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首次将脑科学与AI结合脑动极光递表港交所

。同时，公司是中国首家将脑科学与先进的人工智能(AI)技术相结合，开发出针对认知障碍的医疗级数字疗法产品的公司。公司的产品管线涵盖由血管性疾病、神经退行性疾病、精神疾病及儿童发育缺陷等诱发的广泛的认知障碍的测评和干预。根据弗若斯特沙利文的资料，公司的核心产品-脑功能信息管理平台软件系统是中国首个获得监管批准的认知障碍数字疗法产品。截至最后实际可行日期(2023年8月1日)，系统已纳入中国30个省份的省级医保报销目录。公司也是国家卫健委所发起项目的首家赞助商，在该项目下的任务是帮助医院在全国2100多家公立医院建立认知中心，并促进中国认知障碍数字疗法市场的发展。财务方面，于2021年度、2022年度以及2023年3月31日止，公司实现营业收入分别为229.9万元、1129.在万源、1056.4万元。其中，公司年/期内亏损分别为6.98亿元、5.02亿元、0.95亿元。公司在招股书中表示，几乎所有经营亏损来自于公司的研究和开发项目、销售和分销所产生的开支以及运营相关行政开支。成立至今，脑动极光已获得北极光创投、中金等知名机构的投资。IPO前，北极光创投持有脑动极光超10%的股份，为最大机构投资方，北极光创投创始管理合伙人邓锋担任脑动极光非执行董事。脑动极光在招股书中表示，IPO募集所得资金净额将主要用于开展进一步研发活动、推进更多适应症的临床试验并推动核心产品系统的销售和分销活动;帮助国内更多医院建立新认知中心;加强我A及相关技术能力;;加快现有产品管线内外其他候选产品的研发和商业化进度;与学术机构及医院合作的脑科学及数字疗法研究中心;以及用作营运资金及其他一般公司用途。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-09

中美重磅消息！知情人士透露：美国拟限制中国投资禁令范围

可能只适用于至少一半收入来自量子计算和人工智能(AI)等前沿领域的中国企业。收入条款将限制拜登政府预计将在未来几天公布的一项行政命令的范围，这是限制中国获得敏感技术的努力的一部分。该规定将允许美国私募股权和风险投资公司将资金投入规模较大的中国企业集团，这些企业集团可能拥有人工智能部门，但其大部分收入来自其他来源。由于讨论的是一项尚未公布的提案，详细描述了目前对该命令的想法的人士要求不具名。其中一名知情人士表示，该命令将禁止为军事终端用户投资人工智能，同时要求对其他人工智能活动的投资进行通知。预计将禁止对某些量子计算活动的投资，如密钥加密和传感，以及某些超先进半导体。这位人士还说，考虑到更多的行业意见和规则制定需要时间，该命令将需要大约一年的时间才能生效。它不具有追溯力，因此在此期间的投资不会受到限制。（截图自彭博社）美国白宫拒绝置评，商务部和财政部没有立即回复置评请求。该人士表示，美国投资者将被禁止投资最先进的半导体、量子计算的特定领域，以及为军事终端用户设计的人工智能活动。对中国其他人工智能活动的投资将需要通知，但不会被禁止。这项行政命令已经酝酿了一年多，是拜登政府限制中国获得美国技术和资金的又一举措。与此同时，美国总统拜登(Joe Biden)决心改善与北京的关系，他最近试图强调，该命令的范围将很窄，不应损害两国关系。预计最终版本将远没有最初版本那么雄心勃勃，而且可能只适用于新的投资。上个月，美国财政部长耶伦(Janet Yellen)表示，该命令将是“狭义的”，不会对中国的投资环境产生“根本性影响”。尽管美国政府发出了这样的信息，但中国对拟议中的投资限制措施仍持反对态度。今年7月，中国外交部发言人毛宁表示，中国反对美国“将贸易和技术问题政治化和武器化”。有关收入的规定意味着，受限制影响最大的中国公司将是处于起步阶段的中国初创企业。这是有意为之:拜登政府希望确保美国投资者不会帮助中国公司开发技术并超越美国。核实中国私营初创企业收入来源的困难，可能意味着谨慎的美国投资者将撤出超出要求的资金。

忆芳2023-08-09

系好安全带！“黑天鹅”基金老板警告：美联储创造了一个“火药桶”经济这一巨大泡沫即将破裂

，他们过于关注通胀下降、企业盈利弹性、人工智能(AI)和其他技术的热议，而忽视了一个事实，即股市估值过高，市场存在重大风险。斯皮茨纳格尔指出，巴菲特衡量股市价值的常用指标，即所谓的巴菲特指标(Buffett Indicator)，就是估值过高的证据。他还建议散户投资者避免做空市场，或囤积黄金或美国国债等避险资产以抵御低迷，因为他认为，他们自己的恐慌性抛售等轻率决定，对其投资组合构成了更大的风险。相反，他建议他们遵循巴菲特的古老建议，投资于低成本、广泛的指数基金，比如标普500指数追踪基金。斯皮茨纳格尔说，考虑到这位传奇投资者和伯克希尔哈撒韦公司首席执行官的支持，这“可能是一个很好的建议”。

财经风云2023-08-09

厉害！安省3名华裔学生跻身黑客大联盟Top50！万锦渔人村中学17岁学生上榜

后，苏同学开始了提高编程技能，重点关注人工智能 (AI) 和机器学习项目。参加黑客马拉松比赛，让苏同学获益良多，苏说，在 48 小时的黑客马拉松比赛过程中，虽然他没有睡觉或洗澡，但他学到的东西比他想象的要多，而且玩得很开心，他几乎忘记了吃饭！苏是 React 语言的新手，但仍然负责其项目 Nourpact 的功能，该项目旨在帮助消除食物浪费，并赢得了Best Domain Name第一名和College Division第二名。 2023 年 MLH 前 50 名获奖者中，42% 的人表示， Python 是他们最喜欢的计算机语言。 22% 获奖者表示，阅读是他们最喜欢的爱好，其次才是电子游戏和现场体育比赛。最后看看2023年这50名上榜的完整名单：作者：丁其

超级生活2023-08-09

英伟达推出速度更快处理器力图巩固AI领域主导地位

英伟达宣布推出一款更新的人工智能（AI）处理器，以增强芯片容量和速度，进而巩固公司在这个新兴市场的主导地位。英伟达在洛杉矶举行的Siggraph大会上表示，图形芯片和处理器相结合的Grace Hopper超级芯片将从一种新型内存中获益。该产品依赖于高带宽存储器3（即HBM3e），后者能够以每秒钟高达5TB的速度访问信息。英伟达表示，这款名为GH200的超级芯片将于2024年第二季度投产。

金融界2023-08-09

投资100亿欧元！台积电德国建厂合作伙伴确定获德政府不遗余力支持补贴金额高至50亿欧元

芯片工厂，以确保对大多数电子产品和包括人工智能（AI）在内的下一代技术至关重要的半导体，拥有更多控制权。苹果和英伟达（NVIDIA）的主要芯片制造商台积电，已经批准了从美国到日本的重大项目，以安抚客户对地缘政治风险的担忧。台积电已承诺在亚利桑那州建造两座先进工厂，总价为 400 亿美元，并在东京政府、索尼集团公司和电装公司的支持下，正在日本建造一座价值 86 亿美元的工厂。与此同时，欧盟谈判代表今年同意了一项价值 430 亿欧元的计划的最终版本，该计划将帮助欧洲到 2030 年生产全球 20% 的半导体。德国已成为最积极寻求更多国内芯片制造的国家之一。据知情人士透露，肖尔茨政府预计将于本周批准一项计划，为一项针对半导体生产和气候保护措施的基金追加约 220 亿美元。英特尔将获得柏林政府约 110 亿美元的补贴用于其自己的芯片联合体。

IreneLim2023-08-08

“AI之父”杰佛瑞·辛顿离开谷歌除美硅谷外称这国崛起成为AI新兴中心！

FX168财经报社(香港)讯随着人工智能（AI）产业的商业机会迅速扩大，加拿大最大的城市正成为潜在的研发中心。在最近有关人工智能的公开对话中，一位开创性的人工智能（AI）研究人员，杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 的发言最具影响力，他指出，目前多伦多已成为 AI 创业活动的温床。 35 年来，辛顿一直是多伦多 AI 能力建设的重要推动者。他是开创性的 AI 研究者，不过五月份已离开谷歌大脑（Google Brain），声称他希望能够自由地谈论人工智能的风险。与十年前相比，多伦多对企业家和投资者的吸引力已经发生了变化，当时这座城市输出了许多最优秀的人才。此后，加拿大于 2017 年成为世界上第一个制定 AI 战略的国家。加拿大针对 AI 等技能的开放移民政策吸引了大批人才来到这座城市。出生于多伦多、专注于 AI 的风险基金 Radical Ventures 的管理合伙人兼联合创始人 Jordan Jacobs 表示：“十年前，人们迫不及待地想离开多伦多，” “但现在情况发生了逆转，经验丰富的 AI 人才正在留下来。” OpenAI 的联合创始人兼首席执行官 Sam Altman 最近受访时说道：“这对多伦多来说应该是一个重要时刻，” 辛顿是人工神经网络（教授计算机如何快速学习的过程）研究的先驱，他于 1987 年从卡内基梅隆大学首次来到多伦多，继续开发模仿大脑工作并无需人类帮助即可自学的软件。 2017 年，辛顿帮助建立了 Vector Institute，这是一家致力于人工智能研究的独立非营利组织。首席商业化官兼行业创新主管 Cameron Schuler 表示“人工智能领域已经死了几十年了，”。 “加拿大研究人员发起了当前的复苏。” Vector 帮助提供 AI 培训，进一步推进该领域的私人和政府合作伙伴关系，并为初创企业和学生提供支持。据 Vector Institute 和咨询公司德勤 (Deloitte) 共同撰写的一份报告，截至 2022 年 3 月的一年，约有 28.6 亿美元的风险投资流入安大略省，其中多伦多是安大略省的首府，比上一年增加了 206%。今年早些时候，由美国前副总统戈尔（Al Gore）领导的基金向 BenchSci 投资了 9500 万美元，BenchSci 是一家利用人工智能快速跟踪药物发现的初创公司。报告称，在同一 12 个月内，多伦多和安大略省预计创造了 22,458 个 AI 就业岗位，比上一年增加了 210%；大约有 1,007 名硕士生就读于 AI 项目，而去年这一数字为 700 人。尽管如此，布鲁金斯学会的一项新分析发现，与美国各个城市相比，多伦多的招聘信息显示，生成式 AI 领域的商业活动滞后。多伦多的生成式 AI 工作岗位不到湾区的十分之一，约为西雅图地区的三分之二。与全球其他年轻的创业生态系统类似，多伦多需要时间才能成熟。多伦多大学罗特曼管理学院创业学教授 Ajay Agrawal 表示， AI 技术还处于发展的早期阶段。 “我们正处于整个经济彻底改革的边缘。每个行业都将针对后预测世界进行重新设计。每个大城市都希望在转型中占据主导地位，因为这样就意味着居民的就业和繁荣。” “多伦多是一个有意义的竞争对手。” 阿格拉瓦尔表示，Atomwise 是最早将人工智能应用于药物发现的初创公司之一，总部位于多伦多，但不得不搬到硅谷筹集资金。那是在 2014 年左右。几年后，另一位多伦多企业家也使用 AI 来增强药物发现，从而将硅谷的资金吸引到他位于多伦多的公司 Deep Genomics。他说：“几年来，Atomwise 和 Deep Genomics 之间的动态发生了很大变化，” “多伦多是作为 AI 中心而建立的，因此创始人可以吸引硅谷]的资本并将他们的公司留在多伦多。”

林沐2023-08-08

拜登AI重大革命！白宫召见7大美国科技巨头奏效 ChatGPT推出GPTBot归还人类权益

召见7大美国科技巨头，商讨由白宫主导的人工智能(AI)保障措施。周二(8月8日)，OpenAI公司旗下AI聊天机器人ChatGPT宣布，正式推出GPTBot爬虫程序，明确禁止侵犯隐私和付费内容来源。这意味着，拜登的重大革命奏效，科技企业正在将权益归还给人类。 OpenAI公司声明指出，网路营运商现在可以明确禁止其GPTBot爬虫程序出现在网站的Robots.txt文件上、直接阻止其IP位址、自定义可被爬虫的部分，或是限制GPTBot的访问量，这也被视为是OpenAI赋予网路使用者选择不将其数据被用来训练AI权利的第一步。 “GPTBot会透过抓取网路资料来训练AI，并优化其模型系统的准确度与能力。不过，与此前最大的差别是，GPTBot会进行某种程度的过滤，例如不会抓取到付费墙背后的内容、删除可识别的个人资讯或隐私资料，”OpenAI公司继续解释道。#ChatGPT火爆全网# (来源:Twitter) 近期，OpenAI公司刚申请GPT-5大型语言模型的商标，并有可能在今年完成训练。在该公司提交了GPT-5商标申请三周后，新的爬虫程序就出现，GPT-5是当前GPT-4模型的预期后继者。该申请于7月18日向美国专利商标局提交，涵盖术语GPT-5的使用，其中包括用于基于AI的人类语音和文本、将音频转换为文本和语音，以及语音识别的软件。 (来源:Twitter) 然而，观察者距离ChatGPT的下一次迭代还有很大的差距。6月，OpenAI创始人兼首席执行官Sam Altman表示，该公司距离开始训练GPT-5还差得很远，并解释说在开始之前需要进行多项安全审核。如今科技公司未经网路使用者同意，使用爬虫程式来训练AI模型的做法，在市面上引起越来越多的争议，网络创作者曾想方设法降低自己的作品成为AI训练材料，甚至被AI剽窃“知识产权”的可能性。举例而言，DeviantArt在2022年就曾透过NoAI标签来将内容排除在会被AI抓来训练的资料之外。另外，日本的pixiv在今年5月指出，将拟定应对恶意利用图像生成技术妨碍创作者利益的政策。日本隐私监管机构于6月向OpenAI公司发出关于未经许可收集敏感数据的警告，而意大利在4月指控ChatGPT违反多项欧盟隐私法后暂时禁止使用该应用程序。 6月下旬，16名原告对OpenAI公司提起集体诉讼，指控这家AI公司从ChatGPT用户交互中获取了私人信息。如果这些指控被证明是准确的，OpenAI与被列为被告的微软将违反《计算机欺诈和滥用法》，该法有网络抓取案件的先例。当前，在科技市场受到最多瞩目的是Adobe公司，他们在7月提出希望国会通过“反冒充法”(anti-impersonation)的想法，这项法律旨在保护艺术家和创作者免受冒充者使用AI假冒其作品的侵害。同样在7月，白宫也找来谷歌、Meta、OpenAI等7家美国科技公司，商讨由白宫主导的AI保障措施，其中一些公司承诺，将使用数字浮水印来帮助区分真实图像和AI生成的deepfake图像。

颜辞2023-08-08

IOSG Ventures：LLM赋能区块链开启链上体验新纪元

LM）日益蓬勃，我们看见不少项目正在将人工智能（AI）和区块链融合。LLM 和区块链的结合越来越多，我们也看到人工智能重新与区块链融合的机会。其中值得一提的，当属零知识机器学习（ZKML）。人工智能和区块链是两种具有根本性差异特征的变革性技术。人工智能需要强大的计算能力，通常由中心化的数据中心提供。而区块链提供了去中心化的计算和隐私保护，在需要进行大规模计算和存储任务上表现不佳。我们仍在探索和研究人工智能和区块链集成的最佳实践，后续也将向大家介绍目前一些「AI + 区块链」结合的项目案例。 Source: IOSG Ventures 本篇研究报告分为上下两部发表，本文为上部，我们将重点关注 LLM 在加密领域的应用，并探讨应用落地的策略。 LLM 是什么？ LLM（大语言模型）是一种计算机化语言模型，由一个具有大量参数（通常为数十亿）的人工神经网络组成。这些模型在大量未标记的文本上进行训练。 2018 年前后，LLM 的诞生彻底改变了自然语言处理的研究。与以往需要为特定任务训练特定监督模型的方法不同，LLM 作为一个通用模型，在各种任务上都表现出色。其能力和应用包括：理解和总结文本：LLM 可以理解和总结大量的人类语言和文本数据。它们可以提取关键信息并生成简洁的摘要。生成新内容：LLM 具有生成基于文本内容的能力。通过向模型提供 prompt，它可以回答问题、新生成的文本、摘要或情感分析。翻译：LLM 可用于在不同语言之间进行翻译。它们利用深度学习算法和神经网络来理解词汇之间的上下文和关系。预测和生成文本：LLM 可以基于上下文背景预测并生成文本，与人类生成的内容类似，包括歌曲、诗歌、故事、营销材料等。在各个领域的应用：大型语言模型在自然语言处理任务中具有广泛的适用性。它们被用于对话式人工智能、聊天机器人、医疗保健、软件开发、搜索引擎、辅导、写作工具等众多领域。 LLM 的优势包括其对大量数据的理解能力、执行多种语言相关任务的能力，以及根据用户需求定制化结果的潜力。常见的大型语言模型应用由于其出众得自然语言理解能力，LLM 具有相当大的潜力，而开发者主要关注以下两个方面：基于大量的上下文数据和内容，为用户提供准确的并且最新的答案通过使用不同的代理和工具完成用户下达的特定任务正是这两个方面让与 XX 聊天的 LLM 应用如雨后春笋般爆发。例如，与 PDF 聊天、与文档聊天以及与学术论文聊天。随后，人们尝试将 LLM 与各种数据源融合。开发者已成功将平台，如 Github、Notion 和一些笔记软件与 LLM 整合。为了克服 LLM 固有的限制，不同的工具被纳入了系统中。第一个这样的工具是搜索引擎，为 LLM 提供了访问最新知识的能力。进一步的进展将把 WolframAlpha、Google Suites 和 Etherscan 等工具与大型语言模型整合。 LLM Apps 的架构下图概述了 LLM 应用在回应用户查询时的流程：首先，相关的数据源被转换为嵌入向量并存储在向量数据库中。LLM 适配器使用用户查询和相似性搜索从向量数据库中找到相关的上下文。相关的上下文被放入 Prompt 中并发送给 LLM 。LLM 将执行这些 Prompt，并使用工具生成回答。有时，LLM 会在特定数据集上进行调优，以提高准确性并降低成本。 LLM 应用的工作流程可以大致分为三个主要阶段：数据准备和嵌入：该阶段涉及将机密信息（例如项目备忘录）保留以供将来访问。通常，文件会被分割，并通过嵌入模型进行处理，保存在一种特殊类型的数据库中，称为向量数据库。 Prompt 的构建（Formulation）和提取（Extraction）：当用户提交搜索请求（在本例中，搜索项目信息）时，软件会创建一系列 Prompt，输入到语言模型中。最终的 Prompt 通常包含由软件开发人员硬编码的提示模板，作为 few-shot 示例的有效输出示例，以及从外部 API 获取的任何所需数以及向量数据库中提取的相关文件。 Prompt 的执行和推理：完成 Prompt 后，将它们提供给预先存在的语言模型进行推理，这可能包括专有模型 API、开源或经过个别微调的模型。在此阶段，一些开发人员可能还会将操作系统（如日志记录、缓存和验证）整合到系统中。将 LLM 引入加密领域尽管加密领域（Web3）与 Web2 有一些类似的应用，但在加密领域中开发出优秀的 LLM 应用需要尤其谨慎。加密生态系统独特，具有其特有的文化、数据和融合性。在这些加密限定的数据集上微调的 LLM 可以以相对较低的成本提供优越的结果。虽然数据丰富可得，但在类似 HuggingFace 等平台上明显缺乏开放数据集的。目前，只有一个与智能合约相关的数据集，其中包含 11.3 万个智能合约。开发者还面临将不同工具整合到 LLM 中的挑战。这些工具与 Web2 中使用的工具不同，它们赋予 LLM 访问与交易相关的数据、与去中心化应用（Dapp）互动以及执行交易的能力。到目前为止，我们还没有在 Langchain 中找到任何 Dapp 的集成。尽管开发高质量的加密 LLM 应用可能需要额外的投入，但 LLM 天然适合加密领域。这个领域提供了丰富的、干净的、结构化的数据。再加上 Solidity 代码通常简洁明了，这使得 LLM 更容易生成功能性的代码。在《下部》中，我们将讨论 LLM 可以帮助区块链领域的 8 个潜在方向，如：将内置的人工智能 /LLM 功能集成到区块链中使用 LLM 分析交易记录使用 LLM 识别潜在的机器人使用 LLM 编写代码使用 LLM 阅读代码使用 LLM 帮助社区使用 LLM 跟踪市场使用 LLM 分析项目敬请期待！来源：金色财经

金色财经2023-08-08

主线重启！人工智能AIETF（515070）近期资金流入明显

人工智能板块ETF资金净流入超3亿元。人工智能AIETF（515070）近期资金流入明显。近期，国家数据局即将正式进入实质性运行阶段，有助于加速推进数据要素监管运营体系建设、完善我国数据治理体系、提升数据治理能力，数据要素板块或将迎来上涨行情。数字经济是当前发展的重要引擎，泛安全、信创、AI等细分领域有望迎来景气提升。华夏基金认为，国内经济复苏情况有待观察，AI是未来长期发展的重要方向。目前AI板块已有一段时间的回调，投资者可以逢低布局，把握长期布局时机。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-08

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