信任和风险，包括经济、数据、治理（网络安全）、数字身份、用户体验和持久性。在管理元宇宙风险上，指导原则是预先和贯穿设计信任：如果企业的元宇宙计划还在拟定之初，就将风险管理嵌入其中，可以大幅降低后期的运营与管理成本。其他关键点包括： 1.提升企业高管的技能，如果高管不了解元宇宙，那么其所做出有关元宇宙的战略决策是有风险的。 2.创建专业的风控体系。 3.强化跨行业协作机制，元宇宙涉及大量跨领域、学科合作，为协作效率带来了巨大的挑战。 AI和XR将成为推动转型的元宇宙的核心要素普华永道对于VR（虚拟现实）领域发展充满期待。目前，普华永道现已将其用于入职、培训、工作场所协作、客户体验等。然而，除了VR还有很多进入元宇宙的途径，例如从AR（增强现实）设备到笔记本电脑和智能手机。同时，普华永道认为AI（人工智能）将是基础性但仍具有变革性的技术。AI可以从大量数据和模拟中得到训练，例如数字化身如何交易、如何娱乐或工作、如何与品牌互动等，AI甚至可以让那些没有技术经验的人创造身临其境的体验虚拟世界。正如用户无需成为程序员即可设计网页一样，用户也无需成为专业的技术人员即可创建元宇宙空间。AI未来还可以更进一步地赋能“数字人”行业，甚至还让“数字人”实现类似真人的互动体验。不可否认的是，AI在发展过程中也在不断产生新的问题，包括潜在的偏见、深度造假和滥用等体验。它们将引发新的合规挑战，作为应对策略，相关部门也将出现针对AI推出新的法规。在元宇宙时代，AI的发展之道，在于发展更加安全且合规的技术，AI将会按照设定的规则做事，成为更普遍地升级数据战略和治理之间的良性杠杆。毕竟，大多数公司不仅没有准备好使用AI来充分利用元宇宙的数据机会，也没有全意识到他们可以从现有数据中发现潜在价值。元宇宙将重新定义每一位企业领导者的议程在未来，元宇宙技术将渗透到公司业务的方方面面。在普华永道的调查中，82%的企业表示，他们预计元宇宙计划将在三年内成为业务活动的一部分。由于元宇宙可能无处不在，每位企业高管都应该参与其中扮演关键角色，不光是技术领域的管理层，尤其是业务领域的高管，同样需要原宇宙在业务领域的作用。例如：首席执行官（CEO）和董事会：设定战略重点，为不断变化的客户和员工期望做好业务准备，并先于新的威胁和风险。首席运营官（COO）：帮助实施新工具和技术。首席营销官（CMO）：为身临其境的数字世界重新思考客户参与、体验设计和品牌建设。首席财务官（CFO）：注意元宇宙中数字资产的使用比重，了解可能正在处理关键交易的新第三方，仔细评估投资分配并更新SOX对财务报告的控制。首席人力资源官（CHRO）：部署元宇宙工具用于招聘、入职、培训、连接和协作。总法律顾问：引导企业合规开展元宇宙数据和资产利用。这些非技术主管将需要彼此密切合作，并与首席数字官、首席创新官、首席信息官和首席信息安全官密切合作，他们将创建（和保护）企业的元宇宙基础设施、体验和数据管道。在企业开展元宇宙业务的过程中，不仅需要团队提升技能水平，同时未来避免高管相互掣肘，公司应该设针对元宇宙活动的负责人，可以从现有的职位中衍生而来，或是设立全新的岗位，其首要任务之一将是加强高管之间的沟通。元宇宙将成为一股向善的力量在企业越来越重视ESG（环境、社会和治理）的今天，元宇宙同样大有可为。例如，元宇宙会议可以取代一些面对面的会议，并削减商务旅途带来的碳排放。在元宇宙中运营的数字孪生可以提高效率。元宇宙虚拟店面可以让消费者试用实体产品的数字复制品，减少货品的运输需求。借助区块链技术，可以帮助追溯原材料的来源，以减少供应链中对环境的破坏。为使元宇宙计划成为一股向善的力量（或是为实现ESG目标），指导原则与风险管理一样重要。如果企业尽早嵌入ESG目标（包括多元化目标）和相关控制措施，不仅有利于提前规划，还会吸引更多投资者、员工和其他利益相关者对构建它的支持。这也将催生出一套体系标准，以衡量元宇宙计划和关键元宇宙支持技术对ESG的影响。企业将争夺以前不需要的技能任何新技术都伴随着新技能的出现，元宇宙和它所涉及的技术也需要一些高度专业化的技能。其中一些技能在几年前几乎不存在，比如在面对快速发展并成为元宇宙载体的Web3生态中，需要实现进行交易的监控和验证、数据的收集和保护。有些技能或许并不是崭新的，以前可能只存在于特定部门，例如企业是否有3D建模师以及3D艺术家和设计师来帮助创造身临其境的体验。除非是一家游戏公司，否则其他企业很难应用这类技能。如果企业对这种需求持怀疑态度，可以考虑一下互联网及其催生的所有新工作岗位。当然，许多企业领导者对网页设计师和互联网用户体验专家的需求持怀疑态度，而且大多数人甚至没有想到在网络上运行所需的所有新网络安全和数据科学技能。由于其中许多技能已经供不应求，需要尽早进行储备培养。企业可以通过元宇宙的基础技能训练，包括现成的培训模块来培养高度专业化的技能，企业可能需要更积极的方法，如派遣技术专家到相邻领域进行重点培训、招聘新员工、并与提供关键技能的第三方联盟。为现实的下一次演变做准备元宇宙的出现，让行业终于前所未有地以更加完整、无缝地实现数字和物理世界的融合，我们所有的六个预测都有助于解决元宇宙的真正变革问题：通过物理与数字身份的结合，产品和资产能够实现跨平台的共享与交易，并使其比以往更加值得信赖。这些都是元宇宙为企业带来的改变，面对全新的产业风向，企业也需要顺势而为，为元宇宙的全面爆发做好准备，而这些准备将成为企业在新时代下的“先发制人”的资本。来源：金色财经

金色财经2023-03-10

比特币价格历史堪称一部史诗巨制（上）：2009 — 2017年

-431美元 1月4日，位戳遭遇严重的安全漏洞，损失约19，000 BTC，当时市值约为510万美元。比特币以314美元的价格开始了新的一年，与2014年相比保持相对平静，波动性很小，更多的是整合。以太坊于7月30日推出，其平台引发了数千种新加密货币的诞生，这些货币渴望在未来几年与比特币竞争。 2015年6月22日，加文·安德森出版了《BIP 101》这要求增加块的大小。街区规模的战争8月继续与加文·安德森和迈克·赫恩建议将块大小限制增加到20 MB。 9月，美国商品期货交易委员会(CFTC)将比特币定义为商品。相比之下，欧盟在10月决定不对加密交易征收增值税。这有效地将比特币定义为一种货币。 2016年:价格回升价格范围:434-966美元第二次比特币减半发生在7月9日，全年比特币价格相对稳定，夏季月份交易价格在350美元至700美元之间，仅在年底触及966美元。 2016年的标志是比特币交易所被黑Bitfinex这导致近12万BTC从用户处被盗。 2017:加密和ICO热价格区间:998美元至14245美元与2013年一样，2017年也是比特币历史性的一年。今年年初，价格徘徊在1000美元左右，5月中旬突破2000美元，12月15日飙升至19892美元，在不到12个月的时间里上涨了20倍。上图指的是比特币在加密货币市场的主导地位。随着数千种新加密货币的诞生，以及ICO热潮的爆发，比特币的统治地位急剧下降，投资者资金和赌博资金从比特币进入替代比特币市场。 ICO热潮标志着风险投资公司已经到来，数以千计的加密项目开始获得资金，将加密市场变成了某种赌场。顺便说一句，围绕比特币的错误信息和FUD在这个时候增加了。 8月2日，一家主要的比特币交易所Bitfinex遭到黑客攻击，近12万BTC(当时约6000万美元)被黑客窃取。比特币价格在短短30分钟内立即暴跌14%，至214美元，随后在同一天反弹——这是典型的闪电崩盘。 8月，比特币网络实施了一项重大升级——seg wit，这在一定程度上缓解了比特币的可扩展性问题，并实现了闪电网络。在9月初突破5000美元后，有消息称，中国受通缉的为了打击比特币和加密货币，价格跌至3600美元左右。到10月份，加密货币已经恢复到5000美元，接下来的2万美元的史诗般飙升正在等待。比特币期货合约于去年12月首次推出，在芝加哥商业交易所(CME)交易。 2017年是所有人都注意到比特币的一年，从机构和散户投资者到政府和经济学家。他们都开始了自己支持或反对比特币的战斗。关注公众号：币然之路感谢阅读，我们下期再见！来源：金色财经

金色财经2023-03-09

Web3项目创意 Web3NFT链游开发

和加密。区块链的共识机制和设计使其不受安全漏洞的影响。安全质量将逐渐提高，而现在只有 51% 的攻击。 WEB3 项目的 10 个有趣想法我们已经了解了什么是 Web 3.0 及其优势，现在我们可以查看一些涉及去中心化互联网、区块链和其他元素的商业理念。 1.音乐NFT平台最有前途的 Web3 创意之一是音乐平台。想象一个应用程序，其中歌曲是 NFT，而专辑是 NFT 收藏。您可以购买或出租、出售或赠送此 NFT。它比功能有限、服务单一的 Apple Music 或 Google Play Music 方便得多（如果您在 Google Music 上购买专辑，则无法在 Apple Music 上收听，反之亦然）。 2.游戏 NFT 市场 NFT 可以为游戏提供机会。将 NFT 用作魔兽世界中的剑和 Fortnite 中的霰弹枪会很好。但是，仍然没有人实施这个想法。游戏特许经营权的所有者不会从中受益。您可以出售与一款游戏相关的 NFT——利润更高。您可以启动一个 P2P 平台，玩家可以在该平台上用一款游戏的 NFT 换取另一款游戏的 NFT。 3.去中心化社交网络社交网络之所以好，是因为它们提供与他人的互动、分享我们的想法，并通过内容赚钱。但是平台收集了大量的个人信息。此外，社交媒体会在不询问我们的情况下使用我们的数据来满足他们的需求。 Web3 社交网络不会有这些缺点它将是安全的，并且只有在您同意的情况下才会收集您的数据，您可以删除它或拒绝访问。此外，您将拥有对您创建的内容的所有控制权和权利 4.去中心化社交交易社交交易是指专业交易员在加密货币或外汇市场上进行交易，而其他交易员自动重复交易。交易通过不同的中心化平台进行复制，每笔交易都会收取一小部分，无论交易成功还是交易者亏损。这些平台的问题是孤立的，而且声誉不佳。它可以通过收费窃取用户的资金。并且用户无法验证平台的透明度，因为所有操作都是秘密的。区块链技术解决了这些问题。开源代码让交易者看到透明的平台，智能合约保证跟单交易的安全和透明。区块链上的数据是不可更改的，有交易者不同策略效率的相关信息 5.去中心化投票平台 Web3 工具具有匿名性、安全性和透明度，因此这对于在线投票很重要。它可以是总统的在线选举，也可以是学校菜单的投票。 6.延迟行动平台另一种实施区块链的方法是为未决操作构建网站或应用程序。例如，在 YouTube 上发布视频、在特定日期后向特定地址发送电子邮件或自动报警。它可以帮助发布重要新闻（匿名和避免泄密）、宣布会议等。区块链和智能合约将提供帮助。 7.去中心化彩票很多人不相信彩票和赠品。您无法验证抽奖机制；因此，即使彩票为博主的观众提供彩票或书籍，您也可以避免。开源代码和区块链上的 Web3 彩票将解决这个问题。您可以检查其功能。可能的问题是开发一种随机给出数字、字母或单词的算法。问题是随机化系统确实没有显示随机结果。它们根据高斯或其他系统显示随机数。 8.P2P共享服务也许您已经使用过 Airbnb 服务，或者听说过该平台可以让您在全球范围内出租或出租公寓。它很方便，但也有相当大的缺点：缺乏透明度、费用高和缺乏安全性。这些都是中心化系统的问题，只有去中心化的平台才能解决。在 Web3 中，此类平台将在区块链上运行，从而使它们更加安全且更具成本效益。它不仅涉及 Airbnb，还涉及 Uber（出租车）、Car2Go（汽车共享）、BCycle（自行车共享）和 Le Tote（共享衣服和配件）。所有这些服务都可以建立在区块链上；它们将使它们更透明、更安全、更便宜且运行速度更快。 9.DAO 即服务 DAO 是一个具有共同目标的组织或一群人。在这种情况下，从章程到寻找承包商都是通过使用加密货币令牌进行投票来决定的。智能合约有助于透明、安全地进行投票并计算其结果。有很多去中心化的自治组织。但是，没有任何平台可以轻松地以特定的重点运行 DAO。如果你会建立这样一个平台，它可能会很时髦。 10. NFT游戏即将成功的 Web3 理念是 NFT 视频游戏。诚然，有很多 NFT 游戏，但市场需要更好的 NFT 游戏，因为 NFT 游戏现在已经厌倦了糟糕的图形。玩它们的唯一原因是制作 NFT 并出售它们。 Web 3.0 的特点：用户应该成为其内容的完全所有者，前提是不可能进行未经授权的审查用户应该能够通过他们的内容获利网络用户积极参与确保网络的功能，从而创建该网络的基础设施。价值分配算法（例如，通过加密货币）刺激积极参与用户将拥有他们的数据，这些数据高度匿名化（数据存储在区块链中，而不是在中心化公司的服务上，服务授权可以通过签署数字证书、提供令牌、执行哈希函数、或以智能合约为条件的任何其他方式）最后的想法鉴于区块链技术的积极发展和实施，Web 3.0 是大众用户很快使用互联网的概念。假设新的在线网络将没有 Web 2.0 的发展所导致的负面影响。它将允许人们完全拥有和管理他们创建的内容，并将他们的数据匿名化，从而使互联网更加透明和安全。来源：金色财经

金色财经2023-03-08

比特币 OTC 之王谢幕：重走 LocalBitcoins 的兴衰十年

金色财经2023-03-07

华尔街日报：中国国家数据局即将成立，集中管理全国海量数据存储

外国商业伙伴共享的数据，检查潜在的国家安全漏洞。新的数据监管机构还将调查数字领域的各种问题，如利用算法操纵数据或诱导未成年人上网成瘾，以及查明容易受到网络攻击的数据安全漏洞。该计划将为数据治理带来更精简的方法，在企业处理越来越多的数据规则和法律时，建立一个单一的数据相关问题的监管机构。但熟悉该计划的技术高管对新的监管机构是否会扼杀已经受到打击的技术部门的创新表示担忧。目前中国的数据监管由多个机构负责，包括中国网络空间管理局、工业和信息化部以及国家发展和改革委员会。业内高管表示，多个机构的参与有时会让企业感到困惑，不知道该找哪个机构处理合规问题。而新的国家数据局将拥有与国家反垄断局类似的地位，反垄断局由一名副部级官员领导。2021年反垄断局从一个小部门升格后，变得更有能力获取各政府机构的资源，从而审查合并和收购。世界各地的监管机构一直在处理数字活动所产生的大量数据。欧洲在2018年开始执行一项强有力的隐私法即《一般数据保护条例》。在没有联邦一级数据隐私法律的美国，联邦贸易委员会一直在探索新的法规，加强在线隐私保护。在消费者对数据隐私日益关注的情况下，中国政府也出台了各种法律和法规，监督互联网公司对数据的处理，这与全球监管趋势一致。近年来，中国已经遏制了科技公司的数据收集，尽管政策分析家们表示，这一规则不太可能限制国家对监控的广泛使用。中国禁止某些数据离开中国，特别是对国家安全至关重要的数据，要求在向海外发送某些数据时获得监管部门的批准，同时迫使互联网公司与监管机构分享一些算法。这些规则导致公司的合规成本不断增加。包括苹果公司和特斯拉公司在内的跨国公司已经在中国建立了新的数据中心，以在当地存储更多数据。国内公司和跨国公司都在通过昂贵而耗时的步骤来规划数据的传输方式。监管机构的负担也在增加。他们必须审查企业提出的与海外数据转移有关的大量安全审查申请，以及检查各种数据做法。当涉及到监管算法时，一些技术专家提出了政府官员是否具备处理这种审查的专业知识的问题。

白兔捣药秋复春2023-03-06

竞争加剧？滴滴重返市场美团计划重组美团打车服务，减少平台员工数量

提供叫车服务。滴滴的中国服务在因数据安全漏洞被罚款12亿美元后，于今年1月被允许恢复新用户注册。美团做出这一决定之际，许多科技同行也在评估非核心业务，并随着经济放缓削减成本。美团去年受到新冠疫情限制措施的严重打击，但在上季度停止对新举措的大量投资后，美团公司最终扭亏为盈。

白兔捣药秋复春2023-03-06

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