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构建可持续DePIN的关键——动态奖励
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月的时间里创建了一个强大的、无需许可的机器学习云。在DePIN加密经济之前，这些事情简直是不可能的。 DePIN是一个令人兴奋的未来愿景，但要使其不仅仅成为一时的新潮，新项目必须从这一领域的先行者中汲取经验。第一批DePIN项目尝试了许多不同的模型，犯了很多错误，并从中吸取了教训。然而，这些经验似乎已经消失在记忆的黑洞中。在没有这些上下文的情况下，新的DePIN项目有可能创造一个繁荣与衰退的循环，这将给整个行业留下污点。更广泛地说，对于任何想要参与 DePIN 的人来说，在评估 DePIN 项目是否有可能取得长期成功时，这些倾向也是需要理解的关键点。静态奖励陷阱代币以游戏化的方式作为奖励，鼓励贡献者共同构建一个大于各个部分之和的产品。另一方面，产品的使用会导致代币被消耗。为了可持续发展，DePIN 项目需要一个合理的策略来产生供应，也许更重要的是，产生对产品的真正需求。如果没有这一点，对代币的需求纯粹是投机性的——一种模因币，而不是一个可以影响数十亿人生活的有用的基础设施项目。使用正确的工具生成供应是容易的：为工作提供代币。棘手的部分是弄清楚要给多少。不能给得太多，以至于在后期的增长阶段没有可供分配的，但也不能给得太少，以至于没有人愿意参与工作。新项目还需要特别注意“冷启动”问题：一个新网络在有一个、甚至一百个贡献者的情况下无法提供太多价值；在考虑满足需求之前，它需要达到某个阈值规模。产生真正的需求从根本上来说更困难——你必须快速找到适合市场的产品。根据我们的经验，它有助于关注一个非常现实的痛点，而去中心化方法具有独特的定位来解决。走捷径是很诱人的，我们见过的最常见的捷径是采用静态而不是动态奖励。我们称之为“静态奖励陷阱”。如果你让贡献者仅仅因为参与项目而获得奖励，无论他们增加了多少价值，一开始就更容易吸引他们。但从长远来看，静态奖励是致命的，因为它们破坏了网络的潜在激励结构。想象一下，如果 Helium 为每个 5G 热点提供相同的静态奖励，无论它安装在人们生活和工作的地方（如曼哈顿），还是人烟稀少的地区（如死亡谷）。没有动力去增强人们最需要的地方的覆盖范围，从而阻碍了其实现通信民主化并击败中心化手机提供商的使命。想象一下，如果为每个行车记录仪发出相同的静态奖励。这将是一场灾难。人们可以通过在任何汽车中安装行车记录仪来获得奖励，甚至可以在车道上多放一辆几乎没人驾驶的汽车。他们可以在同一辆车上安装 5 到 10 个行车记录仪，在一遍又一遍地捕捉相同的地图数据的同时获得额外的奖励。如果 DePIN 项目平等对待所有贡献——到处给予奖励——它们将无法在任何地方达到临界质量。生产力需要成为协议的口头禅：为最无用的贡献建立基线奖励，然后关注质量并彻底拒绝重复工作或低质量数据。使用实用代币来调整激励措施是 DePIN 的超能力。但如果一个项目落入静态奖励陷阱，贡献者就没有动力去帮助让产品长期变得更好。不要藉此来换取短暂的增长。动态奖励的设计大多数 DePIN 项目的动态奖励有四个主要维度。他们是：地理（基础设施在某些地方比其他地方更有价值）；贡献者生产力（生产力较高的贡献者应获得更多奖励）；贡献者质量（更高质量的贡献值得更多奖励）；网络进度（更有用的网络总体上应该产生更多奖励）激励设计并不容易。但如果 DePIN 建设者保持专注，并且如果利益相关者让他们承担责任，我们就可以发挥 DePIN 的潜力，并建立一个世界，其中更多的人类关键基础设施由使用它的人拥有和运营。来源：金色财经
金色财经2024-01-09
数字化金融浪潮：科技引领财经新纪元
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险管理到客户服务，都展现出强大的潜力。机器学习算法能够分析大规模的金融数据，帮助机构更好地预测市场趋势、管理风险。智能客服、智能投顾等智能化服务也为用户提供了更加个性化和高效的金融体验。大数据挖掘商机大数据技术的兴起为金融行业带来了巨大商机。通过分析海量的交易数据、用户行为等信息，金融机构能够更好地理解市场动态、制定精准的营销策略。同时，大数据还为信用评估、反欺诈等方面提供了强大的支持，提高了金融决策的准确性。数字化货币的崛起随着数字化金融的发展，数字货币作为一种全新的支付方式逐渐崭露头角。比特币等加密货币的兴起引发了对传统货币体系的重新思考，各国央行也纷纷探讨发行数字化货币的可能性。数字货币的去中心化、跨境支付的便捷性，使其在国际贸易和跨境资金流动中逐渐发挥着重要作用。金融科技创新的挑战与机遇数字化金融的快速发展不仅带来了巨大的机遇，同时也带来了一系列挑战。金融科技创新的速度与传统监管的落后，使得金融市场面临着监管漏洞、数据隐私等问题。在追求创新的同时，金融机构也需要更加注重风险管理，确保金融系统的稳定性。未来展望：数字化金融生态系统的建立未来，数字化金融有望形成一个更加完善的生态系统。区块链、人工智能、大数据等技术将进一步融合，形成更为高效、智能的金融服务。数字货币可能成为更广泛使用的支付手段，金融机构也将更加注重数字化创新和客户体验。数字化金融正引领着财经新纪元的到来。区块链、人工智能、大数据等技术的不断创新与应用，为金融行业带来了前所未有的机遇和挑战。在全球数字化经济的浪潮中，金融机构将不断探索创新路径，推动数字化金融生态系统的建立，迎接未来更加数字化、智能化的金融时代。来源：金色财经
金色财经2024-01-08
250亿美元！英特尔再添一座新工厂
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协作、自然语言处理、图形神经网络、自动机器学习等方面取得了重大成就。英特尔股票仍然便宜首先，英特尔在前几个季度的表现出色，超出了市场普遍预期。上个季度，英特尔的营收超出预期5.6亿美元，每股收益超出预期，几乎翻了一番，达到0.41美元。下一份收益报告预计将于1月25日盘后发布。每股收益增长可能改善来源：SeekingAlpha.com 英特尔对每股收益的普遍预期显示，今年的每股收益应该在2美元左右。然而，更高的预期意味着英特尔可能达到分析师预期的高端区间，今年每股收益可能达到2.20-2.50美元。此外，英特尔可以达到明年每股收益预期的高端。英特尔明年的每股收益应该在3美元左右，此后每股收益将有显著、可持续的增长潜力。由于销售的改善和增长，英特尔的每股收益应该会继续改善，从而导致多次扩张和相当高的股价。英特尔未来股价的可能性：来源：The Financial Prophet 英特尔面临的威胁尽管看好前景，但英特尔仍存在担忧。AMD和Nvidia仍然是各自行业的创新和技术领导者。因此，尽管英特尔参与了关键市场，但这并不一定使其成为该领域的领导者。英特尔面临着激烈的竞争，必须进行更多的创新，尤其是考虑到该公司庞大的研发预算。英特尔还需要做好执行工作，避免未来遭遇挫折。英特尔成功的一个关键因素是其管理团队。英特尔的管理层面临着很高的门槛，必须有效管理，带领公司增加销售和盈利能力。英特尔自身可能是最大的风险。投资者在投资英特尔之前应该考虑这些和其他风险。 $英特尔(INTC)$
老虎证券2024-01-08
2024年必安要奶的板块 Web3+AI
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复杂情况下。这就是人工智能的一个子领域机器学习 (ML) 可以提供重大改进的地方。机器学习模型经过广泛数据集的训练，具有学习、适应和做出高度准确预测的能力。将这些模型集成到智能合约中可以开辟广泛的适应性和灵活的能力。 ZKML 将零知识证明与机器学习相结合，先进行链下计算，再进行链上验证 AI x 消费者 dApps 在过去的一年里，我们观察到面向消费者的去中心化应用程序 (「dApps」) 中人工智能集成的增加，以增加交互性和促进用户参与。这种趋势正在改变用户与平台互动的方式，提供个性化和交互性。通过利用人工智能，这些 dApp 使用户能够从单纯的用户转变为积极的参与者。一个例子是人工智能用户生成内容 (「UGC」) 平台，如 NFPrompt。顾名思义，AI UGC 是指用户在自主系统的帮助下创造的内容。这可以通过设置一组规则来实现，这些规则可以自动输出，并在算法中嵌入某种形式的随机性。换句话说，用户可以输入一组规则或约束 (例如，图案、颜色、形状)，AI 将根据这个框架生成内容。通过让用户参与创作过程，AI UGC 平台在用户和平台之间建立了一种更具参与性的关系，同时也允许用户提出独特的、独一无二的、可无限扩展的内容。使用 NFPrompt 上的文本提示生成 NFT 除了内容生成之外，AI 的整合还可能对 web3 游戏或虚拟世界产生深远影响，在这些游戏中，游戏角色的互动性更强，对话也更逼真。失眠 AI 的游戏《他》和《她》就是很好的例子。通过使用 AI，游戏玩法的特点是专注于定制和现实的交流。这提供了更个性化的体验，并培养了更真实的情感联系，从而提高了用户粘性。「他」和「她」使用 AI 提供沉浸式体验 AI x Data Analytics 准确的市场数据是了解行业趋势的关键，对投资者做出明智的投资决策至关重要。然而，真实交易的实例，如清洗交易，可能会人为地夸大销售并扭曲真实销售量。通过将人工智能集成到分析中，过滤掉噪音，可以更准确地输出数据。这是通过人工智能和机器学习 (「ML」) 广泛实现的，其中大量数据作为输入，以识别洗涤交易模式或趋势。最终结果是对市场活动的更准确描述。以 BitsCrunch 为例，这是一个基于人工智能的 NFT 数据分析平台，它利用人工智能和机器学习来实时检测虚假交易或可疑交易模式，从而提供准确的数据。AI/ML 的使用使平台能够相对轻松地分析大量数据，从而使平台能够区分真实交易量和无机交易量。这反过来又有助于做出明智的决策。 BitsCrunch 分析的清洗交易指标总结人工智能和加密技术的融合激起了人们对这些前沿技术重新定义数字景观的潜力的极大兴奋。以人工智能为中心的代币越来越受欢迎，在线搜索趋势反映出的兴趣日益浓厚，突显了人工智能叙事的持续加速。诚然，我们还没有达到大规模采用的地步。许多人工智能驱动的加密项目仍处于发展的初级阶段，其他项目可能主要迎合小众受众。然而，有形用例的增加是一个令人鼓舞的趋势，对长期增长是积极的。来源：金色财经
金色财经2024-01-08
【回调下的科技巨头重塑】谷歌2024年预期最强？
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投资的一个领域是人工智能（"AI"）和机器学习（"ML"）。它希望在整个公司范围内使用这项技术，包括搜索、云计算和其他领域。一些特别关注的领域包括翻译、计算机视觉和自然语言处理。两个重要护城河——Chrome与YouTube 谷歌有很多优势，其搜索在搜索引擎市场上占据了90%的份额，即使微软的Bing一度因为加载ChatGPT的Copilot而获得一定用户，但也没有对Chrome造成可见的影响。谷歌至少有五款产品在其类别中处于领先地位，9款用户超过10亿的产品。公司还通过其针对性广告技术通过Google网络提供广告，其中包括AdSense、AdMob和Google广告管理器。通过这些计划，公司将根据客户网站或应用的内容、地理位置和其他因素提供广告。2022年，Google网络实现了328亿美元的收入，2023年前9个月则达到了230亿美元。 YouTube是全球第二大受欢迎的社交媒体平台，其高级无广告服务拥有2800万订阅者。2022年实现了292亿美元的收入，2023年前9个月则达到了223亿美元。与其他媒体平台不同，它不需要在内容上投入大量成本，而是采用与内容创作者的分成模式。截至2022年最后报告的数据，YouTube音乐和高级订阅用户已超过8000万。此前，Youtube上的短视频创作者无法像制作长视频那样从视频制作中赚钱。自2023年起，GOOGL开始与合作伙伴计划的创作者分享45%的广告收入，这种目标是激励创作者为YouTube Shorts制作内容，从而抢占TikTOK的市场。所以，只要整个YouTube社区表现越好，创作者就能赚更多的钱。创作者的收入将决定平台，这可能是国内一些平台所忽视的。 $哔哩哔哩(BILI)$ 到目前为止，YouTube Shorts似乎运作良好。最新的季报显示，在10月份短视频平均每天有700亿次观看，并且公司正在努力弥合长视频和短视频之间的货币化差距。 2024年营收前景与利润增长 2024年的展望是，由于规模现在变大，它将在营收机会方面增速面临挑战，但随着效率提升，公司利润率展望。过去12个月的时间里，谷歌拥有56%的毛利率、27%的息税前利润率、22%的净利润率和25%的净资产收益率。这些都是你在大型科技公司中找到的最高毛利率和净资产收益率之一。按照目前的价格， $微软(MSFT)$ 和 $苹果(AAPL)$ 的TTM市盈率分别达到了35.5和30倍，但是谷歌的市盈率为26倍。同时，2024年预期EBITDA的11.5倍，剔除约45亿美元的其他投资领域损失后，核心业务仅以11.2倍EBITDA交易。目前2025年EBITDA一致预期为1583亿美元，为10.2倍。虽然谷歌并不是价值投资标的，但它似乎是同行中最便宜的，同时具有可比的毛利率，以及比苹果更好得多的增长。最大的风险是针对该公司的美国司法部案件，指控其垄断地位，并非法地利用其权力谋取利益。一旦败诉，可能会面临巨额罚款、业务实践变革以及品牌声誉受损。欧洲很可能也会随之展开类似的案件。法律风险始终是最难以量化的风险之一。2023年底，它与40个州达成了3.915亿美元的与追踪个人数据有关的和解协议。对于想抄底的投资者来说，这些“总归会被解决的”反垄断案件，可能都是长期介入的机会。
老虎证券2024-01-08
三星取得用于推荐产品的装置和方法专利，通过人工智能系统基于用户的面部表情信息向用户推荐产品
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人工智能系统用于通过使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟诸如感知和判断的人脑功能。提供了一种用于通过人工智能系统基于用户的面部表情信息向用户推荐产品的装置和方法。由装置执行的用于推荐产品的方法包括以下步骤：显示由用户选择的产品；获取关于用户对于显示的产品的面部表情的信息；基于获取的关于用户的面部表情的信息来确定用户对显示的产品的满意度；基于确定的用户满意度从多个产品组中选择将被推荐给用户的产品组；并显示选择的产品组中包括的至少一个产品。
金融界2024-01-08
Morgan Stanley重点进军Depin赛道 Worldbrain将成为其打造的闪耀明星
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大脑运行机制的先进尝试，更是人工智能和机器学习领域的一大飞跃。这个模型在模拟人脑的同时，具备卓越的处理能力、高效的学习效率和出色的决策质量。WorldModel通过高级算法和大数据分析，能够高效处理复杂的信息，模拟人脑处理信息的方式。这种处理能力对于解决现代社会中的复杂问题具有重要意义。与传统的人工智能系统不同，WorldModel能够持续学习和适应环境变化。这意味着它能够根据新的数据和经验不断优化自己的决策过程，类似于人脑在不断学习和成长。在复杂和变化多端的现实世界中，准确的决策制定至关重要。WorldModel在这方面展现了巨大的潜力，其决策质量在各种测试和应用中都显示出高于传统模型的性能。在WorldBrain的网络中，每个节点（类似于神经元）都能直接与其他节点交互，这减少了信息传递的时间延迟和复杂性。这种高效的信息交换机制使得系统能够快速响应和处理数据。去中心化的网络结构减少了对单个中心节点的依赖，提高了整个系统的抗故障能力。在这种结构中，即便部分节点出现问题，也不会对整个网络造成显著影响，从而保证了系统的稳定运行。Web3技术在数据共享和安全保护方面也展现出独特优势。在这个系统中，数据可以在不同节点间安全、高效地共享，同时保障了数据的隐私和安全性。 WorldBrain项目的另一大创新是全球性的Depin设施。通过将每个人的智能手机转化为网络中的一个“神经元”，WorldBrain实现了真正的去中心化网络。这不仅代表了技术上的一大步进，也为网络的未来发展提供了新的方向。在WorldBrain的Depin系统中，每个人的智能手机或其他设备成为网络的一个活跃节点。这种设计让普通用户的设备具备了数据处理和传输的功能，使得每个人都能参与到这个全球网络中。这种参与不仅提高了网络的覆盖范围和数据处理能力，也使每个用户能够直接贡献和受益于这个庞大的网络系统。 Depin设施的引入，标志着WorldBrain项目在实现真正意义上的去中心化方面迈出了重要一步。在这种去中心化的网络中，不再依赖于中心服务器或特定的控制节点，而是通过众多分布式节点共同完成数据处理和存储任务，极大地增强了网络的鲁棒性和灵活性。通过将个人设备转变为网络节点，WorldBrain实现了技术的普及化和民主化。这意味着每个普通用户都可以成为这个网络的一部分，享受到高级数据处理和智能决策带来的好处。此外，这种普及化还有助于打破技术壁垒，使得更多人能够接触和利用先进技术。 Depin设施为未来网络的发展提供了新的模式和可能性。在这个模式下，网络不再是静态和中心化的结构，而是一个动态、分布式、高度互联的生态系统。这种新模式预示着网络技术发展的新趋势，可能会影响未来数十年的网络架构和应用。 Morgan Stanley对WorldBrain项目的投资基于对其技术创新、前瞻性、以及未来发展潜力的充分认识。WorldBrain的WorldModel、Web3技术应用、以及Depin设施的创新，不仅代表了技术领域的重大进步，也为未来的网络技术和智能系统的发展指明了方向。这些创新对于Morgan Stanley而言，不仅是一次投资，更是对未来科技趋势的一次战略布局。对于个人用户来说，WorldBrain项目意味着他们将能够更加直接地参与到最前沿的技术革新中。每个人的智能手机作为一个Depin，不仅增强了用户的参与感，也使得每个人都能在这个去中心化网络中发挥作用。这种参与将促进用户对新技术的理解和接受，同时也为个人提供了新的学习和发展机会。 Morgan Stanley对WorldBrain项目的投资是基于对其长期价值的深入评估。该公司相信，通过模拟人脑的工作机制，WorldBrain不仅能够解决当前的技术挑战，更能够为未来的技术发展铺平道路。此外，Depin的概念和实现方式预示着一个更加分散和高效的网络结构，这将是未来网络技术发展的关键。 Morgan Stanley对WorldBrain项目的投资是基于对该项目技术创新、长期潜力以及对社会和经济的深远影响的全面考量。WorldBrain项目不仅代表了科技发展的新方向，也是对未来智能社会的一次大胆预见。Morgan Stanley的投资决策展示了其对科技创新的承诺以及对未来发展趋势的深刻洞察。随着WorldBrain项目的进一步发展，它有望成为推动全球科技进步和社会变革的关键力量。来源：金色财经
金色财经2024-01-06
清华大学申请超图匹配专利，解决匹配算法计算复杂度高、匹配速度和效率低下的问题
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足预设匹配条件，则将超图特征输入到预设机器学习模型中，以进行相似度判别，计算最终的匹配分数。由此，解决了相关技术中，由于超图的复杂性，匹配算法的计算复杂度高，匹配速度和效率低下，无法应对数据噪声和变化，鲁棒性和可扩展性差，节点和超边之间的关联复杂，无法准确捕捉超图中的高阶关联关系等问题。
金融界2024-01-05
三星申请图像处理专利，通过机器学习使线宽之间的相关性最大化
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值化操作；以及学习装置，其被配置为通过机器学习比较基于图像二值化操作获得的第一线宽与基于第二方向图像获得的第二线宽，并且学习使第一线宽和第二线宽之间的相关性最大化的图像二值化操作的条件。还提供了一种图像处理方法。
金融界2024-01-05
Arm很好，但是现在不值得
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、GPU和NPU，在所有设备上高效运行机器学习工作负载。此外，Arm AI是一个灵活和可扩展的AI开发环境，结合了IP、工具、软件和支持。存在严重的阻力尽管潜力巨大，但Arm面临着严峻的阻力。最令人担忧的是Arm的增长/估值动态。由于在芯片行业的知名度，人工智能的潜力，以及其他前景，Arm的估值现在是天价。市场普遍预计，Arm2024年每股收益约为1.05美元，营收约为30亿美元。这一动态表明，未来市盈率高达65倍，未来市盈率为25倍。估值荒谬来源：SeekingAlpha.com 尽管增长前景中等，但Arm的估值却异常高。明年，Arm有望实现约37亿美元的收入，到2026年将达到44亿美元。这一动态说明销售增长率约为20%。此外，到2027年，销售增长率可能会降至15%左右，未来可能会继续下降。因此，Arm的估值是明年销售预期的20倍，这是非常高的，没有任何犯错的余地。此外，如果Arm达不到销售预期怎么办？如果Arm未来几年的增长低于预期怎么办？该公司年销售额约为30亿美元，市值约为770亿美元，因此其股价可能会受到重创。投资者更愿意以10倍或更低的价格购买股票。再看看其他知名芯片股，英伟达的预期市盈率约为13倍。AMD的股价不到2025年预期销售额的8倍。许多其他优质芯片股甚至更便宜。那么，我们为什么要支付如此高的溢价来持有Arm的股票呢？一旦禁售期结束，许多内部人士可能会在估值较高的时候抛售股票，使股价大幅下跌，这可能会在未来几个月带来一个令人满意的买入机会。结论尽管Arm具有显著的增长和盈利潜力，但人们对其估值和近期股票表现潜力感到担忧。Arm的市值为770亿美元，是今年销售额预期的25倍，其定价远非完美。此外，还有IPO后的变数需要考虑。随着年底的反弹和人工智能炒作的融合，Arm的股价得到了提振，已经让Arm的股价涨上天了。然而，随着市场乐观情绪的出现，Arm的股价可能会进一步下跌，尤其是在本季度禁售期结束之际。在上市后阶段，被锁定的投资者和内部人可能会在窗口期卖出他们的股票，导致Arm的股价短暂下跌。这一动态将创造一个购买机会，使Arm的估值收缩到更具吸引力的十倍销售或更低的水平。因此，尽管前景良好，但在市值约为300-500亿美元范围内才有买入的吸引力。这表明Arm的股价可能在第一季度下跌一半，成为在30-40美元范围内的良好购买机会。 $ARM Holdings Ltd(ARM)$
老虎证券2024-01-04

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