FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

来自哈佛/谷歌/微软/OpenAI的8大权威免费AI课程

和保持好奇心，包括学习编程、数据分析、机器学习等。利用AI的知识和技能，更好地完成一些重复性、繁琐或危险的任务。因此，不断学习新知识和技能非常重要。如果您想了解和掌握更多关于AI的知识和技能，请参照以下8大AI课程。 1.ChatGPT 开发者提示工程想当魔法师吗？对AI说提示词来进行简单的“念咒”，就可以帮你做好想要的东西，这种魔法难道不想拥有吗？最近，OpenAI和Coursera、DeepLearning的创始人Andrew Ng刚联合发布了一个免费的ChatGPT提示工程课程。该课程为开发人员描述了大型语言模型（LLM）的工作原理，旨在帮助开发者学习应用开发所需的 prompt engineering 最佳实践。展示了大语言模型API如何在各种任务的应用程序中使用，包括如何构建自己的自定义聊天机器人，获得使用 OpenAI API 编写和迭代 prompt 的实践经验。它涵盖了以下内容：ChatGPT Prompt 工程的基本概念和原理、如何使用 Prompt 做 ChatGPT 的应用开发、如何使用 ChatGPT 的新方法、如何建立自己的个性化的 Chatbot、如何基于 OpenAI 的 API 来练习 Prompt 工程技巧等等。看起来似乎很复杂，但是很适合初学者，即使你没有太多的编程经验。官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 2. 0基础人工智能入门如何更好地入门与进阶？”，“有没有一套起点不是很高的AI学习路径？”，“这么多优秀公开课，究竟哪一个更适合我？”等，这些往往是初学者们最为关心的几个问题。作为全球人工智能（AI）领域的大 IP——吴恩达（Andrew Ng），自己宣发了 “0基础人工智能入门经典免费课程”，致力于普及、宣传、推广AI 教育，包括最前沿、最火爆的AI基础和深度学习课程。吴恩达的0基础人工智能入门经典免费课程是一门非常受欢迎的课程，旨在帮助初学者了解人工智能的基本概念和原理。该课程涵盖了以下内容：通用AI术语背后的含义，包括神经网络、机器学习、深度学习和数据科学；人工智能实际上可以做和不能做的事情；如何发现将AI应用于组织中的问题的机会等。官网：https://t.co/KaJw3MV5aD 3. Python人工智能入门入门自学计算机，到底如何入门？推荐哈佛大名鼎鼎的神课CS50，据说在哈佛流传着这样一句话：“如果你没听说过CS50，那么，请不要说你读过哈佛。”每年有超过800名哈佛学生选修该课程，全球有超过400万人注册该线上课程，《Python人工智能入门》目前注册人数也已超过67万，其受欢迎程度显而易见。著名的“撕书教授”David Malan任课程首席讲师，课程内容包括基本的计算机知识、强化学习、Python、算法、机器学习、智能系统等，还会探讨最新的计算机科学领域的成果。作为入门级课程，老师风趣幽默，讲课形式奉行“快乐学习”，带你少走弯路，直奔智能系统大门。官网：https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python 4. NLP及其工作原理自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）中的重要组成部分，本课程由斯坦福大学推出，为学生全面介绍用于NLP的最新神经网络技术，适合专业领域的学习需求。视频课程总计23集，在YouTube上免费提供，部分课程由斯坦福大学教授、斯坦福自然语言处理组负责人克里斯托弗·曼宁老师讲授。此课程在斯坦福官网上的学费为4200美元—5600美元，若想参加最新一期课程，并获得斯坦福成绩单，可至官网等候开放注册。推荐先看免费视频。官网：https://online.stanford.edu/courses/cs224n-natural-language-processing-deep-learning 5. 学习提示工程提示工程（Prompt Engineering，PE）是人工智能（AI）领域中的重要概念，尤其是自然语言处理（NLP）领域。提示工程是与AI进行有效沟通并实现预期结果的过程，比如与ChatGPT沟通或者应用AI绘画工具等。本课程是完全免费的开源课程，由研究者、翻译者和爱好者多元构建，不需要既往经验，为不熟悉AI和PE的初学者量身打造，建议零基础者同步学习Python。课程内容涵盖了目前最全面的提示工程课程，即使不是初学者，也能发现有新思维的理解。课程文章按照初学者（无需编程知识）、简单（需要基础编程知识）、中级（需要编程技能和部分数理领域知识）、进阶（需要专业编程知识和深入领域理解）进行分类，有助根据个人需要选择阅读。官网：https://learnprompting.org/ 6. 机器学习教育本课程由谷歌在其人工智能学习网站（Learn with Google AI）上免费提供，支持包括中文在内的多种语言，课程内容分为基础课程与高级课程。基础课程涵盖机器学习的基础知识与核心概念，其中有出名的机器学习速成课程（Machine Learning Crash Course ，MLCC），以快节奏介绍机器学习的实用知识，包括一系列视频讲座、案例实操与实践练习。高级课程以多个独立单元构成，分别介绍各种工具与技术，可根据兴趣与问题自由选择。课程官网还提供常见问题阅读指南与机器学习术语库，方便自主答疑解惑。官网：https://developers.google.com/machine-learning 7. GitHub Copilot 微软的《GitHub Copilot》课程是一门针对开发者的在线课程，旨在帮助开发者快速掌握 GitHub Copilot 的使用方法和最佳实践方式，让其能够充分利用这款强大的工具来提升编程水平和创造力。除此之外，开发者还能通过此课程节省学习时间和成本、与其他用户交流和互动以建立个人的编程社区和网络等。官网：https://github.com/features/copilot 8. LangChain 101：Prompts LangChain 101是一门适合任何水平的编程者的在线课程，可以帮助你充分利用LangChain这个AI编程平台，提高你的编程效率和质量，激发你的编程潜能和创造力。你可以从其中的Prompts课程中学习构建LLM Prompts、构建聊天Prompts、使用Prompts选择器、使用解析器格式化输出。如果你想要快速掌握Prompts的相关知识，那么这门课程将会是你不容错过的选择。官网：https://www.youtube.com/watch?v=REdLBv91I7Q 结语 AI技术的不断发展已成为不可逆转的趋势，它将会给人类社会带来巨大的变化和影响，这种影响就像是一把双刃剑，有利也有弊。一方面，AI可以帮助人类提高生产效率和质量，降低成本和风险；另一方面，它可能也会造成失业、收入不平等、社会不稳定、道德危机等负面影响。即使部分公司旗下某些产品专研的领域似乎距离普通人的生活或工作还有些遥远，为了更好地理解和应对AI技术对人类社会的双重影响，我们有必要将 AI课程的学习提上日程，以下是学习AI课程能给我们带来的一些益处。首先，它可以拓展我们的视野和思维，让我们了解AI的发展历史、现状和未来趋势；其次，它可以培养我们的逻辑思维和分析能力，让我们掌握AI的基本原理和方法；再次，它能够提高我们的创造力和实践能力，让我们能够运用AI的知识和技能，解决实际问题和挑战；最后，它可以让我们了解AI的潜在风险和伦理问题。在AI技术蓬勃发展的时代，学习AI课程将使我们站在科技前沿，掌握未来的核心竞争力。让我们抓住这个机会，不断学习和探索，为人类社会的发展和进步作出积极的贡献。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-31

5月30日大公司动向追踪：苹果官方618将在天猫开启全球首次直播，微软公司收购动视暴雪股权案获批

　　必和必拓将与微软合作利用AI和机器学习提高全球最大铜矿铜回收率　　必和必拓宣布同微软达成合作，将利用AI和机器学习提高全球最大铜矿——智利埃斯康迪达铜矿的铜回收率。必和必拓估计，未来30年，全球需要将铜产量提高一倍，才能跟上电动汽车、海上风电和太阳能农场等脱碳技术的发展步伐。该公司称，利用来自加工矿石工厂的实时数据，结合微软Azure平台基于AI的建议，工厂经营者将有能力调整影响矿石加工和回收率的变量。　　市场监管总局无条件批准微软公司收购动视暴雪股权案　　国家市场监管总局公布5月15日-5月21日无条件批准经营者集中案件列表，其中批准微软公司收购动视暴雪公司股权案，审结时间为5月18日。

金融界2023-05-30

5月30日晚间要闻盘点：秦刚会见特斯拉首席执行官马斯克，国内成品油零售限价年内第四次上调

　　必和必拓将与微软合作利用AI和机器学习提高全球最大铜矿铜回收率　　必和必拓宣布同微软达成合作，将利用AI和机器学习提高全球最大铜矿——智利埃斯康迪达铜矿的铜回收率。必和必拓估计，未来30年，全球需要将铜产量提高一倍，才能跟上电动汽车、海上风电和太阳能农场等脱碳技术的发展步伐。该公司称，利用来自加工矿石工厂的实时数据，结合微软Azure平台基于AI的建议，工厂经营者将有能力调整影响矿石加工和回收率的变量。　　中科金财：公司已可以将ChatGPT相关服务运用于公司多模态数字人业务和产品研发　　中科金财在互动平台表示，公司已可以将ChatGPT相关服务运用于公司多模态数字人业务和产品研发。公司已接入百度文心一言、聆心智能AI乌托邦、智谱ChatGLM等国内中文对话大模型和语言模型，在金融智能客服、银行元宇宙、数字人等展开合作，以上情况属实。　　市场监管总局无条件批准微软公司收购动视暴雪股权案　　国家市场监管总局公布5月15日-5月21日无条件批准经营者集中案件列表，其中批准微软公司收购动视暴雪公司股权案，审结时间为5月18日。　　13天10板杭州热电：目前股价与公司基本面严重偏离　　13天10板杭州热电发布异动公告，目前股价与基本面严重偏离，公司生产经营未发生重大变化，目前公司无超超临界机组、虚拟电厂、储能业务。2022年公司光伏业务占主营业务收入不到1％，对公司经营业绩影响有限。

金融界2023-05-30

悦读书|《超越想象的GPT医疗》：揭示“人机关系”的重要范式，OpenAI创始人、比尔·盖茨等联袂推荐

级研究计划局负责计算机项目，致力于打造机器学习、数据科学、计算社会科学等方面的运营能力。曾任卡内基梅隆大学教授及计算机科学系主任，曾在奥巴马总统时期的美国国家网络安/全委员会任委员，目前是美国国家医学院成员。　　凯丽·戈德伯格，资深医学和科学记者，专注于报道医学和科学领域的各类新闻，报道过医疗成本、基因组研究等各类话题。曾在《纽约时报》《洛杉矶时报》《波士顿环球报》和彭博新闻社等媒体任职。　　伊萨克·科恩，医学博士，哈佛大学医学院生物医学信息学系首任主任。20世纪90年代以来，一直致力于研究医学AI，以期帮助医生在运用AI方面做得更好。

金融界2023-05-30

高泽龙：ChatGPT、AIGC为代表的元宇宙开启数字革命新时代

是在ChatGPT这个阶段，从浅层次的机器学习进入到深层次的机器学习，再进入到预训练模型。 ChatGPT本身会带来什么？它会带来交互方式的变革，因为前段时间我跟爱奇艺的一个副总裁在聊天，以前用百度的搜索引擎，有一天不需要搜索引擎了，不需要搜了，所有的搜索通过对话就可以完成，通过自然语言交互就可以完成，它给谁带来最大的挑战？就是百度这种搜索引擎，为什么百度以最快的速度发布了它的文心一言，这是革命性的挑战。将来获取信息的方式可能也不再是刷手机，可能就是对着一个大屏幕跟它对话就行，它很聪明。 ChatGPT背后用了Transformers的架构，变形金刚的翻译是Transformers，变形金刚5就是Transformers Five。它最核心的点是什么呢？它引入编码器、解码器，引入了人工的干预、思维链模型。比如它除了预训练模型、迭代式，它可以自己去执行深层次的，甚至是单向、双向、递归的算法，技术层面的内容我就不展开了。比如你可以看到谷歌的GPT3，encode是编码，decode是解码，它是基于几篇论文来实现的。刚才我讲了，它这个里面还有什么呢？引入了大量的人工干预，因为纯粹的机器学习，还是有问题，达不到人想要的结果。引入人工的干预，人类的反馈，这个人类的反馈是什么呢？就跟你喂一个小狗一样，你敲锣的时候给它吃的，下次再敲锣的时候它自己就跑过来，你给它一个正向的反馈，还是一个负向的反馈，然后进行标记，进行这样的反馈。除了这些，它引入了思维链，思维链是什么呢？就是模拟人的思考结构，是你去思考一个东西的时候，计算机去模拟，比如你一天读三页书，比如24天读完了《红楼梦》，比如你读《三国演义》需要多少天？基于这样一个逻辑架构，它自己不断的训练和演化，这是思维链。思维链在ChatGPT里面也是一个很核心的算法。比如刚才讲到的奖励模型，比如说生成优化，用大数据去喂它，不断优化的过程中，你要形成很详细的KPI，正向激励、反向的可能还有惩罚措施，最终这个大模型就会变得越来越聪明，它是这样的一个逻辑。包括FaceBook、清华大学，其实都有这样的代码预训练的模型，FaceBook现在叫META，谷歌也是非常领先的。生成式AI，这是一个行业内通行的说法，但是实际上会比这个靠前一些。为什么呢？我原来在中国互联网协会，我是副主任，原来去百度考察的时候，百度大厅里面有一个作诗的机器，2016年2017年，甚至2015年，当时我去的时候它已经能做到生成式的AI了。AIGC是什么呢？以前说的UGC是什么呢？比如说类似于油管、爱奇艺、抖音，UGC是用户创造内容，现在发展成了什么？AIGC，就是人工智能去创造内容，这是一个非常好的趋势，让人工智能无处不在，从TGC进化到AIGC，它是这样一个逻辑结构。这个AI，可以写作，可以作图，可以把它归到AIGC的方向。AIGC、UGC、PGC，这个逻辑还是很实用的，我讲的东西还是很实用的。中国第一部元宇宙科幻小片是我的，我们现在也在进行影视的开发，跟B站也在搞签约。我在2022年7、8月份的时候，就已经用AIGC做了一些场景。这个AIGC什么时候火的？10月份、11月份，当时有一个人做了一幅画，他去参赛还获奖了，他说这不是我画的，是人工智能画出来的，然后有人就开始骂他，它画得比所有艺术家都好，惊艳了所有的人。我们7月份的就在用AIGC做了一些尝试，然后还搞了中国第一届AIGC人工智能创作的研讨会，中国书法家协会和我们一起搞的，这个会议也算行业很早的会议了。这是我电影的海报，我的电影海报完全是基于人工智能生产的，我告诉它女主人公头发是粉色的，她特别能打，她带着一只猫要去复仇，结果人工智能生成这样一张海报，还是很酷炫的海报。这也是我的女主人公，粉色的头发，她全身是有机甲的，网上可以搜到。我们玩这个还是玩的很深入的，我们在行业内玩前沿科技。我的原图有80兆，将近1万*1万像素，你要用百度去做图片，百度也有人工智能平台，可以生成500*500像素的，但很难生成更大的，我们这个是很清晰的。我们很早在搞NFT、数字噪点，包括对元宇宙的理解。我有一本书叫《元宇宙工程》，我当时提出了四个方法，提出了六个观点（PPT图）。我在2006年也提出这个观点，当时ChatGPT还没有这么火，当时有人问我元宇宙怎么实现，我说有一天人工智能可以做到大规模，而且持续的人工智能，元宇宙实现就很近了。当时我提出了六个观点、六个元素。来源：金色财经

金色财经2023-05-30

2023 Beijing • Web3.0音乐发展交流会顺利召开

从哪些方面发生改变？”、“人工智能和机器学习是否会改善音乐创作和分发？”等话题进行深入探讨。其中，WBSR NFT Founder、《歪脖山之歌》制作人、音乐发起人Xinxin从音乐人角度，表示在Web3.0中，音乐人的收入分成会更为明确，去中心化的平台能够帮助用户去直接支持他所喜欢的歌手；KOLO.Market的Elijah从表示，Web2.0中较为完整的音乐版权规则可以更好地沿用到Web3.0之中，或是对于Web3.0的版权建立提供重要借鉴；Element BD Head Naomi从平台的角度，表明了基于链上公开透明的各方权益和NFT的发行模式，可以让平台、项目方和普通用户之间形成有效的联动；作为NewLand 的Co-Founder,Alan表示在Web3,0时代，创作者可以在技术的帮助下，在链上直接获得透明公开的收益，音乐爱好者也可以在其中以最为直接的方式对自己喜欢的音乐人表示支持；上方传媒科技股份有限公司的总经理颜涛从法律政策的角度进行了阐述，表示在数据库的支持下，音乐人的版权会从法律和政策得到保护，并且是有更加适应本土化的版权保护方案；最后是黑猫学园Co-founder,Teitei从自身的设计专业为出发点，认为Web3.0时代是参与时代，个性化的创意将更加盛行……大家共同探讨全球Web3.0探索者所关注的最前沿的议题，与其他组织和探索者展望未来、交流共建，推动 Web3.0的发展和创新。通过此次“2023 Beijing • Web3.0音乐发展交流会”的举办，KOLO.Market、Media Dao等Web3.0 行业先行者联合行业内外各侧合作伙伴，打破固有模式，促进 Web3.0 音乐的发展，探讨区块链技术在音乐产业中的应用，探索Web3.0行业新未来。来源：金色财经

金色财经2023-05-29

AI如何与加密融合并推动Web3的下一波创新和增长？

ccelxr发表了一篇文章，概述了整合机器学习 (ML) 的潜力，机器学习是一个人工智能子领域，其核心是帮助计算机理解数据并根据数据做出预测，并通过 zkSNARKs 实现智能合约，这是一种零知识证明。这里的想法是，将“zkML”能力添加到智能合约中，将使它们能够演变成更复杂、更智能的系统，这些系统可以变得自动化和动态，并因此能够根据实时链上数据做出决策，而不是根据它们首次编程时编写的静态代码来做出决策！可以肯定的是，这里的潜在用例是广泛而多样的，但让我们只关注 DeFi 领域作为示例。项目可以使用zkML解决方案来促进AI优化的自动化收益策略，如果你愿意，可以称之为超级流动性挖矿。zkML也可以用于实时自动更新DeFi协议的参数，例如，贷款协议需要应对突发的清算危机。并且，可能有一天会有由zkML驱动的预言机，它在链下签名数据并将其传入DeFi，例如，传递给保险协议合约。这对DeFi利好，对加密货币利好。真实性验证 “……人工智能将创造图像、音频和软件的爆炸式增长。很难区分什么是真实的，什么不是。在这种情况下，防范欺骗、深度造假、人们抄袭作品、验证创作者/创作者/与您交谈的人将很重要。公钥/私钥密码学、zk-proofs 等可以发挥重要作用…… ” –Bitwise 首席执行官Hunter Horsley 以上内容来自Horsley，准确预见了即将到来的AI生成媒体的热潮。在音频、文本、视频和其他视觉内容方面，AI使初学者和专家之间的竞争平台前所未有地平等。这个新的现实也意味着用AI生成的内容伪造现实比以往任何时候都更容易。展望未来，正如Horsley所说，随着公开验证的需求增加，寻找像人们从他们的公开ENS名称签署内容以“公证真实性”这样的项目的崛起，这对加密货币来说是利好的。人工智能生成的新内容热潮在 AI 驱动的内容爆炸的另一面是，AI 使任何人都更容易成为内容创建者，或者至少成为更有效的内容创建者，特别是那些非科班出身的人士。这里有一个值得思考的点，在电影语境中，"auteur"是指导演对一部电影的视觉和控制如此独特，以至于他们被认为是那部电影的作者，而不仅仅是领导者。现在，AI使我们所有人都在普通的创作努力中向auteur的地位迈进，因为它使我们有能力以个人舒服的方式准备音频、文本、视频等内容。例如，只需一个想法、一些时间和决心，您现在就可以使用 ChatGPT 插件 + Stable Diffusion 组合，以非技术创建者的身份从头开始创建和编码 NFT 项目。消除创建和启动项目的摩擦将推动更多项目活跃度，就像互联网随着时间的推移发展的那样。当然，不仅仅是独立的 NFT 创作者在这里可以从 AI 中获益匪浅，任何参与创意工作的团体也会这样做，比如动画工作室或 metaverse 项目或 web3 游戏公司。例如，基于 NFT 的科幻纸牌游戏制造商 Parallel 背后团队已经在探索通过基于 AI 的代理来增强其游戏生态系统的潜在方法。随着新型内容生成的出现，预计未来几个月和几年会有更多这样的实验。这对加密来说是看涨的。大创意人工智能和加密货币的融合不仅是一种可能性，而且已经成为人们关注的现实，并为 web3 空间带来巨大的潜力。将 AI 集成到去中心化系统中可以彻底改变从内容认证到智能合约的一切，而现在这些交叉点都指向加密货币更加乐观的未来。我们的生态系统正在经历一次重大的变革浪潮，而这股浪潮将让魔法般的互联网货币变得更加神奇！来源：金色财经

金色财经2023-05-29

跟随投资脚步发现下一轮新兴叙事

程序创建逼真和引人入胜的角色。他们使用机器学习生成视觉上吸引人和情感共鸣的角色。 4、Pinecone - 1 亿美元 Pinecone 是一家开发平台，帮助企业收集和分析客户反馈的公司。他们让企业轻松创建调查、收集反馈并分结果。 5、Replit - 9740 万美元 Replit 是一种集成开发环境（IDE）。这也是生成式人工智能技术的投资趋势的一部分。例如，Replit 是一种名为 Ghostwriter 的代码生成 AI 工具，用于其 IDE（集成开发环境）。免责声明：本文不构成投资建议，用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况，及遵守所在国家和地区的相关法律法规。来源：金色财经

金色财经2023-05-28

zk+ML 探索zk赛道的新方向

概念，源自 zk+ML（零知识证明和机器学习），也是近期谈论较多的一个新兴结合体，zk 技术自然不用都说，而 ML 是 AI 的一个子领域，此前 AI+Web3 就已经是行业内颇具热度的叙事，只是目前来看并没有很好的概念或用例将两者无缝衔接起来，而近期的黑山大会上，Vitalik 也对 zkSNARK 推崇备至，加上 Worldcoin 的爆火，所以 zkML 脱颖而出是可以预见的。大家可能对 zkML 不太熟悉，本文主要为大家拨开 zkML 身上的迷雾，重点讲述 zkML 简介、用例以及一些潜力项目，正式因为目前 zkML 用例不太多，所以才希望大家可以抓住机会，提前了解新概念和用例，做好准备。 Web 3 + ML zkML 结合了零知识证明和机器学习，其实在 Web 3 之外，ML 早已不是新词了，该技术已经广泛地在一些领域获得用例，比如，自然语言处理（NLP）、自动驾驶、电商等领域，都已经通过 ML 技术达到更高的水平，甚至在一些领域 ML 已经占据了主导地位，所以未来的 zkML 也是大势所趋，智能合约中嵌入 ML 也会为智能合约提供更复杂和更智能的处理方式。通过添加 ML 功能，智能合约可以变得更加自主和动态，允许它们根据实时链上数据而不是静态规则做出处理。智能合约将更具灵活性，适应更多场景，包括那些在最初创建合约时可能没有预料到的场景。简而言之，ML 功能将扩大我们放在链上的任何智能合约的自动化、准确性、效率和灵活性。目前，ML 之所以没有在 crypto 广泛采用的原因之一是在链上运行这些模型的计算成本很高，比如 fastBERP——一类 NLP 语言模型，该模型的采用需要使用约 1800 MFLOPS（百万浮点运算），这是不能直接在 EVM 上运行的。而应用模型需要基于真实世界数据进行预测，为了拥有 ML 规模的智能合约，而合约必须获得此类预测；原因之二是需要处理 ML 模型的信任框架问题，主要分两点，一是其隐私性：如前所述，模型参数通常是私有的，在某些情况下，模型输入也需要保密，这自然会在模型拥有者和模型使用者之间带来一些信任问题；二是算法黑匣子，ML 模型有时被称为「黑匣子」，因为它们在计算过程中涉及许多难以理解或解释的自动化步骤。这些步骤涉及复杂的算法和大量数据，这些数据会带来不确定的、有时是随机的输出，使算法成为偏见甚至歧视的罪魁祸首。而 zk 技术可以很高效地解决该信任问题。所以此时 zkSNARK 顺势出现，zkML 中的 zk 技术大多指的是 zkSNARK，zkSNARK 为我们提供了一个解决方案：任何人都可以在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，表明预期的模型确实产生了特定的结果，该证明可以在链上发布并由智能合约获取并并增强其智能。ML 模型通常需要三部分：训练数据、模型架构、模型参数。经过训练后的模型只要是通过推理验证后就可以为智能合约开辟出一个更新的设计空间。（模型训练和推理就不过多叙述了） zkML 在 crypto 的用例而经过 zkSNARK +ML 加成后的智能合约也会有很多用例，以下是其用例： DeFi 可验证的链下机器学习预言机结合 zkSNARK 结合 ML 模型的验证推理，这些链下 ML 预言机可以用于通过验证推理并在链上发布证据来可靠地解决现实世界的预测市场、确保协议合约等问题。 ML 参数化的 DeFi DeFi 的很多细分领域其实都可以实现自动化。例如，借贷协议可以使用 ML 模型来实时更新参数。如今借贷协议主要信任由组织运行的链下模型来确定抵押品系数、LTV、清算门槛等，ML 可以提供更好的替代方案，社区训练的开源模型，任何人都可以运行和验证。自动交易策略验证交易策略回报情况的一种方式是让 MP 向投资者提供各种回溯测试，无法验证策略师在执行交易时是否遵循模型，但 zkML 可以为其提供解决方案，MP 可以在部署到特定位置时提供金融模型推理的验证证明。安全领域智能合约的欺诈监控 ML 模型可用于检测可能的恶意行为并执行暂停程序，而不是让人亲手治理或集中的参与者来控制暂停合约的能力。 DID 和 Social 通过生物特征认证代替私钥（也就是目前 Worldcoin 所做的）私钥管理仍然是另 Web3 用户头疼的问题之一。通过面部识别或其他生物特征提取私钥是 zkML 的一种可能解决方案，而 Worldcoin 正是应用的这种方式，其 Orb 设备来确定某人是否是一个没有试图 KYC 做假的真实的人，并且使用 zk 技术确保其 ML 模型的输出不会泄露用户的个人数据，通过各种相机传感器和分析面部和虹膜特征的机器学习模型来实现这一点。 Web3 社交媒体的个性化推荐和内容过滤同样，一些 Web 3 社交媒体很容易获取用户喜好和数据，为我们展示一些垃圾邮件和虚假链接，很多虚假链接导致用户钱包被盗等，但通过 zkML 技术我们可以避免很多不必要的内容和邮件链接。创作者经济和游戏游戏内经济再平衡 ML 模型可用于动态调整 token 发行、供应、销毁、投票门槛等，一种可能的模型是激励合约，如果达到某个再平衡阈值并验证推理证明，可以重新平衡游戏内的经济。新型链上游戏可以创建合作的人类与人工智能游戏和其他创新的链上游戏，其中不信任的人工智能模型充当 NPC 角色，NPC 的所有行动都会发到链上，并附有任何人都可以验证以确定正确运行模型的证明。 zkML 生态潜力项目由于 zkML 目前还处于早期发展状态，能找到的项目并不是很多，以下是为大家找到的潜力项目： Worldcoin Worldcoin 就不过多叙述了，大家应该比较熟悉，参考「如果 Worldcoin 成功，将对加密行业产生哪些影响？」 Modulus Labs Modulus Labs 是 zkML 较为多样化的项目之一，构建链上 AI 所需技术。既致力于用例，也致力于相关研究。在应用方面，Modulus Labs 已经开发了 RockyBot（一个链上交易机器人）和 Leela vs. the World（一个象棋游戏），真人与 Leela 象棋引擎的一个可经验证的链上实例对弈。 Giza Giza 是一个致力于通过 AI 发展经济的协议，能够使用完全无信任的方法在链上部署 AI 模型，由 StarkWare 合作支持，最终实现一个为 AI 发展提供替代路径的市场。 Zkaptcha Zkaptcha 专注于 Web3 中的机器人问题，保护智能合约免受机器人攻击，使用零知识证明来创建抗女巫攻击的智能合约，为智能合约提供验证码服务。目前，该项目使终端用户通过完成验证码来产生一个人类工作的证明，未来，Zkaptcha 将继承 zkML，推出类似于现有的 Web 2 验证码服务，但也可以分析鼠标运动等行为，以确定用户是否为真人。结语目前看来，zkML 与 crypto 结合领域的产品其实并不多，此类产品构建的过程中还会遇见一些问题，zkML 与 crypto 未来可能还需要更多改善和优化。但凭借 zkSNARK 和 ML 的结合，我们有理由相信会 zkML 的力量可以给 crypto 带来更好的前景和发展，也期待该领域能出现更多样的产品，zk 技术和 crypto 为 ML 的运行提供安全可信的环境，而未来除了产品的创新之外，还可能会催生 crypto 商业模式的创新，因为在这个狂野和无政府的 Web 3 世界中，去中心化、crypto 技术和信任才是最最基础的设施。来源：金色财经

金色财经2023-05-28

民生证券：AI行情新阶段下一演绎方向将着重于产品侧落地

rFlow 和 PyTorch 等主要机器学习框架，以帮助用户加速人工智能工作负载。从优化的 MIOpen 库到全面的 MIVisionX 计算机视觉和机器智能库、实用程序和应用程序，AMD 与人工智能开放社区广泛合作，以促进和扩展机器和深度学习功能和优化，从而帮助扩大加速计算所适用的工作负载。　　　　1.4 AI进入产品落地验证的新阶段　　AI产业链分为上游算力基础设施、中游大模型和算法以及下游各类AI应用。AI的上游算力需求超预期有望带动整个AI产业链走向兑现的新阶段。　　　　投资建议：英伟达近期迎来历史上最大单日涨幅，其核心的本质在于本次AI大模型带来划时代的变革已成共识。而算力的清晰路径逐步被大众认可，本质是在于最为确定的算力侧率先兑现：上游算力正处于进行时阶段，也为AI应用产品落地提供先决条件，AI下一演绎方向将着重于产品侧落地，平台生态巨头和垂直领域龙头具备产品落地的先决条件。在大模型蓄势待发的现阶段，作为行业龙头的相关企业天然具备自研大模型+高质量数据+产品的稀缺属性，建议关注中科创达、科大讯飞、金山办公、同花顺以及三六零。以海外算力龙头英伟达业绩超预期为前瞻，国内AI产业链上游需求有望得到验证，建议关注寒武纪、浪潮信息等。

金融界2023-05-28

24小时热点