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3EX CryptoGPT助力投资者应对市场波动

场动态 3EX CryptoGPT通过深度学习模型和大数据分析，对加密市场的历史数据进行全面解析。平台不仅能够实时监控市场动态，还可以根据历史数据和当前市场趋势，进行精准的市场预测。这种智能分析能力帮助投资者及时识别市场的潜在波动和机会，从而制定更具前瞻性的投资策略。个性化策略制定：量身定制投资方案在波动的市场中，通用的投资策略往往难以奏效。3EX CryptoGPT通过分析用户的投资偏好、风险承受能力和市场判断等多维度数据，为用户量身定制个性化的投资方案。无论是保守型投资者还是激进型投资者，平台都能提供适合的交易策略，帮助用户在市场波动中找到平衡。自动化交易：迅速执行决策市场波动常常发生在瞬间，传统的手动交易方式可能会错失良机。3EX CryptoGPT的自动化交易功能让投资者能够通过交易策略，设定特定条件，将交易中的止盈止损点位写入触发条件中，一旦市场触发这些条件，系统会自动执行交易决策。这不仅能够迅速抓住交易时机，提高交易效率，也能避免因人为情绪影响而导致的错误决策。风险管理与监控：保障投资安全应对市场波动，风险管理是关键。3EX CryptoGPT为投资者提供了强大的风险管理工具，如风险评估、资产分散建议和止损保护等功能。这些工具帮助投资者控制风险，防止因市场突变导致的重大损失。同时，平台的监控功能还能持续跟踪市场变化，及时向用户发出风险预警，确保投资安全。学习与成长：提供专业知识与分析 3EX CryptoGPT不仅是一个交易工具，更是一个学习平台。平台提供丰富的教育资源，包括市场分析报告、专家观点、实时资讯和交易学习材料，帮助投资者不断提升自己的投资知识和技能。在波动市场中，通过学习交易知识，深入了解市场，从而从容应对波动。 3EX CryptoGPT通过智能分析、个性化策略制定、自动化交易、风险管理和学习成长等功能，为投资者提供交易全方位的支持。无论市场如何波动，投资者都能依托于3EX CryptoGPT的强大功能，从容应对，抓住机会。未来，3EX将继续致力于技术创新，在AI时代帮助更多投资者在加密市场中获得稳定收益。【3EX相关链接】 https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经2024-07-31

从“文字”到一键生成的游戏世界 AI破冰Web3游戏叙事“寒冰期”

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

苹果使用谷歌芯片训练AI模型，英伟达危已？

比，TPU采用低精度计算，在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度。目前，谷歌通过Google Cloud Platform 销售 TPU 访问权限，并不单独售卖。由此来看，相比GPU，TPU太专用了。但是，由于英伟达的GPU极其昂贵，多家科技巨头都在尝试自研芯片，如亚马逊推出了Trainium 2人工智能芯片、微软宣布了其首款人工智能芯片Maia 100、Meta推出了自研AI芯片Artemis… 这些芯片并不会直接和英伟达的GPU竞争，但犹如谷歌的TPU一样，通过云服务提供AI算力，一定程度上分流了英伟达的客户。目前，AI需求还处于爆发阶段，英伟达的GPU在性能上遥遥领先，科技巨头的芯片无法媲美，但未来，科技巨头已经撕开了英伟达帝国的一道裂缝！ $苹果(AAPL)$ $谷歌(GOOG)$ $英伟达(NVDA)$

老虎证券2024-07-30

数据驱动的智能媒体新时代

式大模型的应用和实践，因此中网智媒基于深度学习和自然语言处理等技术打造专有大模型——智语，创造出媒体传播在各个场景下的智能应用。结合智语，用户可以基于原有海量传播内容数据进行二次编辑的创作、调用、分析，自动撰写出既符合企业和单位背景习惯，又能满足社交平台传播规律的稿件，在降低编辑部门工作压力的同时，也能助力单位提升传播影响力。构建媒体传播内容的知识图谱关系网，挖掘媒体资产价值，最终实现通过数据信息提升生产效率。全方位巡检护航业务发展智能化的发展带来了信息的便捷，而在网络上日益增长的信息不仅代表着更多的流量，也包含着巨大的内容风险，更可能导致安全问题，使企业的业务发展遭受损失。对此，中网智媒融合智语和智算打造智能审校平台，利用深度学习和自然语言处理技术，高效地检测过滤出敏感词汇和违规内容，产品覆盖“图文、音视频、直播、平台”全场景，助力客户进行内容安全的智能审核，实现内容的“事前+事中+事后”全方位巡检，规避内容安全隐患，为业务发展保驾护航。智能审校平台具备丰富的审校能力，包括自动拼写检查、语法检查、标点符号校对、规范表述等。通过批量处理待审核内容，用户可以快速有效地提升内容质量，减少审校工作的时间和精力消耗。此外，智能审校产品还支持用户自定义审核策略，可以根据不同行业或专业领域的特定需求进行定制化设置，更好地满足用户的检查要求。在信息技术飞速发展的今天，智能媒体已经成为企业和个人传播信息、表达观点和社交互动的核心渠道。中网智媒通过打造智能监测平台和智能审校平台，为用户提供了强大的数据分析和内容审核能力，有效提升了媒体运营的精准性和安全性。中网智媒的发展不仅提高了信息传播的效率和安全性，还为企业业务的发展保驾护航。未来，中网智媒将继续致力于技术创新，推动智能媒体的不断进化，为用户提供更加高效、安全、智能的媒体解决方案，在更广泛的应用场景中发挥更大的作用，为用户创造更多的价值。数据驱动的智能媒体新时代已然开启，中网智媒将与用户携手共进，共同迎接这一充满机遇与挑战的未来。来源：金色财经

金色财经2024-07-29

学炒股，“易知股道”学习机助您体系化学习

作为一项投资活动，更需要体系化、长期化深度学习。今年新“国九条”发布以来，A股市场加速优胜劣汰，被实施风险警示的公司和退市公司的数量均大幅增加，与之对应的则是金融信息的日益膨胀，投资难度也不断增加。也因此，“学习”对于投资股市来说，重要性日益凸显。相关数据显示，70%的个人投资者每天花费30分钟以上的时间用于阅读财经资讯，50%以上的个人投资者还要再额外花30分钟以上时间观看财经短视频。选股、择时、基本面、技术面、行业、公司、投资策略等“一揽子”体系化学习，正成为大部分投资者的“硬核需求”，通过不断学习，可以更好地理解市场、管控风险、应对变化、规避错误、建立科学、成熟的投资心态，逐渐提高投资能力和水平。学习机问世，助力投资者“知行合一” 善假于物，方有所成。身处智能时代、视频时代、信息碎片化时代、投资逻辑重构时代，学习炒股的“道”与“术”，又有哪些与时俱进的新渠道？“操千曲而后晓声，观千剑而后识器。”相较一大批诞生于移动互联时代的股票咨询软件，有这么一款即将问世的股票学习硬件产品，它能提供安全、模拟的环境，让学习者深入理解股票市场运作机制，通过个性化学习、智能化工具、优质化服务建立教育生态闭环，为投资者提供一站式投教服务。硬件只是载体，九大维度课程、三大学习路径、AI辅助学习、在线直播答疑等功能，及打通内容体系、学习体系、行情体系、服务体系等才是学习机的“灵魂”。目前市场上缺乏同类产品，专注于股市投资教育的学习机不仅填补行业空白，而且融课程学习、市场分析、实操训练于一炉，率先打造股民专属的学习、交流平台。每个时代都有投资成功的秘诀，那就是学习，一台轻巧的股票学习机正是进入浩瀚知识殿堂的那一把金钥匙，是广大股民可以信赖的“新一代股票投资助手”。 “易知股道”学习机在手，把握“股道”不愁在线投资决策解决方案提供商九方财富（9636.HK）旗下品牌九方智投，正是这款“易知股道”学习机的开发者。业内人士表示，九方智投凭借深厚的投研能力和领先的金融科技实力在行业中建立起先发优势，并凭借20多年的行业积累对市场不同类型用户深刻洞察，这是它能够行业率先推出首款股票投资课程学习机的关键。正如阿姆斯特朗登月，这是九方智投迈出的“一小步”，但对于整个投顾行业来说不啻于“一大步”。这款学习机取名“易知股道”，寓意让投资者掌握股市的“生存之道”。课程体系与成长体系，是九方智投“易知股道”学习机两大主要优势。课程体系涵盖选股、择时、基本面、技术面、风控、行业、股道、资产配置、投资策略，形式有视频、课件、笔记等，满足不同层次投资者学习需求。成长体系包括学习地图、成长路线、阶梯训练营等，比如三大学习路线指入门、进阶、精通，根据用户的投资方式、投资目标、学习偏好等，帮助定制个性化的学习计划，提升学习效率；又如阶段训练营，从“学”“练”“战”三个教学方向助力用户加深对市场的理解，加强对技巧的掌握。如今是AI时代，AI助学也是九方智投学习机特色。学习机的AI脑图、AI笔记等功能，通过AI技术构建知识图谱，帮助用户更好理解和记忆课程中的教学内容，并能自动记录和整理课堂笔记，提取重点和难点，方便用户复习和查阅。 “我们把这台股票学习机取名为‘易知股道’，专门为对股票投资学习有需求和意愿的股民精心打造，帮助他们从容应对市场动态，找寻属于自己的投资之道。”九方智投旗下产品“易知股道”学习机开发人员介绍。图片来源：九方智投 34年前的1990年，随着一声锣响，改革开放后中国内地开办的第一家证券交易所——上海证券交易所正式挂牌营业，这标志着中国资本市场发展史翻开了崭新的一页。时光荏苒，随着中国股市的发展，一代代股民也历经市场洗礼不断成长，他们逐渐明白，只有终身学习，才能构建适合自身的科学投资体系。在打造安全、规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场，实现资本市场高质量发展的时代大背景下，九方智投秉持“让投资理财更简单、更专业、提升投资理财的幸福感”的企业使命，多年前就围绕“数智化”转型不断发力，致力于为广大投资者提供高效、便捷的学习途径和学习工具。比如去年，其发布行业内首款AI数字人投资顾问产品“九哥”，今年又重磅推出了行业革新产品——九方智投“易知股道”学习机。学习机融合了投研投教和智能硬件技术，帮助用户降低投资3决策成本，必将成为股民值得信赖的行情助手、选股助手、研究分析助手、答疑解惑助手。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-07-25

慧辰股份：根据中登公司定期下发的股东名册，截至2024年7月19日，公司股票持有人数为3,114

的专业客户，与数字技术方面（（机器学习深度学习、人工智能、自然语言处理、模式识别、数据可视化、知识图谱、物联网等）的结合）有很好的结合，随着人工智能技术的发展，模型训练的需要，公司深耕的商业领域的模型算法具备一定智能标注能力。公司将持续关注和寻求与国内外大模型公司在相关领域的合作机会，根据商业场景变化及时对相关业务进行评估，请投资者关注业务发展可能存在不确定性的风险。公司将按照相关证券法律法规披露具体业务进展，请以公司指定信披媒体发布的信息为准。感谢投资者朋友对公司发展的关注与支持！投资者：请问去年和中科院战略合作推进如何？和中科院合资公司中科智算业务开展进展怎么样？算力落地了多少？未来规划如何？慧辰股份董秘：尊敬的投资者，您好！公司2023年与中科信控达成战略合作，双方共建“集群算力调度与交易平台”。目前，融合算力服务管理平台软件产品已经开发成型，7月26日将联合对外发布。当前，公司的AI产品研发及日常业务运营将对AI算力产生持续性需求，且公司所服务的客户也将逐渐形成相应需求。2023年12月，公司取得互联网数据中心业务（IDC）资质，为聚焦AI技术产品开发及算力相关业务，加强公司基于AI技术的业务服务能力，公司全资子公司北京慧辰视界数据科技有限公司更名为北京中科智能算力科技有限公司，将提供AI中台软件、行业AI应用相关的系列技术服务等。公司将逐步部署相应的算力基础设施，支撑客户在算法模型、人工智能领域业务的探索。公司长期服务商业及公共服务领域，积累广泛的行业Know-how，围绕场景需求，积极探索“人工智能+”在相关场景中的业务落地，积极与包括中科信控在内的合作伙伴在算力（软件及硬件）、AI算法模型等方面进行布局推进业务开拓。相关业务尚在推进中，请投资者关注业务发展可能存在不确定性的风险。公司将按照相关证券法律法规披露具体业务进展，请以公司指定信披媒体发布的信息为准。感谢投资者朋友对公司发展的关注与支持！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2024-07-24

行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 来源：非凡产研以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-07-23

开盘：三大股指小幅低开，数字水印及教育信息化概念股下跌

下一个黄金赛道。AI技术通过机器学习和深度学习等手段，已经在药物发现、临床前研究和临床试验等全流程中发挥重要作用。AI+制药受到国家政策支持，产业链上下游投资机会多元，应用端百花齐放。AI制药行业得到国家层面的政策支持，如《“十四五”医药工业发展规划》和《“十四五"生物经济发展规划》等，旨在推动云计算、大数据、人工智能等技术在新药研发中的应用。CRO公司加速布局AI+制药应用技术。CRO药物研发外包公司的AI技术应用正逐步深化，涵盖药物发现的各个环节，从靶点识别、化合物筛选、结构预测到药物设计等。随着AI技术的不断进步和CRO公司专业能力的增强，预计未来药物研发领域将迎来更多创新突破。光大证券：Robotaxi或带动出行市场新增量主机厂或为最终受益方光大证券认为，Robotaxi或带动出行市场新增量，主机厂或为最终受益方。智能网联汽车涉及车路云多方协同，贴合大力发展新质生产力的政策导向。光大证券认为：1）各地因地制宜；2）技术（安全保障）与体验升级、价格（补贴/优惠）为Robotaxi大规模推广的关键；3）Robotaxi可满足各时段的用车需求+解决偏远地区出租车（网约车）数量或相对有限等问题，有望带动出行市场的新增量；4）预计联合体模式有望成为国内主流，主机厂（结合旗下出行平台公司，以及地方资源/数据优势）或为最终受益方。东海证券：关注创新药链、特色原料药等板块的投资机会东海证券研报指出，当前医药生物行业估值处于历史低位，行业继续回调空间有限；下半年业绩有望持续向好，医疗反腐等影响因素持续弱化，中长期投资价值显著，建议关注：创新药链、器械设备、医疗服务、血制品、二类疫苗、特色原料药等细分板块的投资机会。个股可关注：千红制药、博雅生物、华厦眼科等。

金融界2024-07-23

AIS 代币来袭震撼你的数字世界

自全球的数据，并利用分布式计算资源进行深度学习模型的训练和优化。用户可以通过持有和使用 AIS 代币来参与数据提供和模型训练，获取相应的奖励。高效实体应用渲染 AIS 代币通过分布式计算和区块链技术，可以显著提升渲染效率和质量，降低成本。开发者和用户可以通过 AIS 代币支付和获取渲染服务，使得高质量的渲染应用更加普及和便捷。智能终端的创新应用 AIS代币支持构建智能终端设备的去中心化应用。AIS可以作为智能终端设备之间的支付和通信媒介，支持设备间的数据共享和协作，提升整体智能化水平。例如，在智能家居和物联网（IoT）领域，AIS 代币可以实现设备间的自动化操作和资源优化。推动互联网的去中心化转型 AIS 代币通过连接 Web2 和 Web3，推动互联网的去中心化转型。通过提供兼容 Web2 的接口和工具，AIS 代币帮助传统企业和开发者顺利过渡到去中心化的 Web3 生态系统。AI 驱动的去中心化未来与实际应用币安交易所上有多个热门 AI 项目，如 Fetch.AI（FET）和 SingularityNET（AGI），分别在智能城市和去中心化 AI 服务市场有广泛应用前景，但面临技术复杂性和市场接受度挑战。AIS 的多元化应用场景和创新性技术，加速其由传统互联网向去中心化互联网转型，吸引大量用户参与，提升其市场价值。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AIS 代币将在去中心化金融、数据市场和智能合约等领域发挥更大的作用，创造更多的实际价值。虽然AIS 代币项目还需完善的过程，但是这一趋势已经势不可挡，随着2024年超级大牛市的到来，创新将是抓住这个牛市财富的主弦律，而AIS 代币将是其中极具价值的项目！来源：金色财经

金色财经2024-07-21

解析 Mira ：基于 Web3,让先进的 AI 技术易于访问和使用

AI 代表着一种先进的生产力，它通过深度学习和复杂的算法模型，能够处理和分析大量数据，从而在多个领域提高效率和生产力。OpenAI 的 ChatGPT 和 Sora 模型等先进 AI 技术的出现，不仅重新定义了 AIGC 领域，也激发了全球对 AI 技术的广泛关注和兴趣。随着 AI 技术的不断进步和普及，越来越多的开发者和企业开始在其产品和服务中集成 AI 特性，一些潜在的领域包括自然语言处理、图像识别、预测分析、自动化决策等，它们能够为用户提供更加个性化、高效和智能的服务体验。虽然 AI 特性的引入有望推动诸多领域向全新的方向发展，但 AI 模型的开发与集成本身包含了十分复杂且繁琐的工作流程，并且开源化资源并不能为开发者带来可靠的支持。 AI 开发者资源生态失衡 AI 模型的开发通常会涉及到十分复杂且繁琐的工作流程，包括进行数据的收集与处理、模型的训练与优化、以及最终的部署。虽然开源的 AI 资源在提升开发效率上能够给予一定的帮助，但开发者往往面临寻找、评估和集成这些资源的挑战，比如开发者仍旧需要对代码的质量和可靠性进行审查与测试，并且这些资源在定制化、灵活性、兼容性以及性能优化等诸多方面缺乏支持。事实上，从一些 AI 贡献者包括优秀的数据科学家和开发者等角色，正在推动 AI 开源资源领域的发展，但在开源和共享的环境中，贡献者的知识产权通常难以得到充分的保护，并且 AI 领域的市场和商业模式仍在不断发展中，尚未形成成熟的体系来支持贡献者的经济利益。这也导致开源模型和工具经常面临维护和更新不足的问题，最终使得这些资源难以在长期内保持有效性和竞争力。此外，尽管 AI 技术的潜力巨大，但在一些商业利益等因素下，其应用仍然被限制在资源丰富的大公司和特定技术社区内，比如 Google、Amazon、Microsoft、Facebook 以及 OpenAI 等等，外部开发者和创作者并不具备集成先进 AI 技术的机会，进一步导致先进的 AI 技术难以普及和民主化，垄断效应、技术断层现象严重。解决上述困境的最佳方式，是推动 AI 资源更加合理的调配，根深蒂固的 Web2 意识形态似乎不再能满足需求，而 Web3 有望成为更为行之有效的解决方案。目前，Mira 平台正在以 Web3 的方式向该方向进行探索，旨在解决当前 AI 开发面临的复杂性问题，同时保护 AI 贡献者的权益，让他们可以自主拥有并货币化自己的模型、数据和应用，以使先进的 AI 技术更加易于访问和使用。而目前，Mira 的叙事方向以及发展潜力正在被高度认可。据悉，该项目在今年的 7 月 2 日宣布完成新一轮规模为 900 万美元的种子轮战略融资，本轮融资由 Bitkraft Ventures、Framework Ventures 领投，并吸引了包括 Velocity.Capital、Accel、Crucible、Folius Ventures、Mechanism Capital、SALT Fund 等知名投资机构以及多位知名天使投资人的参与。与此同时，已经有超过十几个团队正在利用 Mira 的基础设施，在 Web2 和 Web3 领域构建 AI 产品，并计划在未来几个月内陆续推出。 Mira ：让先进的 AI 技术易于访问和使用聚焦于 Mira，其本身提供了一套用户友好的 SDK，旨在解决当今 AI 基础设施的复杂性，通过利用区块链技术，其正在保护 AI 模型的底层数据，并确保资源的正确分配，同时使开发者能够创造 Web2 和 Web3 兼容资源。据悉，该项目其由经验丰富的团队创立和运营，团队成员来自于包括 Accel、Amazon AI、BCG、Uber、Stader 等在内的大型科技公司。作为一个 API 市场，Mira 允许开发者和创作者通过易于使用的 AI SDK 消费开源AI资源。通过模型、数据和计算的结合，开发者和创作者可以发布 Mira Flows（一种新的 AI 原语），用户可以按使用付费。这些费用无需许可地归属于 Flow 创建者和资源贡献者，并通过 Mira 区块链重新分配。Mira 社区专注于寻找和实施高信号AI改进，处理全球跨软件、游戏、媒体等领域的客户的更新和维护，使他们能够大规模地试验构建 AI 产品。整体而言，Mira 平台的一些潜在特点包括：去中心化及开源：Mira 通过提供一个去中心化的平台，鼓励和促进开源AI资源的共享和使用。激励机制：通过加密货币激励，Mira 旨在鼓励社区持续维护、评估和推进生态系统，从而促进其增长和功能扩展。降低复杂性：通过其用户友好的 SDKs，Mira 简化了 AI 开发的复杂性，使开发者和创作者可以更容易地集成和利用先进的 AI 技术。保障AI贡献者权益：Mira 允许 AI 贡献者保持对其模型、数据和使用的主权所有权，并通过市场货币化这些资源。 Mira 平台的上述特性由以下几个板块提供支持，包括： SDK 套件 Mira SDK 本身是访问 Mira 平台核心功能的接口，使得开发者能够轻松地将先进的 AI 功能嵌入到他们的应用程序中，而无需深入了解复杂的 AI 基础设施。该组件通过提供直观的 API 和文档，使得即使是非专业的开发者也能快速上手，利用 AI 技术增强他们的产品，并且模块化的设计，允许开发者根据需要选择和集成特定的 AI 功能，而不是一次性引入整个平台。 Mira SDK 本身也包含了一系列预构建的 AI 工作流程，开发者可以直接使用这些现成的工作流程来实现特定的 AI 功能，如文本分析、图像识别、数据处理等。除了预构建的工作流程，Mira SDK 还支持自定义配置和扩展，开发者可以根据自己的需求调整和优化 AI 模型和数据处理流程。同时经过系统性的优化，该 SDK 能够确保在各种设备和平台上都能提供高效和稳定的性能。与此同时，Mira SDK 本身集成了区块链技术，确保 AI 模型的数据安全和透明性，并基于此也支持去中心化的资源分配和价值流动，并提供一个活跃的开发者社区和客户支持，帮助解决使用 SDK 过程中遇到的问题，并提供持续的更新和改进。通过使用 Mira SDK，开发者可以节省大量的时间和资源，专注于创新和产品开发，而不是 AI 技术的底层实现，以帮助各种规模的团队和项目实现 AI 技术的快速集成和应用。 Mira Flows Mira Flows 本身是一种新的 AI 原语，是 Mira 平台的核心组成部分，它是一个创新的 AI 基础设施，旨在通过结合模型、数据和计算资源，为开发者提供易于使用和定制的 AI 工作流程。Mira Flows 作为一种新的 AI 构建块，它通过预配置的指令优化这些资源，以适应特定的最终用途。这些工作流程可以包括从文本到价格的 RAG、语义缓存、文本到图像的产品放置、数据摄取等多种应用。 Mira 平台利用区块链技术来确保 AI 模型的底层数据的安全性，确保资源的正确分配，并使开发者能够创建兼容 Web2 和 Web3 的资源。通过将资源加密货币化，Mira 确保了最佳 Flows 的可信和准确发现，使评估者有“切身利益”来评价 Flows。 AI 市场 Mira 为货币化的 AI 资源提供了一个资源流通市场即 API 市场，Mira允许开发者和创作者通过易于使用的 AI SDKs 市场，消费开源 AI 资源。作为一个创新的在线平台，旨在为开发者、企业和 AI 贡献者提供一个集中的空间，以发现、购买、出售和共享 AI 资源和解决方案市场，并基于去中心化基础设施确保了透明度、安全性和公平性。通过模型、数据和计算的结合，开发者和创作者可以发布 Mira Flows，用户可以按使用付费，这些费用无需许可地归属于 Flow 创建者和资源贡献者，并通过 Mira 区块链重新分配。所以 Mira AI 市场本身提供了一个广泛的 AI 资源库，包括预训练的模型、数据集、SDK、API 和各种 AI 工作流程（Flows）。这些资源可以用于各种应用，如自然语言处理、图像识别、数据分析等。开发者可以直接在该市场以去中心化的方式与资源提供者进行交易，并支持自定义和扩展，允许开发者根据自己的需求调整和优化 AI 解决方案。 Mira 市场鼓励社区成员贡献自己的 AI 资源和工具，并通过市场的评价和反馈系统来提高资源的质量，有助于确保市场上的资源是高质量和实用的。与此同时，Mira AI 市场支持多种定价和许可模式，为资源提供者和消费者提供了灵活性，以适应不同的商业需求和预算，这有望进一步帮助处理全球跨软件、游戏、媒体等领域的客户的更新和维护，使他们能够大规模地试验构建 AI 产品。生态用例 Mira 的第一个生态系统产品 Klok，是一个用于加密货币领域的 AI 决策助手，Klok 利用先进的 AI 技术，为加密货币交易者和投资者提供智能辅助功能，帮助他们做出更明智的投资决策，优化交易策略，并提高交易效率。Klok 的目标是通过 AI 技术提升加密货币交易的体验和效果，为用户提供一个强大的工具，帮助他们在复杂多变的加密货币市场中提升收益。目前，Klok 产品处于封闭测试阶段。与此同时，上文提到目前已有十几个团队利用 Flows 将开源 AI 能力集成到系列 Web2、Web3 应用程序中，一些应用计划在未来几个月内推出。为 AI 应用向下一阶段发展提供基础据IDC发布的《全球人工智能支出指南》显示，2022年全球人工智能 IT 总投资规模为 1288 亿美元，预计到 2027 年将增至4236亿美元，CAGR 约为 26.9%。这表明全球范围内对 AI 技术的投资正在持续快速增长。同时，根据 Gartner 的预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将生成式AI、模型和应用程序纳入其运营中，而目前这一比例还不到 5 %。这同样表明未来几年内，生成式 AI 等的采用率将显著增长，并有望加速 AI 技术的广泛应用和集成。另一面，AI 的规模性采用需要由开发者群体来不断地推动，而让优质的 AI 资源、设施更广泛与开发者群体进行匹配，才是推动 AI 规模性采用的关键步骤。事实上，Mira 正在为上述趋势的发展提供动力，其通过提供用户友好的 SDKs，简化了 AI 开发、集成步骤，使得开发者更容易地创建和维护 AI 产品，并通过推出 API 市场，使开发者能够更容易地发现和使用高质量的开源 AI 资源，降低 AI 项目的开发周期。基于区块链技术，Mira 在保障开源社区贡献者保留对其模型、数据和使用的主权所有权，货币化其资源和劳动获取匹配的激励的同时，社区成员还能够持续地维护、评估和推进AI资源的发展，确保这些资源保持最新和最有效，并为广泛的开发者和创作者提供访问和集成先进 AI 技术的机会。随着 Mira 生态的全面启动并不断进行创新的探索，也将不断为 AI 应用向下一阶段发展提供基础。来源：金色财经

金色财经2024-07-16

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