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a16z：Cicada如何利用时间锁谜题和ZK证明实现链上投票

明系统。这使得证明者的时间非常快：用 Python 生成一个选票有效性证明，在一台现成的笔记本电脑上需要 14 ms. 虽然该 sigma 协议的验证器在概念上很简单，但它需要相当一部分大的模幂。Malavolta 和 Thyagarajan 的线性同态方案使用 Paillier 加密，因此这些求幂将对某些 RSA 模 N 以 N^ 2 为模执行。对于合理大小的 N，在大多数 EVM 链上，取幂非常昂贵（数百万 gas）。为了降低成本，Cicada 使用指数 ElGamal——指数 ElGamal 仍然提供加性同态，但在更小的模数上工作（N 而不是 N^ 2 ）。使用 ElGamal 的一个缺点是解密计数的最后一步需要暴力破解离散日志（请注意，这是在链下完成并在链上有效验证）。因此，它仅适用于预期的最终票数相当小的情况（例如小于 2 ^ 32 ，或大约 430 万票）。在最初的基于 Paillier 的方案中，无论其大小如何，计数都可以被有效地解密。选择 RSA 模数 N 也涉及权衡。我们的实现使用 1024 位模数来提高 gas 效率。虽然这远高于有史以来公开分解的最大 RSA 模数（829 位），但低于通常推荐的大小为 2048 位，用于 RSA 加密或签名。但是，我们的应用程序不需要长期安全性：一旦选举结束，如果将来考虑 N 就没有风险。假定计票和选票在时间锁定期满后公开，因此使用相对较小的模数是合理的。（如果分解算法改进，这也可以在未来轻松更新。）匿名和选民资格如上所述，Cicada 提供了运行计票隐私——时间锁定谜题属性在投票期间保持计票的私密性。然而，每个单独的选票也是一个时间锁难题，在相同的公共参数下加密。这意味着就像可以解密计数（通过执行必要的计算）一样，每张选票也可以。换句话说，Cicada 仅在投票期间保证选票隐私——如果好奇的观察者希望解密特定选民的选票，他们可以这样做。解密任何个人选票与解密最终计票一样昂贵，因此天真地需要 O(n) 的工作来完全解密有 n 名选民的选票。但是所有这些选票都可以并行解密（假设有足够多的机器），花费的挂钟时间与解密最终计票所需的时间相同。对于某些选票，这可能是不可取的。虽然我们对临时运行计票隐私感到满意，但我们可能希望无限期投票隐私。为实现这一点，我们可以将 Cicada 与匿名选民资格协议结合起来，通过零知识组成员身份证明进行实例化。这样，即使选票被解密，它所揭示的只是某人以这种方式投票——我们已经从计票中知道了这一点。在我们的存储库中，我们包含一个使用 Semaphore 进行选民匿名的示例合约。但是请注意，Cicada 合约本身没有对如何确定或执行选民资格做出任何假设。特别是，您可以将 Semaphore 替换为例如 Semacaulk 或 ZK 状态证明（如此处和此处所建议的）。统计当局我们在设计 Cicada 时的首要任务之一是避免需要统计机构：许多私人投票结构需要一个半信任的统计机构（或授权委员会，通过安全的多方计算进行协调）接收和汇总选票。在区块链环境中，这意味着这些方案不能仅由智能合约执行，需要一些人为干预和信任。在大多数结构中，计票当局在完整性方面不受信任（他们无法操纵选票计数），但在活性方面值得信任——如果他们离线，则无法计算最终结果，从而无限期地拖延投票结果。在某些结构中，他们也被信任维护隐私——也就是说，他们了解每个人如何投票，但预计会在不透露此信息的情况下公布投票结果。尽管在许多现实世界的场景中，统计当局是一个合理（且必要）的假设，但它们在区块链环境中并不理想，我们的目标是最大限度地减少信任并确保审查阻力。 Cicada 探索了链上投票隐私领域的众多方向之一，并补充了其他团队正在进行的大部分研究。如上所述，Cicada 与信号量、ZK 存储证明和限速无效器等匿名组成员技术密切相关。Cicada 还可以集成 Nouns Vortex 团队提出的 optimistic 证明检查器，以减轻选民的 gas 负担。还有机会调整 Cicada 以支持不同的投票方案（例如代币加权投票、二次投票）——更复杂的方案对于以太坊主网来说可能计算成本太高，但它们在 L2 上可能是实用的。考虑到这一点，我们欢迎您就下一步将 Cicada 带到哪里做出贡献、分叉和建议。来源：金色财经

金色财经2023-05-28

元宇宙周刊丨微软Build年度开发者大会推出AI全家桶孙燕姿回应AI

全面“互联互通”。谷歌开源云端病理学Python资料库，加速医疗AI场景研发。英伟达与戴尔合作推出Project Helix，可为企业定制生成式AI。流行街头服饰品牌The Hundreds将推出元宇宙商店。英伟达业绩引发人工智能股票市值暴增近3000亿美元。投融资新闻东皓证券投资 Web3 信用协议 Getaverse 。 Maitri Capital推出加密量化交易基金，目标募资2.5亿美元。 Web3游戏生态系统Metagame Industries以近1亿美元估值完成战略轮融资。 “潞晨科技”完成数亿元A轮融资，主要业务是通过打造分布式AI开发和部署平台。 Web3游戏初创公司Arena of Faith完成175万美元种子轮融资。方糖星球完成数千万元天使轮及天使+轮融资，打造生态级元宇宙空间。人工智能公司Anthropic完成4.5亿美元C轮融资，Spark Capital领投。 Pioneer Square Labs完成2000万美元募资，拟投资生成式AI市场。数字银行Onyx Private完成410万美元融资，Y Combinator等参投。 Moonfire Ventures旗下Fund II完成1.15美元募资，将投资AI、Web3等领域。 Web3游戏发行商BoomLand完成100万美元Pre-Seed轮融资。加密分析平台yPredict完成超160万美元预售轮融资。比特币域名项目BTCDomain完成天使轮融资。 DeFi预言机Red Stone完成天使轮融资，Aave创始人等参投。 DeFi协议Num Finance完成150万美元融资，Ripio Venture等参投。 Web3交易聚合平台Kana Labs完成新一轮融资，MARBLEX参投。分布式路由协议Syntropy完成400万美元融资，Alphemy Capital等参投。 Web3 App开发平台Sort宣布完成350万美元种子轮融资。媒体公司Semafor已筹集1900万美元以回购SBF对其的投资。 OpenAI关闭1.75亿美元创投基金。 Vertex Labs以1200万美元收购NFT开发工作室 Digimental Studio。 Web3游戏生态系统Metagame Industries完成战略轮融资。元宇宙虚拟化身平台GoodGang Labs完成200万美元种子轮融资。新加坡通信公司GoodGang Labs完成200万美元种子轮融资，Kakao Investment参投。观点 Crypto.com产品负责人称人工智能可以提升交易所的用户体验。高通孟樸表示将会加强AI研发，使得混合AI助推AI规模化扩展。韵达股份称未来有机会将AI技术嫁接至快递经营服务。 B站CEO陈睿表示，人工智能浪潮来临，B站将为更多科技创作者提供平台。拜登表示不会同意一项既保护富有的逃税者和Crypto交易员的协议。美联储博斯蒂克表示，人工智能技术可能有助于银行监管。马斯克认为，有必要开展AI业务抗衡谷歌、微软，推特与特斯拉可成为AI公司合作伙伴。 OpenAI CEO表示，如果公司未来难以遵守欧盟AI新法规，可能考虑退出欧洲市场。 Polygon联创称Web3游戏是Crypto大规模采用的最大驱动力之一。来源：金色财经

金色财经2023-05-26

除了OpenAI 从融资角度看还有哪些AI公司值得关注？

个环节的工具和服务，可以将AI/ML和Python的 workload从单机拓展至多台计算机上，从而提高workload的运行效率，并在任意机器、集群、云、Kubernetes上运行。它的一大优势在于：是一个集成了众多机器学习工具和平台的开发环境，可以实现从开发到生产的无缝衔接。并且，客户若使用Anyscale，就不需要内部自建团队去搭建和维护分布式计算系统，既方便又减少了一定的人力成本。 11. Dupdub 总部：中国北京融资：2.52亿美元官网：https://www.dupdub.com/ Dupdub，魔音工坊的海外版，是由谷歌投资的人工智能独角兽公司出门问问设计开发的面向内容创作者的新一代AI语音工作坊。自2012年以来，专注于语音AI交互和软硬件集成，为40多个国家和地区提供B2B和B2C AI产品和服务。 Dupdub目前拥有100万以上全球用户，400多种AI画外音，支持40多种语言及方言，能够在几分钟内为图片或者视频创造引人入胜的逼真AI旁白字幕，亦能实现在线几秒钟将文本转换为语音。此外，DupDub还提供了高效的工具——转录、翻译、字幕对齐和视频下载，支持多种编辑功能，包括且不限于调整音速、音调、停顿、节奏，在一个文件中设置多个画外音、修改发音、添加音效和背景音乐，使得编辑过程更加高效。使用Dupdub生成AI配音，每月仅需十美元以上，能节省成本与时间，迅速实现专业化与全球化。 12. Inflection AI 总部：美国加利福尼亚州帕洛阿尔托融资：2.25亿美元官网：https://inflection.ai/ Inflection AI是由LinkedIn联合创始人Reid Hoffman和谷歌DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman共同创立的人工智能初创公司，目前已推出旗下首款人工智能聊天机器人产品Pi。Inflection团队包括一些业内顶尖的人工智能专家，他们曾在DeepMind、谷歌、Meta、微软和OpenAI工作。 Pi是Personal Intelligence（人工智能）的缩写，是建立在一个专有的大型语言模型上可处理数十亿行可用开发的文本的计算机程序，能够与用户对话、闲聊、答疑等，无论是常识理论，还是人际关系。该模型由Inflection AI完全在内部开发和训练，不使用任何第三方语言模型API。 Suleyman表示Pi更像是人类的伴侣，相比其他AI，其优势是更为善解人意和富有同情心。与ChatGPT相比，Pi更加简明扼要，幽默创新，并不想在法律、财务、医疗等专业领域与人类展开竞争。Pi可在App Store下载，并支持message、Instagram、WhatsApp、Messenger多个平台。 13. Weights&Biases 总部：美国旧金山融资：2亿美元官网：https://wandb.ai/ Weights&Biases公司主要研发适合机器学习的开发工具，其创始人是Biewald曾是FigureEight联合创办者。Weights&Biases是开发者首个MLOps平台，使用权重和偏差实验跟踪更有效地构建更好的模型，使得管理和版本数据以及与团队合作变得容易，专注于构建最佳模型。 Weights&Biases平台可帮助用户从头至尾简化权重和偏差的工作流程。其软件的开发与传统的软件开发方法大不相同，更加注重数据管理、模型更新等问题。目前其最知名的产品是用于实验管理的wandb，具有更多团队管理、用户管理的功能，已被包括OpenAI、NVIDIA和cohere在内的尖端人工智能团队使用。 14. Ada 总部：加拿大多伦多融资：1.91亿美元官网：https://www.ada.cx/ Ada成立于2014年，是一家加拿大智能聊天机器人公司，公司主要通过AI技术提高智能化客服服务，并为不同领域的企业客户提供定制服务。 Ada立足于用人工智能改变客户体验，Ada建立在大型语言模型（LLM）的基础上，利用生成式人工智能，以最少的精力通过更多的渠道和语言自动解决最多的客户服务查询，为企业提供经济高效的解决方案，以全球安全和隐私标准为后盾，给客户提供先进智能的体验，并为团队提供力量和帮助。 Ada平台可以短时间内精通目标客户的业务领域，其研发的自然语言理解引擎抛弃繁重老式的代码，在一个易于使用的平台上用更少的人力解决更多的客户查询，以对话为动力，识别率高达90%。 15. PrimerAI 总部：美国旧金山融资：1.68亿美元官网：https://primer.ai/ PrimerAI是一家基于ChatGPT技术研发的语言服务公司，主要为企业提供知识管理、摘要和企业搜索，并以防伪技术而知名。PrimerAI的口号为超越思维、超越空间、超越机动，主要为数据分析师提供对实时理解大量非结构化数据并对其采取行动的帮助，无论是从文本和图像，还是音频和视频。它的NLP产品和技术为客户提供了敏捷的人工智能解决方案，以加快决策周期并利用数据获得战略和战术优势。PrimerAI能够从大规模文本、图像和音频数据中实时查看人员、组织、地点，可帮助检测预警信号，比传统方法提前数小时。结语 AI如同一场飓风，迅速席卷世界各地。它能为个体提供个性化的体验，亦能为企业实现现代数字化发展。全球金融市场和各大科技巨头对AI的关注和投资足以证明这个行业仍处在扩张的蓝海之中。像OpenAI这样的尖端公司正推动着创新并塑造AI行业的最新趋势与进展，这也使得他们成为或即将成为2023年拥有极大曝光度的企业。他们的产品或将突破认知的界限，为AI即将革新整个时代铺平道路。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，这些AI公司也值得我们持续关注，因为AI所预示的未来正在到来。计算机的发明原本只是为了服务于二战时期的军用数据计算，而时至今日，电脑的应用也早已涉及到各行各业。AI能带给世界的最大变化尚未可知，除了那些老生常谈的话题，我们也许还得学会与颠覆想象与知识边界的不确定性共舞。我们正身处在以AI为代表的第四次科技革命浪潮中，潮起潮落，留下的可能只有真正的创新技术。【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2023-05-26

MBK公链如何推进WEB3.0的发展？

多种智能合约语言，如C++，Java，Python等，用户可以根据自己的需求来选择使用正确的合约语言。三、MBK公链如何推进Web3.0的发展 Web3.0是下一代互联网的代表，它将为用户提供更加安全、去中心化的网络应用程序。MBK公链作为支持Web3.0的技术基础设施，通过以下几点来推进Web3.0的发展。 1.开发DApp应用 MBK公链鼓励开发者在其上构建DApp应用，可以帮助推进Web3.0的发展。MBK公链已经提供了多种开发工具和SDK，使得开发者可以更加便捷地进行DApp应用的开发，同时，MBK公链提供优秀的运行环境和稳定性，从而确保DApp应用的稳定运行。很多DApp应用，比如去中心化交易所，游戏应用等，已经开始在MBK公链上运行，并且获得用户的青睐。 2.链上治理 MBK公链采用DPoS共识机制，这也意味着该公链的治理模式是去中心化的。在MBK公链上，任何用户都可以参与到链上治理中来，包括选择公链的见证人以及执行智能合约。这种链上治理模式利用了区块链数据上链不可篡改的特性，使得参与公链治理的用户无法篡改公链的状态。这也有利于Web3.0应用程序的发展，因为Web3.0应用需要在去中心化的环来源：金色财经

金色财经2023-05-25

zkML：zk+机器学习新兴项目和基础设施

e开发的Keras2circom是一个python工具，它使用底层circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA为zkML开发了两个框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为纯整数形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言的工具。LinearA计划支持Circom和Solidity，前者使用域算法，后者使用有符号和无符号整数算法。 Daniel Kang的zkml是一个用于在ZK-SNARKs中构建ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够证明一个使用大约5GB内存运行约16秒的MNIST电路。更通用的模型到证明编译器还有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证使用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与本文提到的其他一些模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍然适用于像zkML这样的复杂计算。当与证明市场相结合时，该功能将格外强大。 Risc Zero面向RISC-V开原指令集构建了一个通用的zkVM，因此支持现有的成熟语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这将支持主机和客户端zkVM代码之间的无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但使用了ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，可以使用Risc Zero来验证ML模型的计算轨迹。（2）通用证明系统证明系统的改进是zkML实现的主要推动力，特别是custom gates（自定义门）和lookup tables（查找表）的引入。这主要是由于ML对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）引入的，这些函数应用于神经网络内线性变换的输出。由于受数学运算门的限制，在ZK电路中这些非线性实现是有难度的。Bitwise decomposition（逐位分解）和lookup tables（查找表）可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在ZK中计算效率更高。由于这个原因，Plonkish证明系统往往是zkML最流行的后端。Halo2和Plonky2的table-style（表式）算法方案可以通过lookup参数很好地处理神经网络非线性。此外，Halo2有一个充满活力的开发者工具生态系统，再加上它非常灵活，使其成为包括EZKL在内的很多项目名副其实的后端支柱。其他证明系统也有自己的优点。基于R1CS的证明系统包括用于小型证明的Groth16和处理超大电路和线性时间证明器的Gemini。如Winterfell证明者/验证者库这样的基于STARK的系统也非常有用，特别是当通过Giza的工具实现时，Giza工具将Cairo程序的轨迹作为输入值，并使用Winterfell生成STARK证明来证明输出值的正确性。（3）特定zkML证明系统在有效的证明系统设计方面已经取得了一些进展，这些系统可以处理复杂的、电路不友好的高级ML模型操作。Modulus Labs的基准报告证明，像zkCNN这样基于GKR证明系统的系统，或者像Zator这样使用复合技术的系统，通常比通用的同类系统性能更高。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络（convolutional neural networks）正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶（Fourier）变换和卷积，其线性证明时间比渐近计算结果更快。交互式证明引入了若干改进和通则，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。zkCNN特别有趣，因为Modulus Labs的基准报告发现，zkCNN在证明生成速度和RAM消耗方面都优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARKs来验证深度神经网络的项目。目前验证深层模型的约束条件是将整个计算轨迹拟合到单个电路中。Zator提出使用递归SNARKs一次验证一层，可以渐进增量验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例缩减到一个实例中，这个实例可以通过单个步骤进行验证。通过这种方法，Zator能够snark一个具有512层的网络，这与当今大多数生产式AI模型一样深。对于主流用例来说，Zator的证明生成和验证时间仍然太长，但是其复合技术还是很有趣的。（4）应用程序鉴于zkML仍处于早期阶段，它将大部分重心都放在了上述基础设施方面。然而，目前有一些项目正在进行应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，致力于应用范例和相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在应用zkML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。Worldcoin正在使用定制硬件来处理高分辨率虹膜扫描，这些扫描被插入到他们的Semaphore实现中。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理。 Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于表示机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。虽然Giza也可以属于模型到证明的编译器类别，但它们定位为ML模型市场是当今更有趣的应用之一。 Gensyn是一个去中心化硬件供应网络，用于训练ML模型。具体来说，他们正在设计一个基于梯度下降算法的概率审计系统，并使用模型检查点使去中心化的GPU网络能够为大规模模型训练提供服务。虽然他们的zkML应用明显特定于自身用例——他们希望确保当节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型的更新是诚实的——但却展示了ZK和ML结合的强大功能。 ZKaptcha专注于web3的bot问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务。它们目前的实现是让终端用户通过完成captcha来生成人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，它们主要只依赖于ZK，但计划在未来实现zkML，类似于现有的web2 captcha服务，分析鼠标移动等行为，以确定用户是否是人类。 zkML市场仍处于相当早期的阶段，但很多应用程序已经进行了黑客马拉松级别的试验。这些项目包括AI Coliseum（一个使用ZK证明来验证机器学习输出的链上AI竞赛）、Hunter z Hunter（一个使用EZKL库来验证带有halo2电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏），以及zk Section 9（它将AI图像生成模型转换为用于铸造和验证AI艺术的电路）。 5、zkML面临的挑战虽然zkML正在以光速进行改进和优化，但该领域仍然存在一些核心挑战。这些挑战涉及到技术和实践方面，具体如下： · 高精度的量化 · 电路的大小（特别是多层网络） · 矩阵乘法的有效证明 · 对抗攻击量化是将大多数ML模型用来表示模型参数和激活函数的浮点数表示为定点数的过程，这在处理ZK电路的域算法时是必不可少的。量化对机器学习模型精度的影响取决于所使用的精度水平。通常，使用较低的精度（即更少的bits）会导致准确性降低，因为它会应用四舍五入和近似误差。然而，有几种技术可以用来最小化量化对准确性的影响，例如在量化之后微调模型，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一个黑客马拉松项目Zero Gravity已表明，为边缘设备开发的替代神经网络架构（如无权重神经网络）可用于避免电路量化的问题。除了量化，硬件是另一个关键挑战。一旦机器学习模型通过电路进行了正确表示，由于ZK的简洁性，验证其推论的证明既便宜又快速。这里的挑战不在于验证者，而是在于证明者，因为随着模型越来越大，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算法电路的基于GKR的系统）或复合技术（例如wrapping Plonky2，它有高效的证明时间，但在较大模型的有效证明大小方面表现很差，使用Groth16，它不会随着模型的复杂性加大而增加证明大小）更适合处理这些问题，但是管理权衡是构建zkML项目的核心挑战。在对抗方面，还有工作要做。首先，如果一个无需信任的协议或DAO选择实现一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如，训练一个模型在看到一个可用于操纵后续推理的输入时表现出特定的行为方式）。联邦学习（federated learning）技术和训练阶段zkML可能是最小化这种攻击面的一种方法。另一个核心挑战是，当一个模型属于隐私保护模型时，存在模型窃取攻击的风险。虽然模型的权重可以被混淆，但理论上仍可以在有足够的输入-输出对的情况下对权重进行反向工程。虽然这种风险主要针对小型模型，但风险就是风险。 6、扩展智能合约尽管优化这些模型以符合ZK运行条件还存在着这样那样的挑战，但优化改进正在以指数级的速度进行，有人预计，假设在进一步的硬件加速条件下，我们将很快扩展更广泛的机器学习领域。zkML已经从2021年0xPARC的zk-MNIST演示（展示了如何在可验证的电路中执行小型MNIST图像分类模型），发展到Daniel Kang在不到一年后对ImageNet-scale模型做了同样的验证。2022年4月，ImageNet-scale模型的准确率从79%进一步提高到92%，尽管目前的验证时间较慢，但像GPT-2这样大的网络在短期内是可行的。我们认为zkML是一个丰富且不断发展的生态系统，它希望扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、适应性更强、更加智能。虽然zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出光明前景。随着技术的发展和成熟，我们有望看到出现更多链上zkML的创新用例。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

空投来袭 SHIB社区踊跃参与 SHIBYY分叉未来可期

量有限,快快邀请起来吧! 本次空投启用Python机器学习系统识别作弊,被识别为作弊者将取消空投。空投地址必须是去中心化钱包的BSC地址,勿填写交易所地址或者其他应用地址。三、预售为什么参与SHIBYY预售? 预售数量:4000亿枚。预售时间:2023-05-15至2023-06-01(UTC+8)预售提前结束将提前上线Pancake去中心化交易所预售地址: 0x67C283c195555B97d95ebd5b31B82c3e741a8fE3 预售价格:1 BNB = 10亿 SHIBYY。使用您的钱包地址发送BNB到预售地址,系统会立即将SHIBYY发送到您的钱包地址。最低买入0.1 BNB,最大买入20 BNB。四、路线图 PHASE 1 2023年05月项目上线,智能合约部署完成开启预售和空投启动NFT平台的开发工作 PHASE 2 2023年06月预售完成空投发放上线Binance,huobi、Gate芝麻开门、Kraken和Coinbase等一线交易所启动全球回购SHIBYY PHASE 3 2023年07月 NFT平台发布艺术家以及优质项目入驻平台启动大规模市场推广 PHASE 4 2023年08月致力于成为规模最大、费率最低、品种最全的跨链NFT交易市场启动元宇宙项目更多功能、更多活动规划中来源：金色财经

金色财经2023-05-21

股市对各种坏消息不以为然，这可能是正确的

。英国喜剧团队蟒蛇乐队(Monty Python)曾唱道，永远要看到生活的光明面。这也是股市似乎正在接受的信息。当然，我们中的悲观主义者，一直在关注可能出现的问题。美联储在过去14个月中已经加息了5个百分点，按达拉斯联储主席洛里·罗根和圣路易斯联储主席詹姆斯·布拉德等人的说法，加息可能还没有结束。银行系统虽然趋于稳定，但仍面临压力，信贷条件不断收紧。领先经济指标已经连续13个月下降，这是自2009年3月结束的24周连续下降以来最长的一次，表明未来几个月可能出现经济衰退。债务上限问题仍未解决，导致桥水公司的达利欧警告说，这将导致 "灾难性的金融崩溃"。股市似乎并不在意。过去一周，标准普尔500指数上涨了1.7%，即使在周五受到共和党人退出债务上限谈判和财政部长耶伦说更多银行合并可能发生（表明金融系统继续存在问题）的双重打击，指数仅下跌0.1%，相当于耸了耸肩。事实上，市场似乎开始为债务上限协议定价，很少有人会认为违约是最可能的结果，同时关注通胀正在下降，而不是通胀仍然高于美联储希望的水平。有人可能会说，市场真的像我们现在认识的那种，最令人讨厌的乐观主义者。但这并没有错。我们这些凡人可能会担心债务上限，以及对我们在货币市场基金中的现金和股票投资组合的价值意味着什么。我们可能会担心鸡蛋价格，可能会担心建议投资者购买股票却成了反向指标。但是，股票市场不必考虑这些事情，它只涨不跌。如果没有人真正拥有股票，市场就很难出现真正的抛售。瑞银分析师西蒙兹指出，根据他们的数据，各类基金对美国股票的配置，低于平均水平两个标准差，平衡型和多空型（long/short fund）基金的配置明显悲观。这些基金的现金水平也很高。 Long/short" 是一个投资策略，被应用在许多不同类型的基金中，包括对冲基金（hedge funds）和某些共同基金（mutual funds）。此策略允许投资者或基金经理同时持有长期（long）和短期（short）的投资。 "Long" 投资是传统的投资方式，即购买某种资产（如股票、债券等），希望其价格上涨，从而获得收益 "Short" 投资则是相反的策略。投资者借入并立即出售资产，希望未来能以更低的价格购买同样的资产，然后将其归还给借款人，从中赚取价格差的利润。所以，一个"long/short" 基金就是同时采用这两种策略的基金，目标是利用市场中的长期和短期投资机会来赚取收益，同时减少市场风险。这种策略的好处是可以通过对冲部分风险（通过做空股票来抵消市场可能的下跌），在各种市场环境下实现稳定的回报。不过，这并没有让西蒙兹对股市更加乐观，仍然存在 "近期大跌的风险"。然而，这确实提出了一个问题，即谁会进行抛售，特别是在过去16个月股票走过了险恶道路之后。首先，是熊市导致标准普尔500指数从高峰下跌25%，同时重创了受欢迎的大公司股票，包括苹果、微软和亚马逊。最近，看着2022年的成功经验分崩离析，而大科技公司，只有大科技公司将标普500指数从低点拉起来，让投资者怀疑现在买入，是否意味着将买到顶部。但是，如果被投资者摆脱围观并决定买入，仅这一点就能推动股市上涨。同时，有必要问一下市场到底在关心什么。根据法国兴业银行的数据，如果没有人工智能大潮，标普500指数到5月12日将下跌2%，而不是上涨8%，市场似乎迷恋那些受益于人工智能趋势的股票，对最大的股票英伟达、谷歌以及苹果、微软和亚马逊，情有独钟，这个群体占标普500指数的五分之一以上，也从人工智能主题中受益。对许多人来说，市场的广度（Market breadth）狭窄只是看衰标普500指数的又一个理由。但情况并不总是如此。蒙特利尔银行资本市场首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基)指出，这五只股票现在占标普500指数的五分之一以上，高于17%，以前的集中度高峰，导致指数在随后的六个月内平均收益为4.1%。 "Market breadth" 是一个技术分析术语，用于描述市场的广度或参与度。这是通过比较上涨的证券数量与下跌的证券数量来测量的。在更广泛的意义上，市场广度可以帮助投资者理解市场的整体健康状况。如果市场的广度是广泛的，这意味着大部分的股票或其他证券都在上涨，这通常表明市场情绪是积极的，投资者的信心强劲。这被看作是一个牛市的信号。相反，"narrow market breadth" 或 "narrow breadth" 意味着市场中只有少数股票在上涨。即使指数或平均水平上涨，但如果只有少数股票推动这种上涨，那么市场广度就被认为是狭窄的。这可能是一个警告信号，表明市场的上涨可能不可持续，因为这个上涨并没有得到广泛的股票的支持。这种情况下，可能存在市场反转的风险。更重要的是，收益不是由大公司引领，而是由指数中的小股票引领的，标准普尔等权重指数平均收益为13.9%。贝尔斯基写道，标准普尔500指数中头重脚轻的市值集中度，并不一定不利于业绩。我们经常忘记，市场很少在负面情绪的重压下破灭，只有人才会这样。密歇根大学投资者情绪调查在去年6月创下至少40年来的最低水平后，仍然远远低于其长期平均水平。DataTrek Research的联合创始人尼古拉斯·科拉斯表示，每次这个指数低于59时，都是购买股票的好时机，如果你有两到五年的耐心。他解释说："情绪，当它处于这种困境时，总是一个反向指标。" 除非我们只是在墓地前吹口哨（whistling past the graveyard.）。 "Whistling past the graveyard" 是一种英语习语，用来描述一个人尽管面对恐惧或困难的情况，但仍然试图保持乐观或轻松的态度。在这里是指，尽管当前的情绪调查显示市场情绪非常消极，而过去的数据显示这可能是一个好时机买入股票（因为消极情绪往往是逆向指标），但如果我们只是在尽量保持乐观，而忽视了可能存在的重大风险或问题，那么我们可能只是在"whistle past the graveyard"。

加美财经 1评论2023-05-21

使用 NFTScan NFT API 开发一个多链 NFT Marketplace

语言：选择熟悉或偏好的编程语言，例如 Python、JavaScript、Java 等，确保选择的编程语言具有对 HTTP 请求的支持。 2. 导入所需的 HTTP 库：根据选择的编程语言，导入相应的 HTTP 库，例如 Requests 库（Python）、Axios 库（JavaScript）等。这些库将帮助开发者发送 HTTP 请求并处理响应。 3. 构建 API 请求：根据 API 文档中提供的信息，构建 API 请求。包括以下几个方面： API 请求 URL：将 API 的 URL 作为请求的目标。请求方法：选择合适的 HTTP 请求方法，如 GET、POST 等。请求信息：根据 API 文档中的要求，设置请求头信息，例如包括 API 密钥的授权头部等。请求参数和负载：根据 API 文档中的要求，设置请求参数和负载数据，以满足开发者的需求。发送请求并处理响应：使用选择的 HTTP 库，发送构建好的 API 请求，并获取响应。并根据 API 文档中提供的响应数据格式，解析和处理返回的数据。例如，构建一个请求获取 BoredApeYachtClub 的元数据 NFT API 请求，查找 NFTScan NFT API 的文档或参考文档后，了解如何使用 API 来获取 NFT 的元数据获取 BoredApeYachtClub 的合约地址。使用 HTTP GET 请求访问 NFTScan 的 API 端点，并传递所需的参数。例如，使用 Python 的 requests 库，可以这样构建请求：这段代码使用 requests 库向 NFTScan NFT API 发送 GET 请求，并使用 BAYC 的合约地址构建请求 URL。需要将 your_api_key 替换为 NFTScan API 密钥。然后通过解析返回的 JSON 数据可以访问 NFT 的元数据，例如名称（name）、描述（description）等字段。再例如，利用 NFTScan NFT API 调用一个 NFT Collection 的资产数据，使用 HTTP GET 请求访问 NFTScan 的 API 端点，并传递所需的参数，使用 Python 的 requests 库，可以这样构建请求：这段代码使用 requests 库向 NFTScan NFT API 发送 GET 请求，并使用 Azuki 的合约地址构建请求 URL，然后通过解析返回的 JSON 数据来访问 Azuki 的资产数据。开发者可以根据自己的构建需求来调取 NFT 数据，NFTScan NFT API 为开发者们提供了强大 NFT 数据资源，用于构建各种与 NFT 相关的应用程序和解决方案。无论是开发一个简单的 NFT 交易市场还是一个复杂的 NFT 生态系统，NFTScan NFT API 都可以为开发者提供所需的全面的 NFT 数据。关于 NFTScan NFTScan 是全球领先的 NFT 基础设施服务商，目前已支持 Ethereum、BNBChain、Polygon、Solana、Bitcoin、Arbitrum、Optimism、Aptos、Avalanche、Fantom、Moonbeam、Gnosis、PlatON、Cronos 14 条主流区块链网络。NFTScan 旗下有 3 大业务：业务 1：NFTScan.COM 多链浏览器产品，为 Web3 用户提供简洁高效的 NFT 搜索查询服务。业务 2：NFTScan 开发者平台，为 Web3 开发者和金融科技公司提供专业的多链 NFT API 数据服务。NFTScan 目前服务了 200+ Web3 项目，其中包括 CoinMarketCap、Binance NFT、Messari、Bybit、Kucoin、De.Fi、SafePal、Mask、imToken、Coin98、TokenPocket、OneKey、HashKey Me、Enjin、SlowMist 等知名区块链项目。业务 3：NFTScan as a Service，为区块链网络开发者团队提供一站式的 NFTScan 基础设施开发服务，促进该网络的 NFT 生态繁荣发展。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

科大讯飞：大模型具备的理解能力会带来人机交互更便捷、更自然、更有深度

先；在多功能多语言代码能力方面，可支持Python、Java等下的代码生成、修改、理解和编译代码等。科大讯飞2023一季报显示，公司主营收入28.88亿元，同比下降17.64%；归母净利润-5789.53万元，同比下降152.26%；扣非净利润-3.38亿元，同比下降331.82%；负债率47.21%，投资收益1.34亿元，财务费用1370.51万元，毛利率41.88%。该股最近90天内共有31家机构给出评级，买入评级26家，增持评级5家；过去90天内机构目标均价为78.76。近3个月融资净流入5.6亿，融资余额增加；融券净流入2.6亿，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，科大讯飞（002230）行业内竞争力的护城河优秀，盈利能力较差，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标3星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）科大讯飞（002230）主营业务：语音支撑软件、行业应用产品/系统、信息工程和运维服务等。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如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2023-05-13

金色观察 | 比特币、以太坊地址类型及其生成机制全解析

k。但也可以使用其他方法进行管理，比如Python脚本或硬件钱包等。以太坊地址从何而来？外部拥有账户（EOA）地址和智能合约地址都有不同的生成方式，涉及到一系列加密操作。事实上，这就是加密货币之所以叫做“加密货币”的一个关键原因。（1）EOA地址帐户生成过程首先是生成私钥，这是一组256 bit（32字节）的随机数。这组随机数必须保密，因为仅私钥自身就可以完全控制地址了。这个随机数就是“not your keys, not your crypto”这句话的根源。因为如果没有这组随机数，或者如果其他人得到了这组随机数，他们就可以访问你的地址，获取与你的地址绑定的身份信息，甚至窃取你留在那里的全部的钱和藏品。接下来，私钥（实际上只是一组数字）用于椭圆曲线数字签名算法（简称ECDSA）的输入。顾名思义，该算法使用椭圆曲线生成另一组长度为512 bit（64字节）的数字，称为公钥。这两组数字统称为公钥/私钥对。最后，使用Keccak256函数计算公钥的哈希值，产生另一个256 bit序列（32字节）。然后截取保留该序列的最后20字节或160 bit，这就是以太坊使用的地址。下图图解了这个过程。这个过程可以通过多种方式完成，但是，大多数用户选择广泛适用的“钱包软件”（如MetaMask）或开源软件（如web3.py）来生成和管理他们的私钥。从技术上讲，除了生成和管理私钥和地址之外，EOA通常由一个人、一群人或具有关联私钥访问权限的专业保管人控制。该私钥用于签署交易，这是将ETH发送到另一个EOA账户或智能合约的关键步骤，私钥必须保密并进行高度安全的妥善保管。我们在下文讲到冷钱包时会进行更多相关探讨。（2）智能合约地址 EOA是在以太坊上使用区块链的第一步，无论是在简单的转账交易中发送ETH，还是与智能合约进行交互。然而，EOA还执行一个特殊功能，那就是智能合约部署。在智能合约的部署过程中，产生了第二种以太坊地址类型。该过程首先将一些编译后的EVM兼容字节码插入到一个交易中，该交易被发送到“特殊”部署地址0x0。然后，以太坊协议本身使用一种结合EOA部署公钥及其nonce（即地址在其生命周期内发送的交易总数）的算法。更具体地说，将地址（20字节）和nonce（64字节）连接起来，然后将递归长度前缀（RLP）序列化。生成的字节序列再通过Keccak256计算得出哈希值，取最后的20个字节作为智能合约地址。智能合约地址是非常重要的信息，因为它们是交易与合约交互的入口。例如，如果想要在UniswapV2上进行代币互换，那么工厂合约（Factory Contract）地址将非常重要，0x5C69bEe701ef814a2B6a3EDD4B1652CB9cc5aA6f。量化以太坊地址如上所述，以太坊有2160种可能的地址总数，下图显示了这些地址中目前链上所见数量。图中，地址按类型分组，显示了近1亿个EOA账户的ETH余额非零，智能合约账户超过3000万个。虽然这些都是相当大的数字，但与可能的总数相比，是微不足道的，这对以太坊用户来说是个好消息，可以放心，我们离耗尽地址还远着呢。 4、比特币地址相较以太坊，比特币地址有更多的细节需要解决。首先来看地址类型，比特地地址类型其实主要有四种：Legacy、Pay-to-Script-Hash、Segwit和Taproot。尽管比特币使用不同的会计方法——未消费交易输出（UTXO）模型——来跟踪链上的加密货币，但我们将重点关注下面几种不同的地址类型。（1）Legacy（P2PKH）地址这些地址包括比特币系统原始部署中使用的地址，并且很容易识别，这些地址是以“1”开头的。它们的生成方式与以太坊地址的生成方式非常相似，从公钥/私钥对的生成开始。然后像以太坊一样，计算公钥的哈希值，但使用的是SHA-256算法。所得的256 bit序列随后使用RACE原始完整性校验消息摘要（RIPEMD-160）再次计算哈希值，得到20字节（160 bit）的序列。回过头看，这个过程与以太坊非常相似，但是，显示为文本形式时，比特币通常使用的是Base58CheckEncoding。这意味着20字节序列使用58个字符（1-9，A-H，J-N，P-Z，a-k，m-z）编码，而非十六进制编码中使用的16个字符。基本上，存储在计算机内存中的相同的160 bit的0、1序列会通过一组16字符或58字符呈现到屏幕上。当然还有很多其他编码，但这是特别为比特币选择的编码。（2）Pay-to-Script-Hash（P2SH）地址 P2SH地址以“3”开头，从技术上来说属于脚本，可用于要求多重签名的转账事宜等。比特币的“Pay-to-Script-Hash”的真实性质超出了我们的探讨范围，但简单来说，P2SH地址是使用Base58Check对脚本代码哈希进行编码。因此，可以将P2SH地址概念化为脚本的20个字节哈希的编码，类似于公钥的20个字节哈希的编码。（3）SegWit和Taproot 地址为了提高区块空间的效率并改善费用，SegWit在地址的构造方式上引入了一些变化。具体的算法细节计较乏味，因此我们在这里跳过细节，但是人们可以轻松地一眼看到这些以“bc1”开头的新地址。除了SegWit之外，以“bc1p”开头的Taproot地址进一步提高了交易效率，并提供了更好的隐私性。与以太坊类似，下图显示了按地址的总余额大小汇总的比特币总余额。与以太坊类似，绝大多数比特币由价值最高的那些地址持有。然而，仔细检查数据以更好地理解分布结构是非常重要的。 5、关于加密地址的更多内容除了地址生成机制外，还有一些关于地址的其他概念我们应该理解，包括：热/冷钱包，以及Vanity Address和ENS。（1）热钱包和冷钱包加密货币资产“存活”在区块链本身上，或被存储为原生第一层货币（例如ETH或比特币），或被存储于智能合约余额账本（例如USDC、Dai、WETH）。区块链本身可以被视为存储在各自网络节点中的分布式数据库。这意味着用户并不托管加密货币，而是托管与各个区块链上各自地址关联的私钥。因此，真正的私有信息必须保证安全，因为这些私有信息就是与地址相对应的私钥。在加密世界中，存储私钥的方法主要有两种：热钱包和冷钱包。二者很容易区别：热钱包是连接互联网的私钥存储系统，而冷钱包是没有连接互联网的系统。完全断开与互联网的连接使私钥得到更安全的保护。想要获取私钥，必须先获取冷钱包设备。总而言之，存储在钱包中的不是加密货币本身，而是与区块链上余额地址相关联的私钥。私钥管理越来越复杂，现在越来越流行一种数字资产安全方法，那就是多方计算（MPC），多方计算将私钥分解为加密共享数据分配给多个参与者。（2）Vanity Address和ENS Vanity Address和其他地址一样，但是，该地址的某部分将超出意料中的随机性。前几个字符可能会拼出一个英文单词、短语或名称，比如Legacy比特币地址：1googLemzFVj8ALj6mfBsbifRoD4miY36v。这些地址可用于更轻松地识别交易对手方，并可用于品牌宣传和营销。这些地址的生成过程得到了几个开源项目的支持，例如Vanitygen。然而，应该注意的是，这个过程可能需要非常密集的计算资源，因为它需要一个“guess-and-check”（猜测和检查）类型的算法。谨慎的做法是，不要轻信在线工具去获取vanity address，因为它们也会获取你的私钥副本，正如那句话所说的，“Not your keys, not your crypto.”。事实上，去年在“Profanity”以太坊vanity address地址生成器中就有一个漏洞被利用了。作为一个正式的系统，为了不必须生成容易记忆的vanity address，以太坊有一个叫做以太坊域名服务（ENS）的应用程序，就像域名系统（DNS）简化了传统互联网的访问一样。与URL非常相似，用户可以购买以“.eth”结尾的自定义名称，智能合约创建这些标签的记录，这些记录在链上公开可用。借用上文提到的V神的例子，我们可以看到他的ENS名称是vtalik .eth。ENS名称，就像URL一样，让以太坊区块链更加用户友好，因为字母数字组合比20字节序列更容易记住，这增强了网络的便利性和安全性。来源：金色财经

金色财经2023-04-26

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