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取代iPhone为时尚早？苹果发布首款MR头显，售价3499美元

锁屏、增强的小部件、有助于编辑PDF的机器学习工具，以及更好的PDF注释功能。此外，用户还可以设置多个计时器。　　新的Mac软件　　苹果还计划升级Mac操作系统，推出名为Sonoma的新版本。这次更新的一个关键特点是重新设计了widget功能，让用户能够在主屏幕上放置widget，并在必要时看到这些widget自动淡出，这样它们就不会分散用户的注意力。　　新的Sonoma操作系统将为网络演示添加各种工具，包括一个功能，可以让人们以叠加的形式出现在他们的演示内容上，以及新的反应动画，可以显示气球和五彩纸屑来响应会议内容。　　在Safari中，家庭成员可以更容易地共享密码。该公司还将允许用户为家庭、工作和学校使用Mac创建不同的配置文件。　　音频和视频改进　　苹果正在增加自适应音频功能，以帮助AirPods用户在适当的时候淹没令人分心的声音。当有人在打电话时，这项技术会主动降低外界音量，并检测到有人在与现实生活中的伴侣交谈，以便在谈话期间降低音乐音量。　　在视频方面，苹果将允许用户使用手机摄像头参与苹果电视上播放的FaceTime对话。该公司还将支持酒店的AirPlay连接。　　Apple Watch软件增强　　新的Apple Watch操作系统WatchOS 10将让用户保留美观的表盘，但改变数字表冠，可以看到天气、计时器和事件等信息的小部件。该公司还希望通过先进的追踪功能，让Apple Watch对骑自行车的人更有用。其中一部分功能是允许用户配对iPhone，并在手机锁屏上查看骑行数据，这对那些将手机连接在自行车上同时戴着手表的人来说很有用。　　手表所有者还将收到一个新的徒步应用程序，它可以让用户看到海拔数据和地形信息。

金融界2023-06-06

3499美元的Vision Pro耳机、iOS 17以及苹果在WWDC上宣布的所有其他产品

锁屏、增强的小部件、有助于编辑PDF的机器学习工具，以及更好的PDF注释功能。此外，用户还可以设置多个计时器。　　新的Mac软件　　苹果还计划升级Mac操作系统，推出名为Sonoma的新版本。这次更新的一个关键特点是重新设计了widget功能，让用户能够在主屏幕上放置widget，并在必要时看到这些widget自动淡出，这样它们就不会分散用户的注意力。　　新的Sonoma操作系统将为网络演示添加各种工具，包括一个功能，可以让人们以叠加的形式出现在他们的演示内容上，以及新的反应动画，可以显示气球和五彩纸屑来响应会议内容。　　在Safari中，家庭成员可以更容易地共享密码。该公司还将允许用户为家庭、工作和学校使用Mac创建不同的配置文件。　　音频和视频改进　　苹果正在增加自适应音频功能，以帮助AirPods用户在适当的时候淹没令人分心的声音。当有人在打电话时，这项技术会主动降低外界音量，并检测到有人在与现实生活中的伴侣交谈，以便在谈话期间降低音乐音量。　　在视频方面，苹果将允许用户使用手机摄像头参与苹果电视上播放的FaceTime对话。该公司还将支持酒店的AirPlay连接。　　Apple Watch软件增强　　新的Apple Watch操作系统WatchOS 10将让用户保留美观的表盘，但改变数字表冠，可以看到天气、计时器和事件等信息的小部件。该公司还希望通过先进的追踪功能，让Apple Watch对骑自行车的人更有用。其中一部分功能是允许用户配对iPhone，并在手机锁屏上查看骑行数据，这对那些将手机连接在自行车上同时戴着手表的人来说很有用。　　手表所有者还将收到一个新的徒步应用程序，它可以让用户看到海拔数据和地形信息。

金融界2023-06-06

使用 Web3 释放价值：了解区块链、人工智能和物联网在数字基础设施演变中的交集

成的大量数据方面发挥着至关重要的作用。机器学习算法可以从区块链数据中提取有价值的见解，促进决策制定并提高效率。人工智能驱动的预测分析可帮助企业识别模式和趋势，使他们能够做出数据驱动的决策。此外，智能算法可以检测区块链网络中的异常和潜在安全威胁，增强安全性并降低风险。Web3 中 AI 和区块链之间的协同作用将数字基础设施的自动化、智能和弹性提升到新的水平。物联网：增强连接性物联网包含一个庞大的互连设备网络，从传感器和可穿戴设备到工业机械和智能设备。在 Web3 的背景下，物联网设备成为区块链网络的重要参与者，贡献有价值的数据并实现实时交互。通过将物联网设备与区块链集成，可以安全地记录和共享这些设备生成的数据，从而创建一个透明且可审计的数字生态系统。这确保了数据完整性，减少了对中央集权机构的依赖，并为创新商业模式开辟了可能性。例如，供应链可以变得更加透明，从而实现可追溯性和验证产品的真实性。 Web3：价值的三巨头 Web3 中区块链、人工智能和物联网的交集提供了价值创造的三重奏。通过利用区块链的信任和透明度、人工智能的分析能力和物联网的连接性，组织可以彻底改变他们的数字基础设施并释放新的机会。在 Web3 中，企业可以通过实时跟踪产品、减少浪费和增强可持续性来优化供应链。人工智能算法可以分析区块链数据，为用户提供个性化服务和推荐。此外，个人可以更好地控制他们的个人数据，根据需要授予或撤销权限。结论 Web3 中区块链、人工智能和物联网的交集呈现出一种正在重塑数字基础设施格局的变革力量。通过分散化、智能化和连接性释放价值，这种融合使组织能够创建更高效、安全和透明的系统。在我们前进的过程中，拥抱 Web3 将使我们能够重新构想行业，促进创新，并建立一个对所有人都具有包容性和公平性的数字未来。 1、社群运营：电报群拉人，推特点赞、关注、增粉，评论转发 2、物料制作：官网建设、白皮书、项目文案、海报、视频制作等基础资料 3、技术开发：智能合约、DAPP、批量空投、swap、质押分红系统、合约代币，链游开发搭建等等 4、营销宣传：金色财经、mytoken等国内币圈网站、海外网站发稿、快讯，老外视频，明星宣传 5、项目宣发：TP钱包logo、ave图标/热搜、bitkeep钱包logo、双G收录、审计等来源：金色财经

金色财经2023-06-05

9牛Web3商学院闭门AMA精彩回放

数据并与全球匿名数据科学家网络共享，将机器学习用于其交易策略的对冲基金。于 2019 年 3 月筹集 1100 万美元资金。 Eliora：您是否能更我们总结一下目前美国这边活跃的VC有那些投资趋势？ Taylor:我看到CeFi 投资越来越少，拥抱去中心的世界；从 2018 年到 2021 年有很多 L1 投资，这是属于layer1的时代，比如上个周期爆火的Luna，Solana等 2021 年大量投资游戏项目：我们认为，下个周期游戏依旧大有可为； 2022 年新投资 L2 和 ZK 项目，AI成为新的趋势之一。 Eliora：感谢您的耐心回答～确实，去年底自从openai发布chatgpt以后AI大火,刚刚Taylor老师跟我们分享了美国几家头部机构的投资策略还有趋势，接下来我们聊一下最近比较热的话题。许多社区成员很好奇啊，前几周PEPE万倍币爆火全网，圈内都说，价值投资一场空，梭哈青蛙住皇宫。为什么pepe爆火，什么是brc20，它系统运作方式是什么？ Taylor:比特币上的 BRC-20 代币标准由推特用户@domodata 于2023年3月8日创建，这是一个实验性的可互换代币标准。它利用 Ordinal JSON 数据铸造和转移代币。首个 BRC-20 代币合约部署的是“ordi”代币，每次铸币限制为1000个，总量为2100万个。 BRC-20 依赖一个前端页面用来检索和查看账户余额，重点是账户余额实时记录，需要一直检索区块，并且标记所有的铸造领取转账行为。部署直接记录铭文的代号，供应量和领取限制。用户mint时候，直接从总账户划转余额到领取账户。转移分两个步骤，第一步铸造一个转移函数铭文到发送地址，第二步将该铭文发送到接受账户，然后前端系统进行记录余额。铸造 BRC-20 代币时要注意选择铸币服务，正确使用转账功能，确保在铸币前仍有剩余代币。 Eliora：那么请问BRC-20的现状是什么？如何看待BRC-20引发的潮流？ Ordinals （NFT）引发的潮流，至今仍在引起争议。一些人认为，向区块空间写入与任何一笔比特币的密码学安全都无关的数据，是有害的。而另一些人认为，推高对区块空间的需求可以让矿工获得更高的收入，而且可以为比特币带来新的社区。数据上看：目前brc总的转账次数达到847万，总的费用达到1291个btc 但是从趋势上，目前BRC-20的热度已经降温，市场回归理性，如下图所示，BRC-20的费用和转账次数，相较于高点，下跌了超过80%。 Eliora：前几天OKX邀请了九牛去参与有关BRC-30的一场Twitter space，由于是在Twitter进行的，许多国内小伙伴估计没有参与。请问Taylor老师能不能和社区朋友们分享一下这个新概念？ Taylor:BRC-30，是OKX引入的，是一个BRC-20协议的扩展版本（BRC-20协议是专门为比特币区块链设计的可互换代币标准），BRC-30采用了BRC-20的设计原则，并引入存款、铸造和提取等质押相关的操作功能。该提案为比特币网络引入一种针对BRC-20代币或比特币的质押机制。通过引入BRC-30，用户可以抵押他们自己的BRC-20代币或比特币，并获得相应的BRC-30代币作为回报。BRC-30代币是BRC-20代币功能上的扩展，同时添加了关于质押协议的描述。通过这种方式，BRC-20代币持有人可以让他们的数字资产发挥作用，在获得被动收入的同时而无需出售这些代币，积极参与比特币网络生态，并提升他们代币的潜在价值。引入BRC-30及其质押功能为BRC-20代币持有人参与数字资产相关活动并获得被动收入提供了更多机会。此外，质押操作激励用户继续持有他们的资产，潜在地减少市场上的卖盘压力，为更稳定的代币生态系统做出贡献。通过实施BRC-30，我们假想BRC-20代币或比特币持有人有一种替代性的收入方式，而不仅仅依赖于在交易所购买和出售代币。这种权益机制为BRC-20代币生态系统引入了一个新的维度，促进了更大范围的用户参与，并建立了代币持有人与比特币区块链网络之间更强的联系。作为BRC20的社区，我们认为BRC-20或者BRC-30都是比特币社区的生态创新行为，而且，推高对区块空间的需求可以让矿工获得更高的收入，而且可以为比特币带来新的社区，增强比特币社区的生命力，我们会坚定的看好并且持续关注比特币生态的发展。 Eliora：现在我们进入最后一个，群里小伙伴们非常关心的话题，请问老师，现阶段您看到的那些项目有空投机会？值得大家去把握？ Taylor:首先，每个空投的项目都希望将空投作为 Web3 营销工具以获取新用户，所以空投是吸引用户的有效手段，这个也是用户直接参与项目的好机会。目前比较热门的是zkSync zkSync Era 是 zkSync 的一个重要里程碑，是其 2.0 版本，1.0 版本更名为 zkSync Lite，二者并存且承担不同的任务。相比之前的版本，zkSync Era 进一步提高了交易速度，并显著降低了交易成本。此外，zkSync Era 是一个 zkEVM，意味着它可以兼容以太坊等项目。现在随着layer2大热，未发币的zksync也是空投热点，所以交互zk生态的项目，无疑可以一石多鸟。比如： rollup finance：去中心化合约平台 izumi finance: 一个一站式流动性即服务的LaaS的defi协议； Meson：稳定币跨链交互协议； SpaceFi：跨链web3平台； Orbiter Finance ：zk跨链桥 Starmaker：launchpad 和swap平台等目前潜在的空投优质项目： 1）LayerZero； 2）zkSync； 3）Scroll； 4）Starknet； 5）Shardeum； 6）MetaMask。我今天的分享就先到这里了首先感谢9牛的邀请，也感谢大家的参与来源：金色财经

金色财经2023-06-05

Isekai,以ai驱动的内容生成世界

提高叙事技巧并完善自身的创作工艺。通过机器学习算法，创作者可以在大量的Isekai内容上训练AI模型，使其能够理解Isekai世界的精髓。AI模型不仅可以为创作者提供见解和想法，还能与他们合作，将Isekai故事体验推向新的高度。训练过程让AI模型深入了解Isekai领域吸引人的本质，为创作者提供了宝贵的灵感源泉。通过分析大量的Isekai材料，AI模型能够深入了解粉丝偏好的模式、主题和故事元素。这些知识为创作者提供了有关观众期望和兴趣的宝贵见解，使他们能够制作出更加符合观众要求的故事，建立更深层次的情感羁绊。人工智能模型不仅是Isekai内容的被动观察者，也积极参与创作者的合作。通过广泛的训练，AI模型可以提出新的想法，提供独特的故事弧线和讲故事的新方法。创作者和人工智能之间的合作促进了创造性的协同作用，激发了未被探索的创新概念。在人工智能模型的帮助下，创作者可以突破创意限制，在Isekai领域探索未知的领域。除了产生想法，创作者和人工智能模型之间的合作还包括AI模型在内容创造过程中的积极参与。AI模型可以提供迭代反馈并协助完善叙述，评估故事的连贯性、节奏和情感影响，有助于持续改进和磨练Isekai的叙事技巧。创作者和AI之间的这种动态相互作用产生了既具有艺术吸引力又能与玩家产生深刻共鸣的故事。将AI模型训练整合到Isekai AI创作者的创作工作流程中不仅可以提高故事的质量，也可以提高生产力。有了人工智能模型，创作者可以更高效地探索更广阔的可能性。AI模型协助生成初稿，提出修改建议，并自动化繁重的任务，使创作者能够将精力集中在艺术性和复杂性上，使他们的Isekai世界真正引人注目。人工智能和人类创造力的协同力量产生了专业知识和计算能力的和谐结合，为持续不断的迷人内容提供了动力，并为粉丝带来了丰富的Isekai冒险故事。协同创作：AI与创作者创作者和人工智能的合作已成为Isekai AI世界的基石，这开创了一个充满无限可能性的新时代。人工智能的作用远不止于自动化，它是可预见性强的合作伙伴，可以激发创作者的想象力，推动他们在创作方面不断突破边界。借助人工智能的力量，创作者可以深入挖掘大量有价值的见解和数据。人工智能模型分析用户反馈、偏好和消费模式，从而更深入地了解用户的欲望和期望。有了这些知识，创作者可以根据特定的受众群体定制内容，精心打造叙事和体验，从而产生深刻共鸣。通过弥合创作者和粉丝之间的差距，人工智能促进了动态对话，增强了Isekai的体验。此外，人工智能对协同创作的贡献超越了受众分析和构思。人工智能模型可以在内容生产过程中积极协助创作者。从生成初稿到建议编辑和改进，人工智能简化并增强了创作工作流程。通过自动化重复任务并提供有效的解决方案，AI允许创作者专注于艺术上的细微差别，使他们的Isekai世界真正与众不同。这种新发现的效率不仅加速了内容的制作，而且确保了引人入胜的故事的持续流动，通过定期更新来取悦粉丝，并扩展了Isekai虚拟世界的巨大挂毯。在Isekai，ai驱动的内容生成是无限创造力的催化剂。从为奇幻景观注入生命的人工智能生成的图像，到编织复杂故事的人工智能生成的文本，人工智能和人类创造者的协作力量正在重塑石窟的体验。随着人工智能的不断发展和进步，在Isekai中沉浸式叙事和令人敬畏的视觉小说的可能性是无限的。创作者和人工智能共同开创了一个无限领域的时代，邀请粉丝们在他们梦想的平行世界中开始难忘的冒险。来源：金色财经

金色财经2023-06-05

三维天地：现数据资产管理平台客户已基本实现全行业覆盖

类分级、智能安全防护，研究大数据应用和机器学习技术等最新技术在平台中的应用，提高产品的竞争力。同时，开展数据要素市场化管理技术研究，积极探索合理商业模式，尝试打造数据服务和数据价值转换平台。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-05

STrade GPT 通过人工智能和机器学习彻底改变金融交易

Trade GPT 正在利用人工智能和机器学习的力量开发创新的交易解决方案。 STrade GPT 将他们在尖端技术方面的专业知识与对金融市场的深刻理解相结合，将以其最新发展重新定义投资格局。 STrade GPT采用GPT-4高度灵活的技术，并将其与其独特的人工智能能力无缝结合，自豪地推出金融科技首个双智能逻辑训练算法（DILTA）。这种先进的算法有望彻底改变交易者处理和分析大量数据的方式，使他们能够做出更明智的投资决策。 DILTA 算法经过精心设计，以利用人工智能和机器学习的力量。通过分析各种市场信息，包括价格走势、经济指标和新闻事件，DILTA 可以迅速识别新兴趋势并为交易者提供高度准确的市场状况洞察。人工智能和机器学习的完美结合使 STrade GPT 的交易员能够以更高的效率和准确性驾驭复杂的金融环境。凭借实时处理大量数据的能力，交易者可以快速识别模式并做出明智的投资选择，最终增加他们成功盈利的机会。 STrade GPT 对开发高级分析工具的承诺凸显了他们致力于为客户提供卓越服务的决心。通过拥抱人工智能和机器学习的潜力，该公司旨在为交易者提供在竞争激烈的金融市场中的优势。 “我们的目标是为我们的交易员提供最先进的技术工具，”STrade GPT 首席执行官Andrew Rogers说。 “通过将 DILTA 算法整合到我们的交易平台中，我们让交易员能够根据实时市场洞察做出更明智的投资决策。” 凭借 STrade GPT 的尖端技术，交易者可以期待更加精简和高效的交易体验。人工智能和机器学习算法的集成确保客户获得准确和最新的信息，使他们能够快速响应市场动态并抓住有利可图的投资机会。 STrade GPT 始终处于智能金融创新的前沿，不断突破界限，为客户提供无与伦比的服务。通过实施 DILTA 算法，STrade GPT 巩固了其作为领先金融服务提供商的地位，表明了他们在不断发展的行业中保持领先地位的坚定承诺。随着金融格局的不断发展，STrade GPT 随时准备以其突破性的人工智能和机器学习技术引领潮流。交易者在 STrade GPT 的陪伴下驾驭充满活力的金融世界时，可以期待增强能力和提高绩效。来源：金色财经

金色财经2023-06-04

AI技术进步迅猛：从概念到广泛应用的发展之路

时期。特别是在过去几十年中，深度学习和机器学习等技术的兴起，为ai的广泛应用奠定了基础。我们可以关注些ai技术在不同领域中取得的重要突破。在医疗领域，ai技术在疾病诊断和治疗方面发挥了重要作用。利用深度学习算法，医生们可以更准确地识别和分析医学影像，帮助提高癌症早期检测的准确性。ai还可以通过大数据分析和模式识别来辅助制定个性化的治疗方案，为患者提供更好的医疗服务。在交通领域，ai技术也取得了显着的进展。自动驾驶汽车是人们对ai技术的一个鲜明例证。借助传感器和机器学习算法，自动驾驶汽车可以实时感知和分析周围的环境，并做出相应的决策和操作。这种技术的广泛应用将很好地提高交通的安全性和效率。在金融领域，ai技术也发挥着越来越重要的作用。通过自然语言处理和机器学习等技术，ai可以对大量的金融数据进行分析和预测，帮助投资者做出更明智的决策。ai还可以用于风险管理，通过分析用户行为和交易模式，及时发现可疑活动并采取相应的措施。除了医疗、交通和金融领域，ai技术在许多其他领域也有着广泛的应用。在教育领域，ai可以根据学生的学习情况和兴趣，提供个性化的学习内容和反馈，帮助学生更高效地学习。在农业领域，ai可以结合传感器和无人机技术，对农作物进行监测和管理，提高农业生产的效率和质量。在零售业，ai可以通过数据分析和推荐算法，为消费者提供个性化的购物体验，帮助商家更好地了解消费者需求。尽管ai技术在各个领域都取得了显着的进展，但仍面临一些挑战和难题。首先是数据隐私和安全的问题。随着ai应用所需的数据量越来越大，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要的考虑因素。其次是算法的透明度和可解释性。许多ai算法是基于深度学习和神经网络，其内部运行过程往往是黑盒子，难以解释和理解。这给一些应用场景中的决策可信度和可接受性带来了一定困扰。为了进一步推动ai技术的发展，有几个建议值得考虑。加强跨学科的合作与交流。ai技术的发展需要计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识与技术的融合。各学科之间的合作可以促进ai技术的创新和应用。注重ai技术的伦理和道德问题。ai的应用涉及到人类生活的方方面面，应确保技术的发展符合道德规范，并避免产生潜在的负面影响。同时，需要建立相关的监管和法律框架，确保ai技术的合理和负责任的使用。 ai技术的发展经历了从概念到广泛应用的漫长道路。随着计算能力的提升、数据的增长和算法的创新，ai技术在医疗、交通、金融等领域取得了重大突破。仍需继续努力克服数据隐私和安全、算法透明度和可解释性等挑战，以推动ai技术的进一步发展。在实践中，应加强数据隐私保护措施，确保用户数据的安全和合法使用。同时，研究人员和开发者应致力于改进算法的可解释性，使ai的决策过程能够被理解和解释，提高其可信度和接受度。加强ai技术的教育和培训也是至关重要的。ai的迅猛发展带来了对技术人才的巨大需求，而培养具备ai专业知识和技能的人才是关键。学校和教育机构应该加强ai技术的教育，为学生提供与时俱进的知识和实践机会。同时，企业和组织也应该加大对员工的培训和转型支持，提高他们的ai技术应用能力。在未来，随着技术的不断发展和创新，ai技术将继续引领科技的进步。人工智能将在各个领域中发挥更加重要和广泛的作用，为人类带来更多的便利和创新。我们也要始终牢记，技术的发展应与伦理和社会价值相协调，确保技术的应用符合人类的利益和需求。只有在科技进步与人类福祉之间取得平衡的基础上，ai技术才能真正发挥其潜力，并为人类社会带来更多的福祉和进步。来源：金色财经

金色财经2023-06-03

Crypto和AI的融合：四个关键交叉点

“显卡的AirBnB”模型 AI 和机器学习 (ML) 工作负载的兴起对 Nvidia A100 等高性能显卡产生了巨大需求。作为回应，出现了一个类似于“显卡的AirBnB”的新市场。这允许个人和组织出租他们未使用的 GPU 资源，以满足 AI 研究人员和开发人员的需求。这是市场历史上真正独特的时刻。在 ChatGPT 推出之前，GPU 的供应已经供不应求。从那时起，需求可能至少增长了 10 倍，甚至可能增长了 100 倍。此外，我们知道模型随着训练规模的增加呈对数增长；这意味着对 GPU 计算的需求呈指数级增长，以提高模型质量。尽管总供应远远超过需求，但对商品的需求如此巨大地超过可用供应的时刻很少见；如果今天地球上的每一个 GPU 都可用于 AI 推理和训练，那么就不会短缺，而是会过剩！然而，在探索“显卡的 AirBnB”的概念时，需要考虑几个主要的技术挑战：并非所有显卡都能支持所有工作负载：显卡有各种形状、尺寸和规格。因此，某些 GPU 可能无法处理某些 AI 任务。为了使该模型取得成功，需要有一种方法将正确的 GPU 资源与适当的 AI 工作负载相匹配。随着市场的成熟，我们应该期待看到针对不同 AI 任务的显卡进一步专业化和优化。调整训练过程以适应更高的延迟：今天的大多数基础模型都是在 GPU 集群上训练的，GPU通过极低延迟连接。在去中心化环境中，延迟会增加几个数量级，因为 GPU 可能分布在多个位置并通过公共互联网连接。为了克服这一挑战，有机会开发出新训练过程，它们具有更高延迟连接。通过重新思考我们训练 AI 模型的方式，我们可以更好地利用更大 GPU 的去中心化集群。验证问题：无法知道不受信任的计算机是否执行了特定代码段。因此，很难相信不受信任的计算机的输出。然而，这个问题可以通过信誉系统与加密经济质押相结合来缓解，在某些情况下，还可以通过支持快速验证的新型模型来缓解。有相当多的团队在这个领域工作，包括训练和推理。Multicoin Capital投资了Render Network, Render Network最初专注于3D渲染，并且已经开放了它的 GPU 网络来也支持AI推理。除了 Render Network，还有一些其他公司在这个领域工作：Akash、BitTensor、Gensyn、Prodia、Together，以及其他仍处于开发中的项目。代币激励RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习) 代币激励几乎肯定不会适用于从人类反馈中强化学习（RLHF)的所有用例。问题是，我们可以使用什么框架来考虑什么时候代币激励对 RLHF 有意义，什么时候应该使用现金支付（例如 USDC）。随着以下情况变得更加真实，代币激励可能会改善 RLHF：该模型变得更加狭小和垂直（与通用和横向相对，例如 ChatGPT）。如果某人将提供 RLHF 作为他们的主要工作，并因此通过提供 RLHF 产生大部分收入，他们可能需要现金来支付租金和购买食物。当你从一般查询转向更具体的领域时，模型开发人员将需要更多训练有素的员工参与，他们更有可能获得整体商业机会的长期成功。在 RLHF 工作本身之外提供 RLHF 的人的收入越高。如果一个人有足够的收入或其他努力的储蓄来证明在特定领域的 RLHF 模型中投入有意义的时间的风险是合理的，那么他们只能接受锁定/非流动性代币作为补偿而不是现金。为了最大限度地提高成功的可能性，模型开发人员不应该只向提供特定领域 RLHF 的工作人员发放未锁定的代币。相反，代币应该在一段时间内授予，以激励长期决策。代币激励 RLHF 模型可能适用的一些行业包括：医学：人们应该能够与法学硕士一起从事轻量级、第一反应的诊断，以及长期预防和长寿医学。法律：企业主和个人应该能够使用大语言模型来更有效地驾驭各种异构法律体系的复杂性。工程和建筑：增强设计工具或仿真模型。金融和经济：改进预测模型、风险评估和算法交易系统。科学研究：完善用于模拟实验、预测分子相互作用和分析复杂数据集的 AI 模型。教育和培训：为人工智能驱动的学习平台做出贡献，以提高教育内容的质量和有效性。环境科学与可持续性：优化人工智能模型以预测环境趋势、资源分配和促进可持续实践。有一个垂直领域的代币激励 RLHF 已经投入生产：地图。Hivemapper不仅对司机有好处，对投入时间编辑和整理地图数据的地图编辑人员也有好处。你可以使用 Hivemapper 自己尝试地图人工智能训练工具. 零知识机器学习 (zkML) 区块链不知道现实世界中发生了什么。然而，了解发生在链外的事件对他们来说是非常有益的，这样他们就可以根据现实世界状态以编程方式转移价值。预言机解决了这个问题的一部分。但是预言机还不够。仅仅将现实世界数据中继到链上是不够的。在进入链之前，需要计算很多数据。例如，让我们考虑一个收益聚合器，它需要在不同池子之间转移存款以赚取更多收益。为了以信任最小化的方式做到这一点，聚合器需要计算所有可用池子的当前收益和风险。这很快就变成了适合 ML 的优化问题。然而，在链上计算 ML 的成本太高，因此这对 zkML 来说是一个机会。像Modulus Labs这样的团队现在正在这个领域建设。我们希望更多的团队使用通用 ZKVM 在这个领域进行构建，例如Risc Zero和Lurk。深度伪造时代的真实性随着深度伪造变得越来越复杂，保持对数字媒体的真实性和信任至关重要。一种解决方案涉及利用公钥密码学，允许创作者通过使用公钥对其内容进行签名来保证其内容的真实性。公钥本身不足以解决真实性问题。需要有一个公共记录，将公钥映射到真实世界的身份，以便进行验证和建立信任。通过将公钥与经过验证的身份相关联，可以创建一个反馈和惩罚系统，如果有人被发现滥用他们的密钥，例如在深度伪造的图像或视频上签名。为了使这个系统有效，公钥签名与现实世界身份验证的集成将是至关重要的。支撑许多加密货币系统的区块链技术可以在创建去中心化和防篡改的身份注册方面发挥重要作用。该注册表会将公钥映射到真实世界的身份，从而更容易建立信任并追究不良行为者的责任。至少会有两种配置：嵌入式硬件和用户控制的软件。嵌入式硬件：我们预计智能手机和其他设备将很快集成基于硬件的本地图像、视频和其他媒介签名功能。 Solana Labs 最近推出了Saga电话，它由Solana 移动堆栈（Solana Mobile Stack，SMS）驱动。在接下来的几个月里，我希望 SMS 能够得到更新，以便每张照片都使用 SMS 进行签名种子库SDK，证明照片不是由 AI 生成的。用户控制的软件：人们将使用Photoshop、Octane 等设计工具和 Stable Diffusion 等图像生成器来制作艺术品。我们期望这些软件提供商将集成公钥加密机制，使创作者能够证明真实性，同时也承认在制作过程中使用的工具。结论总之，加密货币和人工智能技术的融合为应对紧迫挑战和解锁跨多个行业的创新解决方案提供了大量机会。通过探索这些领域的交叉点，我们可以找到新的方法来优化 AI 训练中的资源分配，利用代币激励从人类反馈中进行特定领域的强化学习，并在面对深度伪造时保持数字媒体的真实性。 “显卡的 AirBnB”模型提供了去中心化和民主化访问高性能 GPU 的潜力，使更多的人和组织能够为 AI 研究和开发做出贡献。代币激励的 RLHF 可以应用于从工程和金融到教育和环境科学的各个行业，通过利用领域专家的知识改进人工智能模型。ZKML 将允许区块链根据现实世界中的复杂变化更新链上的财务状态。最后，通过将公钥密码学与现实世界的身份验证和区块链技术相结合，我们可以创建一个强大的系统来应对深度伪造带来的挑战并保持对数字媒体的信任。随着我们不断发现加密和人工智能之间的协同作用，我们无疑会发现更多机会来推动创新、创造价值并解决当今社会面临的一些最紧迫的问题。拥抱这两个领域之间的交叉点将帮助我们突破技术的界限，塑造一个更加互联、高效和真实的未来。来源：金色财经

金色财经2023-06-03

2023美国银行危机的原因、影响和解决方案

强调了技术适应的作用，其中可能包括使用机器学习和人工智能进行风险评估。十、美国银行业危机后的经济复苏政府、美联储和政策制定者还能为促进经济复苏做些什么还有待观察，以下是可能已经在酝酿中的想法：加强银行业空间加息更加谨慎恢复人们对银行体系的信心通过相关财政政策刺激经济动向国际合作促进整体金融稳定最后，最重要的是，必须要提高透明度，重点关注银行的资产负债表，这是“解释性市场冲击”压力测试情景旨在考虑的问题。此外，银行业似乎仍然有点不合常规，现在说银行业危机已经结束可能还为时过早。十一、危机还是治愈：长期的前景如何？无论采取何种方法，这一切都归结为建立一个强大的金融体系。2023年银行业危机最糟糕的部分可能已经过去，也可能还没有到来。值得注意的是，截至2023年5月底6月初，金融市场的压力并没有减轻，信贷利差仍然很小。虽然加息仍在继续，但美联储似乎确实对此类举措持谨慎态度。然而，2023年的美国银行业危机是一个高度复杂的空间，其涵盖了债券利率、利率、信贷额度和银行挤兑等问题。来源：金色财经

金色财经2023-06-02

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