FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

项目周刊丨Coinbase上的比特币溢价触及9个月高位以太坊NFT交易量逼近年度新高

元估值完成1000万美元B轮融资基于元宇宙的Web3 SaaS参与平台Vatom宣布以1.25亿美元估值完成1000万美元B轮融资，GSV AirCO领投, Heart Media、Galaxy Digital、Raine Group和Bat VC参投。Vatom的Web3元宇宙参与解决方案可以通过无缝沉浸式体验帮助企业更好地与客户、员工和利益相关者建立联系，其客户包括谷歌、百事可乐、宝洁、德勤、Verizon、iHeart Media、State Farm、WPP等，新资金将用户扩大支持其客户群，并且拓展营销和产品团队。币安Web3钱包完成24个新dApp集成据官方公告，币安Web3钱包完成24个新dApp集成。本次新增包括：48 Club、Avascriptions、BakerySwap、BIIS、CyberWallet、Etch Market、Ethscriptions、EthsMarket、EVM Ink、EVMs、Facet、Frc20 Market、Friend3、IERC 20、KiloEx、Owlto Finance、Pols Market、QnA3.AI、Swell Network 、SynFutures、UXUY、XRC Market、zkBridge、zks Market。 Binance Labs公布已投资的第六季孵化计划的首批3个项目 Binance Labs 宣布已投资了其第六季孵化计划的首批项目，涵盖衍生品基础设施提供商Ethena、AI驱动的用户生成内容（UGC）平台NFPrompt，以及专注于rotatoooors并以意图为核心的DeFi协议Shogun。具体的投资金额未公开。去年9月报道，Binance Labs宣布入选第六季孵化器的12个项目，包括UXUY、BBOX等。来源：金色财经

金色财经02-16 15:28

一元宇宙(01616)上涨100.0%，报0.022元/股

2月16日，一元宇宙(01616)盘中上涨100.0%，截至11:51，报0.022元/股，成交118.46万元。一元宇宙公司是一家以影视制作和大提花纺织为主的投资公司，致力于整合影视行业内的优质资源，实现全产业链的布局，通过业务协同化、规模化运作打造成为国内顶尖的影视娱乐行业航母级企业。关键经营数据显示公司在影视行业有着良好的业绩表现，对股东有着良好的业绩回报。截至2023年中报，一元宇宙营业总收入213.4万元、净利润-38.7万元。

金融界02-16 12:07

一元宇宙(01616)上涨81.82%，报0.02元/股

2月16日，一元宇宙(01616)盘中上涨81.82%，截至11:44，报0.02元/股，成交102.0万元。一元宇宙公司是一家以影视制作和大提花纺织为主的投资公司，致力于整合影视行业内的优质资源，实现全产业链的布局，通过业务协同化、规模化运作打造成为国内顶尖的影视娱乐行业航母级企业。关键经营数据显示公司在影视行业有着良好的业绩表现，对股东有着良好的业绩回报。截至2023年中报，一元宇宙营业总收入213.4万元、净利润-38.7万元。

金融界02-16 11:58

一元宇宙(01616)上涨72.73%，报0.019元/股

2月16日，一元宇宙(01616)盘中上涨72.73%，截至11:44，报0.019元/股，成交101.96万元。一元宇宙公司是一家以影视制作和大提花纺织为主的投资公司，致力于整合影视行业内的优质资源，实现全产业链的布局，通过业务协同化、规模化运作打造成为国内顶尖的影视娱乐行业航母级企业。关键经营数据显示公司在影视行业有着良好的业绩表现，对股东有着良好的业绩回报。截至2023年中报，一元宇宙营业总收入213.4万元、净利润-38.7万元。

金融界02-16 11:58

波场TRON总质押量（TVL）突破216亿美金

。当前，在DeFi、NFT、稳定币、元宇宙、GameFi、跨链、DID、AI、RWA等行业热门赛道，波场TRON均有布局且成绩斐然。依托高吞吐量、可扩展性、高可靠性的底层区块链优势，波场TRON已成为全球增速最快的公链，是重要的全球支付网络。截至目前，波场TRON账户数突破2.11亿，交易总数超71亿。此外，波场TRON拥有行业领先的用户活跃度，链上稳定币总市值高居全球公链第二，并已承载了价值超10万亿美金的交易。未来，肩负建设元宇宙金融自由港的全新使命，波场TRON在加快全球化与合规化脚步的同时，将为全球用户创造更多便利。来源：金色财经

金色财经02-16 08:00

元宇宙控股上涨10.91%，报1.22美元/股

2月16日，元宇宙控股(MMV)盘中上涨10.91%，截至04:23，报1.22美元/股，成交2.24万美元。财务数据显示，截至2023年06月30日，元宇宙控股收入总额551.14万美元，同比减少30.67%；归母净利润-2380.25万美元，同比减少400.19%。

金融界02-16 04:37

元宇宙控股上涨6.36%，报1.17美元/股

2月16日，元宇宙控股(MMV)盘中上涨6.36%，截至02:53，报1.17美元/股，成交1.42万美元。财务数据显示，截至2023年06月30日，元宇宙控股收入总额551.14万美元，同比减少30.67%；归母净利润-2380.25万美元，同比减少400.19%。

金融界02-16 03:08

元宇宙控股上涨3.64%，报1.14美元/股

2月16日，元宇宙控股(MMV)盘中上涨3.64%，截至02:48，报1.14美元/股，成交9344.0美元。财务数据显示，截至2023年06月30日，元宇宙控股收入总额551.14万美元，同比减少30.67%；归母净利润-2380.25万美元，同比减少400.19%。

金融界02-16 02:58

元宇宙控股下跌3.64%，报1.06美元/股

2月15日，元宇宙控股(MMV)盘中下跌3.64%，截至23:27，报1.06美元/股，成交6062.0美元。财务数据显示，截至2023年06月30日，元宇宙控股收入总额551.14万美元，同比减少30.67%；归母净利润-2380.25万美元，同比减少400.19%。

金融界02-15 23:39

Crypto x AI 生态最全大盘点

滑的资产开发机会非常重要。可以说，围绕元宇宙风格的游戏玩法之所以低迷，很大程度上是因为缺乏内容，而从短期来看，恰恰可以通过使用生成工具来补救这一点。 AI 代理需要训练，而训练本身可以成为一个有趣的游戏供玩家探索。AI Arena 提供了一种新颖的 AI 代理训练方式，让玩家玩 Super Smash Bros 风格的游戏，通过模仿训练慢慢教 AI 代理参加比赛。由于 AI 代理不需要休息，因此它可以全天候地与始终活跃的竞争对手池进行竞争性锦标赛以获得奖品，同时玩家可以异步微调其游戏风格。这将培训变成了一种游戏，并通过代币经济学放大它的效用。人类与强大的人工智能玩家进行大规模的合作游戏在过去是可以做到的，但随着代币经济学的融入，它被提升到了一个新的高度。来自 Modulus Labs 的 Leela vs. the World 是此类游戏形式的实验。在这个实验中，Modulus 采用了 Leela 国际象棋引擎，并通过 zk 电路验证它的输出。玩家可以投入资金押注人类与人工智能的对弈，从而形成一个有趣的预测市场。虽然考虑到目前 zk 的状态，该模型的验证时间会很长，但它无疑开辟了基于大规模协作的电子竞技预测市场和可验证且复杂的 AI 玩家治理机制的可能性挑战。最后，纯链游或自主世界也将通过人工智能得到增强。关于该主题最引人注目的是大型知识模型 (Large Lore Models)，它着眼于使用 LLM 协议层来创建持续的知识，这些知识可以在可修改和相互关联的游戏环境中进行互操作，玩家的行为在自主世界中同时影响多个游戏环境，因此应该携带更高维度的知识来促进故事情节。这非常适合构建在多链游戏环境中的抽象 LLM 层。基础设施 AI x Crypto 基础设施本身就值得用一篇单独的文章介绍，但在这里我将简要介绍我们看到的一些正在形成想法。分布式计算要理解加密经济系统对计算的需求，首先要理解核心问题。迄今为止，GPU 容量存在极大的瓶颈，最好的硬件，如 H100，等待时间长达一年。与此同时，初创公司正在筹集巨额资金来购买硬件，政府正在争先恐后地为国防目的而采购，即使是像 OpenAI 这样资金最充裕的团队也因为计算能力有限而不得不暂停功能发布。很多专注于去中心化计算和 DePIN 的团队在这里看到了机会：引导无许可的集群来满足需求，同时提供加密激励和最低利润，使网络在定价上与 web2 同行具有高度竞争力，同时为硬件供应商提供更好的回报。机器学习大致可分为四个主要的计算工作量：数据预处理：准备原始数据并将其转换为可用的格式。训练：让 ML 模型在大型数据集上进行训练，以学习数据中的模式和关系。微调：可以使用较小的数据集进一步优化 ML 模型，以提高特定任务的性能。推理：运行经过训练和微调的模型以进行预测。我们已经看到了像 Render 和 Akash 这样更通用的计算网络转向服务于更专业的计算，如 AI/ML。例如，Render 已经利用建立在他们网络之上的提供商如 io.net 来更直接地服务 AI 客户，而像 Akash 这样的供应商已经开始引入拥有需求的硬件供应商，并通过直接训练他们自己的模型来展示网络的力量，第一个案例是一个仅在无版权材料上训练的 Stable Diffusion fork。Livepeer 也正在专注于 AI 视频计算，因为他们已经有一个庞大的服务于视频转码用例的网络。此外，一种专门针对 AI 计算的网络正在形成，这让我们认识到围绕协同和验证的核心挑战可以通过围绕 AI 构建链或模型来更直接地解决。Gensyn 是其中比较值得注意的例子，它构建了一个基于基板的 L1，专为并行化和验证而设计。该协议使用并行化将较大的计算工作负载拆分为任务，并将它们异步推送到网络。为了解决验证问题，Gensyn 使用了概率学习证明 (probabilistic proof-of-learning)、基于图的 pinpoint 协议以及基于 staking 和 slashing 的激励系统。尽管 Gensyn 网络尚未上线，但该团队预测，其网络上等效 V100 GPU 的每小时成本约为 0.40 美元。储存之外，替代训练模型也在兴起，例如联合学习 (federated learning)，在意识到区块链可以更适当地激励这些模型后，它在 web3 中复兴。简而言之，联合学习是一种多方独立训练模型的方法，并定期批处理更新并将其发送到全局模型。有很多实践案例，比如谷歌的键盘文本预测算法。在 web3 中，FedML 和 FLock 正在尝试将联合学习方法与代币激励相结合。同样值得注意的是，像 Filecoin 和 Arweave 这样的去中心化数据存储，以及像 Space and Time 这样的数据库，可以在数据预处理方面发挥重要作用。基于共识的 ML 使用区块链的另一种新颖的基础设施形式则是基于共识的机器学习 (ML) 概念。Bittensor 是这一概念的最突出例子：这是一种基于 Substrate 的 L1 区块链，旨在通过使用特定于应用的子网来提高机器学习的效率和协作。每个子网都有自己的激励系统，用于服务各种用例，从 LLM 到预测模型到生成性创新。Bittensor 独特之处在于它如何使用矿工协调优质输出：矿工通过提供他们的 ML 模型的智能输出（由验证者评级）来获得 TAO (其原生代币)。由于矿工因为最佳输出而获得激励，他们会不断改进自己的模型以保持竞争力，从而帮助 Bittensor 完成了在代币经济学的协调下实现更快的学习过程。 TAO 生态系统中最近令人兴奋的发展是动态 TAO 提案，将 Bittensor 过渡到围绕代币排放的更自动化、市场驱动的机制设计，以及推出的 Nous 子网以提供激励模型微调，以便与 OpenAI 等公司竞争。我们可能会看到更多有关此类系统的尝试，例如让 mining 或共识以有利于质量的方式调节模型输出。意图就是您所需要的一切在DeFi中，MEV 领域的最新论点是关于用户意图以及使用经济同性 (economically-aligned) 的解调器来执行这些意图。关于意图的讨论通常百家齐放，但有一点已经变得越来越清晰了：用户的意图需要更高阶的语义上下文才能被解析成可执行代码。LLMs 可能会提供这个语义层。 Propellerheads 提出了迄今为止在意图空间中使用 LLM 的最清晰的愿景：https://www.propellerheads.xyz/blog/blockchain-and-llms。简而言之，LLMs 可以通过语义理解，将接近匹配的意图转化为完全匹配的意图，从而帮助我们找到巧遇需求 (coincidences of wants, CoWs) 的机会。这可以通过向内意图重判 (例如 “购买 LUSD 代替 USDC 可以吗？我找到了一个匹配的限价订单，你将通过这个 CoW 节省 0.3％的交易费用。”) 和向外意图重判 (例如 “我想购买你拥有的这个 BAYC，您愿意以 X ETH 的价格出售吗？”) 来实现。当然还可以有其他结构，这在钱包和多重签名的后账户抽象背景下变得特别有趣。DAIN 和 Autonolas 等项目已经尝试使用代理作为钱包的签名者，例如，出于安全和基于意图的目的，与你的钱包交谈并让它代表你执行交易即将成为现实。同样值得关注的是规模庞大 DeFi 用例，例如基于代理的预测市场、由 AI 管理的经济模型、以及 ML 参数化的 DeFi 应用程序，我的 zkML 文章提供了更为详细的介绍。代理经济迄今为止，我最喜欢的基础设施领域之一是人工智能代理经济。它源自我对世界的愿景，在这个世界中，每个人都有自己的代理，我们雇用那些高质量和训练有素的代理为我们服务，或者让自治代理在复杂的经济行为中实现我们的目标。为了做到这一点，代理必须有一种方式来支付和接收他们的服务费用。传统的支付模式绝对有可能为这些代理开放，但更有可能的是，鉴于其易用性、结算速度和无需许可的性质，代理将以加密货币进行交易。 Autonolas 和 DAIN 是该领域的典型案例。在 Autonolas 中，代理实际上是网络中的节点，致力于实现特定目标，这些节点由服务运营商维护，类似于 Keeper 网络。这些代理可用于各种服务，例如预言机、预测市场、消息传递等。DAIN 采用了类似的方法，使代理能够 “发现、交互、交易和与网络中的其他代理协作”。其他创意除上述内容外，我们还看到：用于微调模型（如 BagelDB）的去中心化向量数据库。用于 API 密钥的钱包和用于 AI 应用程序的 SIWE，例如 Window.ai 数据预配服务索引和搜索工具，如 Kaito 区块浏览器和仪表板，例如 Modulus Labs 的 AI 验证仪表板，它现在正在验证 Upshot 模型的一系列推理。开发助手，如 Dune 的链上 SQL 查询模型模拟代理测试环境用于数据抓取的带宽，如 Grass Network 合成数据和人类 RLHF 平台 DeSci 应用程序，例如 LabDAO 用于蛋白质折叠的分布式 bioML 工具 web3 中涌现出了无数的想法，用于服务于 AI 的各个领域，因此此处仅提供重点内容，但我强烈建议探索上述项目以深入了解其全貌。这一切的交汇 AI 和 Crypto 是协同作用的。两者都倾向于开源、抗审查，并正在创造历史上最大的财富转移。他们需要彼此，并解决彼此的核心挑战。对于 Crypto 来说，AI 解决了用户体验中的问题，促进了更具创造性的链上用例，增强了去中心化组织和智能合约的能力，并在应用和基础设施层解锁了真正的创新。对于 AI 来说，Crypto 解决了真实性和出处问题，加强了围绕开源模型和数据集的协调，有助于引导计算和数据，并使创作者和代理能够更直接地参与到后人工智能经济中去。现在的挑战是加密黑客、团队和项目了解并接受这种转变。创造力是无限的，我们正站在这一切的交汇处。如果你有兴趣了解更多关于这些交汇点的信息，请参加我们在 ETHDenver 举行的 Convergence 会议。来源：金色财经

金色财经02-15 19:49

24小时热点