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大众交通：副总经理辞职

2023年2月24日，大众交通（600611.SH）公告，董事会于近日收到公司副总经理董继缘先生提交的书面辞职报告，其因个人原因申请辞去公司副总经理职务。根据《公司法》《上海证券交易所上市公司自律监管指引第1号—规范运作》等相关法律法规的规定，董继缘先生的辞职报告自送达公司董事会之日起生效。辞职后，董继缘先生将不在公司及其下属子公司担任任何职务。董继缘先生的辞职不会影响公司经营管理层规范运作和正常生产经营。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-24

ChatGPT的前世今生：OpenAI的技术「执拗」与「豪赌」

常智能的体验感，是它突破业界小圈子，给大众带来冲击感的原因。这里还希望再次强调这种体验感的问题，因为也许过去业界由于技术的限制，为了完成场景中的特定任务而忽略了这一点。如今 ChatGPT 的出现代表了人工智能不再是过去那种「有用，但是也挺蠢」的形态了。为了更好地理解 ChatGPT 这种非常智能的感觉是怎么产生的，难免要从过去那种「很蠢」的人工智能说起。准确地说，ChatGPT 背后使用的依然是自然语言处理（NLP）技术，但却打破了原有的范式。要理解这一点，可以先看看目前的主流做法是怎样的。人类交流依托的是语言，甚至也有很多人认为人类的思维也是建立在语言上的。因此，理解运用自然语言一直是人工智能的重要课题。但语言实在太复杂，因此为了让计算机理解运用语言，通常会将这个过程拆分为很多的细分项，这就是在技术领域中常说的「任务」。举几个例子：情感分析任务，针对的是理解语言所蕴含的情感倾向；句法分析任务，针对的是分析文本的语言学结构；实体识别任务，针对的是从文本中定位出实体片段，例如地址、名字等等；实体连接任务，针对的是从文本中抽取出实体间的关系；这样的任务还有很多，都是从某个细分的侧面去对自然语言进行分析、处理。这样做有很多好处，比如有了这些拆分，就可以从不同的维度来考察一个自然语言处理系统的细分能力；也可以针对某一个细分的项专门做系统或者模型的设计等。从技术的角度来说，将一个复杂的任务（理解并运用自然语言）拆分为很多的简单任务（各种各样的 NLP 任务）确实是一种比较典型的解决复杂问题的路径，这也是目前的主流做法。然而在 ChatGPT 出现之后，以马后炮视角去看，也许在让计算机理解并运用自然语言这条路上，这种拆分并不是最有效的途径。因为在单个任务上的优秀表现，并不能代表系统就掌握了自然语言。人对于人工智能体的「智能感」，是基于对它应用自然语言的整体能力而产生的，这一点在 ChatGPT 上有明显的体现。虽然 OpenAI 没有开放 ChatGPT 的 API 服务，外界还无法测评它在各个细分 NLP 任务上的具体效果，但以过往外界对它的前身 GPT-3、InstructGPT 等模型的测试情况表明，对于某些特定的任务，一个用专门数据精调过的小模型，确实可以获得更好的效果（详细分析请参考《深入理解语言模型的突现能力》）。但这些在单个任务上有更好表现的小模型，并没有引起很大的出圈效应。归根结底，是因为它们只有单一的能力。单个的能力出众并不能代表它们具有了理解和运用自然语言的能力，从而也无法独自在实际应用场景中发挥作用。正因如此，通常在一个真实的应用场景中，都是多个具有单点能力的模块经过人为的设计拼凑而成，这种人为的拼凑方式是过去的人工智能系统让人感觉并不智能的原因之一。从人类理解和运用自然语言的视角去看，这个现象其实很好理解。普通人在理解、运用自然语言的时候，并不会在脑内将它拆分为很多步不同的任务，逐个任务进行分析，然后再汇总，这不是人类使用自然语言的方式。就好比一个人，在听到一句话的时候，并不会对它的句法结构、实体内容与关系、情感倾向等这些内容逐一分析，然后拼凑出这句话的含义，人对语言的理解过程是一个整体过程。再进一步，人对这句话的整体理解，会以自然语言的形式，通过回复的方式整体地表现出来。这个过程并不是像人工智能系统那样，拆分单个任务，然后逐一输出情感分析的标签、实体信息的片段、或是别的某个单个任务的结果，然后用这些东西拼凑出回复。而以 ChatGPT 为代表，GPT 系列模型所做的事情才真正接近了人类理解和运用语言的能力 —— 直接接收自然语言，然后直接回复自然语言，并保证了语言的流畅性与逻辑性。这是人与人的交流方式，所以大家对它抱以「很智能」的体验感。也许很多人会认为，如果能做到 ChatGPT 这样当然很好，过去那种对任务的拆分是因为技术的限制不得已而为之。从技术应用的视角来看，这样迂回的方式当然是需要的，这种方法也在很长的一段时间内被采用，并且确实也能够解决很多实际场景中的问题。但如果回顾 GPT 系列模型的发展过程，就会发现 OpenAI「赌」了另一条路，并且他们「赌」赢了。 2、OpenAI 的「赌局」 GPT 初代，一切开始的地方早在 2018 年，OpenAI 就发布了最初版本的 GPT 模型，从 OpenAI 公开的论文（Improving Language Understanding by Generative Pre-Training）可以了解到，这个模型采用了 12 层的 Transformer Decoder 结构，用了大约 5GB 的无监督文本数据进行语言模型任务的训练。虽然初代 GPT 模型采用的就已经是生成式的预训练（这也是 GPT 名字的由来，Generative Pre-Training，即生成式预训练），但使用的是无监督预训练 + 下游任务微调的范式。这一范式其实并不是什么新的发明，它在 CV（计算机视觉）领域已经有比较广泛的应用，只是由于当年 ELMo 模型的出色表现，把它重新「介绍」到了 NLP 领域。 GPT 模型的出现在那一年确实引来了一些业内的关注，但它并不是那一年的 C 位主角。因为就在同年，Google 的 BERT 模型横空出世，以优异的效果吸引了几乎全部的目光（这个景象有点像现在的 ChatGPT，不禁感叹 Google 和 OpenAI 之间的「恩恩怨怨」真是天道好轮回）。图片来自 BERT 论文，从图示中可以一窥当年 BERT 对标的就是 GPT，并引以为傲地指出双向编码能力。 BERT 模型虽然也是采用和 GPT 一样的 Transformer 模型结构，但它几乎就是为「无监督预训练 + 下游任务微调」的范式量身定制的模型。和 GPT 相比，BERT 所使用的掩码语言模型任务（Masked Language Model）虽然让它失去了直接生成文本的能力，但换来的是双向编码的能力，这让模型拥有了更强的文本编码性能，直接的体现则是下游任务效果的大幅提升。而 GPT 为了保留生成文本的能力，只能采用单向编码。以当年的眼光来看，BERT 绝对是一个更加优秀的模型。因为既然 BERT 和 GPT 两者都是采用「预训练 + 微调」的范式，并且下游任务依然是分类、匹配、序列标注等等「经典」的 NLP 任务形式，那么像 BERT 模型这种更注重特征编码的质量，下游任务选一个合适的损失函数去配合任务做微调，显然比 GPT 这种以文本生成方式去「迂回地」完成这些任务更加直接。从 BERT 模型出来以后，「无监督训练 + 下游任务微调」的范式便奠定了它的霸主地位，各类沿着 BERT 的思路，琢磨「如何获得更好的文本特征编码」的方法大量涌现，以至于 GPT 这个以生成式任务为目标的模型显得像一个「异类」。马后炮地说，如果当时 OpenAI「顺应大势」，放弃生成式预训练这条路，也许我们要等更长的时间才能见到 ChatGPT 这样的模型。 GPT-2 带来的希望当然，我们现在见到了 ChatGPT，所以 OpenAI 没有放弃生成式预训练的路线。实际上坚持的「回报」隐约出现在了第二年，也就是 2019 年。OpenAI 发布了有 48 层 Transformer 结构的 GPT-2 模型。在发布的论文（Language Models are Unsupervised Multitask Learners）中，他们发现通过无监督数据配合生成式训练后，GPT 展示出了零样本（zero-shot）的多任务能力。而奇妙的是，这些多任务的能力并不是显式地、人为地加入到训练数据中的。用通俗的话来举个例子，GPT-2 其中一个展示出来的能力是做翻译，但令人吃惊的是，通常专门用来做翻译的模型是需要大量的平行语料（即两种不同语种之间配对的数据）进行监督训练，但 GPT-2 并没有使用这种数据，而仅仅是在大量的语料上进行生成式的训练，然后它就「突然」会做翻译了。这个发现或多或少地带有点颠覆性的意味，它向人们展示了三个重要的现象：想让模型去完成一种 NLP 任务，也许并不需要和任务匹配的标注数据。例如 GPT-2 训练时没有用标注的翻译数据，但它会做翻译；想让模型去完成一种 NLP 任务，也许并不需要和任务匹配的训练目标。例如 GPT-2 训练的时候并没有设计翻译任务和相关的损失函数，它只是在做语言模型任务。仅仅用语言模型任务（即生成式任务）训练的模型，也可以具有多任务的能力。例如 GPT-2 展现出了翻译、问答、阅读理解等等的能力。虽然以现在的眼光来看，当时的 GPT-2 所展示出来的各种能力还比较初级，效果距离使用监督数据微调后的一些其它模型还有明显的差距，但这并没有妨碍 OpenAI 对它所蕴含的潜在能力充满期待，以至于在论文摘要中的最后一句话中，他们提出了对 GPT 系列模型未来的期望： “These findings suggest a promising path towards building language processing systems which learn to perform tasks from their naturally occurring demonstrations.” 后来一系列事情的发展也证明了他们确实是一直朝着这个 promising path 的方向在前进。如果说在 2018 年，GPT 初代模型出来的时候，GPT 的生成式预训练还面临着被 BERT 这类以「提取特征」为目地的预训练模型在各方面碾压，那么在 GPT-2 中的发现，给了生成式预训练一个 BERT 类模型无法替代的潜在优势，即语言模型任务所带来的多任务能力，且这种多任务能力是无需标注数据的。当然，在那个时间点上，生成式的技术路径依然面临风险和挑战。毕竟当时的 GPT-2 在各任务上的表现还是差于经过微调的模型，这导致了 GPT-2 虽然有着翻译、摘要等等能力，但效果太差以至于无法实际使用。因此，如果在当时想要一个可用的翻译模型，最好的选择依然是老老实实用标注数据训练一个专门用来翻译的模型。 GPT-3，数据飞轮的开始从 ChatGPT 时代往回看，也许 OpenAI 在 GPT-2 中的发现确实坚定了他们对 GPT 系列模型的信心，并决定加大研发投入力度。因为在随后的 2020 年他们发布了 1750 亿参数量的 GPT-3，一个即便以现在的眼光去看也大得让人惊叹的模型。虽然 OpenAI 没有明确公开训练这个模型的费用，但大家的估算是当时花了 1200 万美元。同时公开的还有一篇长达 60 多页的论文（Language Models are Few-Shot Learners），其中详细阐述了这个新的庞然巨物所展示出来的新能力。最重要的发现莫过于论文标题中所说的，语言模型具有小样本（few-shot）学习的能力。小样本学习是一个机器学习领域的专业术语，但它有着很朴素的理念，即「人类是可以通过少量的几个例子就学会一个新的语言任务」。想象一下在语文课上学习怎么掌握「把」字句换成「被」字句样（雨把衣服淋湿了 —— 衣服被雨淋湿了）的情形，老师会给出几个例子，同学们就能够掌握这项能力。但对于深度学习模型来说，它通常需要学习（训练）成千上万的例子才能掌握一项新的能力，但大家发现 GPT-3 却像人类一样具有类似的能力。而且重点在于，只需要给它展示几个例子，它就会「有样学样」地完成例子给出的任务，而不需要进行额外的训练（即不需要进行常规训练中的梯度反传和参数更新）。后来的研究表明，这种能力是巨型模型所特有的，被业内叫做「在上下文中学习」（in context learning）的能力。 GPT-3 论文中所展示的英语翻译法语的 In context learning 能力。实际上，小样本学习能力本身并不是很惊人的发现。毕竟业内一直都在对小样本学习进行研究，很多专攻小样本学习的模型都有出色的小样本学习能力。但 GPT-3 展示出来的这种「在上下文中学习」的小样本能力却非常出人意料，其原因也和 GPT-2 所展示的多任务能力一样： GPT-3 并没有为了获得小样本的能力而在训练数据、训练方式上做特别的设计，它依然只是一个用语言模型任务训练的生成式模型； GPT-3 的小样本能力是以「在上下文中学习」的方式展现出来的。换句话说，想让它获得新的能力，不需要对它再训练，而只需要给它看几个示范的例子。除了这个能力以外，GPT-3 还展示出了优秀的文本生成能力，相比 GPT-2，它生成的内容更加流畅，而且可以生成很长的内容。这些能力综合体现在一个模型上，让 GPT-3 在当时成为了大家的关注焦点，它也成为 OpenAI 正式对外提供服务的模型。但随着这个模型服务的开放，越来越多的人尝试使用这个模型。从这时起，OpenAI 通过开放给公众的方式，同时也在收集着更具有多样性的数据（用户使用时输入的内容可能会被用于模型的训练，这一点是写在用户条款中的），这些数据在后来的模型迭代中也发挥着重要的作用。自此 GPT 系列模型的数据飞轮便转动了起来，越多优质的用户数据，迭代出效果越好的模型。与 ChatGPT 不同的是，GTP-3 并不是采用对话的形式交互的模型，而是一个文本的续写模型（也就是在你输入的文字后面接着往下写），因此它并不具备如今的 ChatGPT 所拥有的多轮对话能力。但它已经能够干很多的事情，例如编写故事、给邮件做自动补全等等。但同时，大家也慢慢发现了一些问题，例如它会一本正经地输出不符合事实的内容，并且会输出一些有害的言论等等。这是这种文本生成模型最突出的弊端，虽然经过多次迭代，但 ChatGPT 如今也依然面临类似的问题。 CodeX，让计算机自己写代码 OpenAI 在对 GPT-3 的研究中还有一个意外的发现，它能够根据一些注释生成很简单的代码。因此在随后的 2021 年，他们对生成代码这件事情进行了专门的研究投入，并发布了 CodeX 模型。它可以看作是一个有着代码专精能力的 GPT 模型，能够根据自然语言输入生成比较复杂的代码。从外部视角来看，我们无法判断代码生成的研究与 GPT 系列模型的研发是否在同时进行。但放在当时，让模型具有生成代码的能力，从实用化的角度来说确实更加具有意义，毕竟 GPT-3 还未拥有如今 ChatGPT 这般强悍的能力。另一方面，让模型去生成代码也能规避它生成有危害文本内容带来的风险。在 CodeX 论文中提及了几个要点，首先是让经过文本数据预训练的 GPT 模型在专门的代码数据（数据来自 github 的开源代码，一共 159G）上训练确实能够明显提升模型对代码的理解和输出能力。其次是论文中用的是一个 120 亿参数的「小」模型，这个信息从侧面反映出 OpenAI 内部除了对外开放接口的 1750 亿参数的 GPT-3 模型外，还有别的不同大小的模型版本。而加入代码训练，让模型获得理解和生成代码的决定，原本的初衷也许只是希望 GPT 能够多一种应用场景。它看似与 GPT 系列模型在理解和运用自然语言的能力没有太大的联系，但根据后续的研究（详细的分析请参考文章《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》），增加对代码数据的训练很有可能触发了后来的 GPT 模型在自然语言上的复杂推理和思维链的能力。也许在 OpenAI 做 CodeX 之初并没有预料到会有这样的结果，但就像他们一直使用文本生成任务来做 GPT 模型，然后在 GPT-2 和 GPT-3 中「解锁」了「多任务的能力」和「在上下文中学习的能力」那样，代码数据的引入又一次让他们获得了意料之外的收获。虽然看上去似乎有一些偶然，但对技术路线的前瞻性认知，加上坚持与持续的投入显然是一个至关重要的因素。 InstructGPT，让 GPT 好好说话在前面我们提到了 GPT-3 虽然已经有很强的能力，但上线以后随着使用的人越来越多，也发现了很多问题，最严重的应该要数「一本正经地胡说八道」和「输出带有危害性的内容」这两点了。虽然在 2021 年 OpenAI 似乎暂时将重点放在了让模型理解和生成代码这件事情上，但他们应该一直在尝试解决 GPT-3 的这些问题。在 2022 年初，OpenAI 发表了 InstructGPT 的论文（Training language models to follow instructions with human feedback），从中我们可以一窥解决这些问题的方法。论文的核心理念是让模型接受人类的教导（反馈），这一点在标题中就已经开宗明义了。 GPT-3 之所以会出现「一本正经地胡说八道」和「输出有害的内容」这样的问题，其根源来自于它所使用的训练数据。像 GPT-3 这样的庞然大物，对数据的需求量是海量的。我们从 GPT-3 的论文中可以找到它的数据来源，大致可以划分为三类：网页内容、百科内容以及书籍。虽然网页内容的量非常大，但也非常「脏、乱、差」，自然会包含很多非真实性和有害的内容。GPT-3 在这些数据上进行训练，自然也就学到了这些东西。但作为一款对外提供服务的产品，GPT-3 的回答应该更小心一些。要解决这个问题，其中的一难点在于怎么去定义模型应该怎么说话。因为生成模型的输出内容是自然语言本身，而不是一个分类的标签或一个实体名词这种有明确的、客观对错的内容。没有明确的对错，就导致无法像训练经典的 NLP 模型那样直接针对目标设计训练任务。而 InstructGPT 给出的解决思路是非常直接的，既然对于「好的回答」这个评价指标有很多不同的影响因素，这些因素又相互交织在一起，那就让人来教它怎么写回答。因为人类是比较善于处理这种「既有明确的要求，又有模糊的范围」的问题的，让真人写一些「优秀范例」，让模型去学习这些「优秀范例」，这正是 InstructGPT 提出的总体思路。具体而言，InstructGPT 提出了两个阶段的路径来让 GPT 学习人类给出的「优秀范例」，第一阶段是监督学习，第二阶段是强化学习。在第一阶段中（对应下图中最左边的 Step 1），让真人根据不同的 Prompt（粗浅可以认为是我们使用 ChatGPT 时，在对话框里输入的那条文本，在业界这个东西叫做指令）写真实的、无害的、有用的回答。实际操作过程中，为了保证这些内容的质量，会给写回答的标注人员一些规范性的指引，然后让已经经过预训练的 GPT 模型在这些人类编辑的数据上继续训练。这一阶段可以看作是对模型的一种「规训」，用一个不严谨的类比来说，就像语文老师让你默写优秀范文那样。图片来自 InstructGPT 论文，提出通过监督式的指令微调 + 人类反馈的强化学习来让模型的输出变得合理。第二阶段是强化学习，技术上分为两步。第一步（对应上图中间的 Step 2）是让被「规训」后的模型根据不同的 Prompt 生成多个不同的回答，并由人来给这些回答按照好与差的标准来排序。然后用这些标注了优劣之分的数据训练一个打分模型，让它可以自动给更多的数据进行排序打分。强化学习阶段的第二步（对应上图中右边的 Step 3）就是利用这个打分模型作为强化学习中的环境反馈，以策略梯度（Policy Gradient，准确地说是 PPO 算法）的方式对已经「规训」后的 GPT 模型进行训练。整个第二阶段的过程可以看作是对模型的一种「强化」，再用一个不严谨的类比来说，就像语文老师给你写的作文打分，让你从分数中分辨什么是好与不好，然后不断进步。因此，用一种非常不严谨，但普通人或许也能够理解的方式来说，InstructGPT 先是让一个「口无遮拦」的 GPT 通过「默写人类的优秀范文」的方式初步学会「好好说话」，然后再「给它独自写出来的东西打个分，让它回去好好领悟，继续进步」。当然，在技术上牵涉事情会更复杂一些，比如「优秀范文」的具体规范和数量等数据上的问题，以及强化学习中打分模型的选择，算法参数的设置等算法上的问题，都会对最后的效果产生影响。但最终的结果表明，这种方式是非常有效的，论文中也指出一个通过上述方式训练出来的 13 亿的小模型，效果就能够超过没有经过这种训练的更大的模型。另外论文中还有一些非常值得一提的内容。首先是关于 Prompt 的一些发现。InstructGPT 训练时所使用的 Prompt 主要由两部分构成，一部分是专门的 AI 训练师编写的，另一部分自来 OpenAI 的模型在线服务期间，由用户使用中编写的内容，这时数据飞轮的作用就体现了。可以发现，无论是哪种，这些 Prompt 都是由真人写出来的，虽然文章中没有对这些 Prompt 的具体涵盖范围、分布情况以及提问的方式展开详细的分析，但可以合理地猜测这些 Prompt 具有一定的多样性和较高的质量。其实文章中对比了使用这些真人编写的 Prompt 训练的模型和使用一些开源 NLP 任务数据集中构建的 Prompt（例如 T0 数据集、FLAN 数据集）训练出来的模型，结论是由真人编写 Prompt 训练出来的模型，给出的答案更加能被评测的人接受。另外一点是关于训练好的模型对新的 Prompt 的泛化能力的问题，可想而知的是，如果训练完成的模型无法产生 Prompt 的泛化能力，那么现在 ChatGPT 所表现出来的，几乎百问百答的能力是不太可能产生的。因为在模型做微调的阶段，即便是再多的数据，也不可能把人们有可能会输入的内容都覆盖完整。而 InstrctGPT 论文中点明了文中所采用的方法是可以产生 Prompt 的泛化能力的。之所以花了更多的文字对 InstructGPT 做介绍，因为根据 ChatGPT 官方页面的介绍，InstructGPT 中的方法正是用来训练 ChatGPT 的方法，不同的只是 ChatGPT 使用了对话式的数据组织方式。 GPT-3.5 时代和 ChatGPT 的诞生在随后的时间内，OpenAI 发布了多个被称为 GPT-3.5 系列的模型，虽然这些模型并未有相关的论文跟随发表，但根据这篇文章的分析，GPT-3.5 系列应该是融合了 OpenAI 在 GPT-3 时代积累的技术、数据以及经验开发出来的。由于没有详细的官方公开信息参考，关于这些模型的具体资料，外界主要是通过分析使用的体验、相关的技术论文以及 OpenAI 的 API 文档介绍来进行推测。根据分析，GPT-3.5 系列的模型有可能并不是在 GPT-3 上继续微调而来，而很可能是将代码和自然语言的数据融合在一起，重新从零开始训练了一个基础模型。这个模型可能比 GPT-3 的 1750 亿参数量更大，它在 OpenAI 的 API 中被命名为 codex-davinci-002。然后在这个基础模型上，通过指令微调和人类反馈得到了一系列后续的模型，包括 ChatGPT。 GPT 系列模型的发展路径。简要地说，从 code-davince-002 这个模型开始，经过有监督的指令微调得到 text-davinci-002。以及后续的 text-davinci-003 和 ChatGPT，也是在 GPT-3.5 系列的某个模型上通过指令微调以及人类强化学习反馈得到的。并且 text-davinci-003 和 ChatGPT 都是在 2022 年 11 月发布的，不同的是 text-davinci-003 和 GPT-3 一样，是一个文本补全模型。而根据 ChatGPT 的官方介绍，它是通过将过往的数据处理成对话交互的形式，并增加了新的对话数据训练出来的。至此，我们大致回顾了 OpenAI GPT 系列模型从 2018 年的初代 GPT 到现在的 ChatGPT，一路发展迭代的过程。在这个过程中，OpenAI 一直保持着对生成式预训练模型这一技术路径的「执拗」，并且也一直从不断发展的 NLP 技术中吸纳新的方法，从最初的 Transformer 模型结构，到后来的指令微调（Prompt tuning）等技术的出现，这些因素共同促成了如今 ChatGPT 的成功。有了对 GPT 系列模型发展的了解，我们可以再回过头来看看如今的 ChatGPT。 3、走近再看 ChatGPT 在第一章节中我们阐述了 ChatGPT 出圈的原因主要是：「它以流畅、符合逻辑的自然语言来反馈人类对它输入的自然语言」，从而给与它交流的人带来了很强的「智能感」。在第二章节中通过回顾 GPT 系列模型的发展历史来了解 ChatGPT 成功之路。而这一章节会尝试以尽可能让圈外人都能理解的方式，稍微深入一些技术的内容，并且探讨一下当前的一些大型文本生成式模型为什么未能做到相同的效果。这一部份的主要参考来自于《深入理解语言模型的突现能力》和《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》这两篇文章以及相关的一些论文，建议希望详细了解细节的读者阅读原文。虽然在第一章中指出，ChatGPT 所带来的惊艳效果是由许多不同的 NLP 任务综合体现出来的，但在分析它背后的技术时，还是通过将它的能力进行拆解会更加清晰明了一些。总体而言，ChatGPT 所体现出来的能力可以大致划分为以下几个维度： - 文本生成的能力：ChatGPT 的所有输出都是即使生成出来的文本，所以文本生成的能力是它最基本的要求。这一项能力实际上是来自于它的训练方式，ChatGPT 在预训练时，是一个标准的自回归语言模型任务，这是 OpenAI 所有 GPT 系列模型的基底。所谓的自回归语言模型任务，通俗的理解是这样的：它可以根据已经输入的文本，预测下一个 token 应该是什么。这里所说的 token，所代表的是模型所使用的最小单位的字符片段，它可以是字（在中文里采用字是很常见的），也可以是词（英文的每个词天然地被空格隔开了，所以常采用词），甚至是字母。但现在的方法通常采用的是子词（subword，介于字母和词之间，主要的目的是减少词表数量）。但不论是哪种，自回归语言模型任务的基本思路都是根据已经输入的文本，预测下一个要输出的文本是什么，就像下图的例子中那样：这个例子中，BOS 代表了输入的开头，而每个 token 是一个词，GPT 模型根据输入的「今天」和「天气」两个词，预测下一个要输出的是「不错」。在训练的时候，会准备很多文本数据，比如网页上的文章、各类书籍等等，只要是正常的文字内容，都可以用来训练。值得说明的是，这种数据不需要进行额外的人工标注，因为这类数据本来就是人写的，模型要做的事情就是根据这些人写出的文本，去学习「给定了前面的文字，接着这些文字后面这个地方应该是什么」的问题。这便是业内所称的「无监督训练」，实际上模型并不是真的没有监督（不然模型学什么呢？），只是它的数据不需要额外的人工标注。也正因为这个任务是不需要额外标注的，因此可以「免费」获得大量的数据，得益于互联网的普及，可以「轻松地」获得海量的由真人写出的文本内容用来训练。这一点也是 GPT 系列模型的特点之一，用海量的数据，去训练很大的模型。那么在我们使用 ChatGPT 的时候，它是怎么工作的呢？其实也和它的训练方式一样，模型会根据我们在对话框里输入的内容，去预测接在这些内容的下一个 token 是什么，得到这个 token 后，会将它与前面的内容拼接成一个新的文本给模型，模型再预测下一个 token，如此反复，直到满足某个条件后停止。这个停止的条件有很多不同的设计方式，比如可以是输出的文本达到特定的长度，又或者是模型预测出某个用来代表停止的特殊 token。另外值得一提的是，模型预测下一个 token 时，其实背地里是一个采样的过程。换句话说，模型在预测 token 时，输出的其实是所有可能出现的 token 的概率，然后从这个概率分布里采样一个 token。因此，在使用 ChatGPT 时，会发现即便对于相同的输入，它的输出每次也会不一样，因为在背地里它采样了不一样的 token 作为输出。了解这些之后，可以再回过头来思考一下模型在学什么。它在学习怎么回答问答吗？又或者说它在学习怎么理解自然语言所蕴含的信息、逻辑、情感？还是说它在学习海量的知识？从训练任务的设计来看，似乎都没有，它只是从海量的文本数据里，学习了「根据输入的这些文本，一个人类在后面会接着写什么」这件事。但正是这样的模型，在「进化」到 ChatGPT 时，它却掌握了丰富的知识、复杂的逻辑推理等等，它似乎掌握了一个人类运用语言所需要的几乎所有的能力。这是一件非常神奇的事情，它的「进化」历程将会在下一章节中做更加深入的介绍。 - 丰富的知识储备：ChatGPT 能够正确回答非常多的问题，包括历史、文学、数学、物理、编程等等。因为目前版本的 ChatGPT 并没有利用外部知识，因此这些知识的内容是「储存」在模型内部的。 ChatGPT 所拥有的丰富知识储备，来自于它的训练数据，以及它足够大的体量，以便学会这些内容。虽然官方并没有公开 ChatGPT 所使用的训练数据的具体细节，但从它的前身 GPT-3 的论文可以推测，这些数据大致可以分为三个大的范畴：网页内容、书籍内容以及百科内容。可想而知的是，这些内容天然地蕴含了大量的知识，百科和书籍自然不必说，而网页内容也包含了许多新闻、评论、观点等，并且网页也包括了很多专门的问答垂直类网站，这些都是 ChatGPT 的知识来源。在官方的介绍里指出 ChatGPT 无法回答 2021 年以后发生的事情，因此合理的猜测是训练的数据收集截止到 2021 年。但数据量只是其中一个方面，要让模型「掌握」这些数据，其自身的体量是不可能小的。以 GPT-3 为例，它有 1750 亿参数，可以粗浅地理解为，这些数据的内容以及模型的各项能力，都以这一个个参数的具体数值的形式，固定在了训练完成的模型中。感性的理解是，假设一个模型只有 1 个参数，那它什么也干不了。更严谨的分析和对比可以参考这篇论文《Holistic Evaluation of Language Models》的测评，方向性的结论是越大的模型，在需要知识来完成的任务上表现得越好。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.09110.pdf - 逻辑推理与思维链的能力：从第一章图片中的鸡兔同笼的例子可以看出，ChatGPT 具有很强的逻辑推理能力。并且它能够将复杂的内容，通过拆解，分成多个小的步骤，一步步地进行推理，获得最后的答案，这种能力被称为思维链。从前面的介绍我们知道，模型在训练的时候并没有针对逻辑推理以及思维链做特定的设计。而当前的主流观点认为，逻辑推理和思维链很可能和两个因素相关，第一个是模型的体量，第二个是模型是否在代码数据上进行过训练。关于模型体量与推理、思维链能力的关系，在《深入理解语言模型的突现能力》中有对应的介绍。下面这张图展示了思维链能力与模型体量的关系。不同模型不同尺寸的思维链效果对比，图来自论文。GSM8K，SVAMP 和 MAWPS 是三个需要逻辑推理的数学应用题数据集，LaMDA，GPT 和 PaLM 分别是 3 个不同的模型。简要地说，图表中给出了三个不同的模型，在三个数学应用题数据集上的答对率。而值得关注的是以下几个方面：思维链的能力（蓝色实线）在模型体量够大的时候产生了效果上的突变；思维链的能力在模型够大的前提下，效果超过了标准的指令（Standard prompting，黑色实线）方法；思维链的能力在模型够大的情况下，可以接近甚至超过有监督的方法（橙色虚线）。用通俗的话来说，就是在模型足够大的时候，思维链的能力突然展现了出来，能够达到、甚至超过那些在推理数据集上专门进行有监督训练的模型。这个图也许部分解释了现在我们看到的 ChatGPT 所具有的优异推理和思维链能力。而另一个关于推理以及思维链能力的产生因素，与模型是否在代码数据上做过训练有关。目前这一点只是一个推论，《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》中的分析表明体量类似的大型模型，没有在代码上做过训练的话，只有很弱或几乎没有思维链和推理能力。而 ChatGPT 确实是在代码数据上进行过训练的，这一点从它能够理解并生成代码也可以看出来。在第二章回顾发展历程中提到了，OpenAI 在 2021 年就发布了专门针对代码的 CodeX 模型，将代码数据加入 GPT 的训练数据应该就是从那时开始的。 - 按照人的提问或者指令给予回复的能力：ChatGPT 除了可以用狭义的基于「问答」形式的交互以外，还能够按照输入的要求进行回复。例如，在应对「帮我写一封信」这类指令式的要求时，它同样也展现出了优秀的能力。这种能力让它不仅是一个提供答案的「高级搜索引擎」，更是一种可以用自然语言来交互的文字处理工具。虽然目前大众普遍把目光聚焦在将 ChatGPT 作为一种类搜索引擎的工具，但查阅相关知识并给予回答并不是它的唯一能力。实际上，单就 ChatGPT 本身而言，回答知识性的问题并不是它的强项，毕竟它本身的训练数据被定格在了 2021 年。即便用更新的数据去训练，但它终究跟不上时事的变化，因此要将它用作知识性的问答工具，还是需要与搜索引擎等外部知识源做结合，就像现在 Bing 做的一样。但换一个角度来看，ChatGPT 像是一个「语言完备」的文本工具，也就是它能够按照你给它的要求，完成指定的、可以用文本形式表达出来的内容，就像下面这个例子。按照给定的计划内容生成英文邮件进行汇报。这里所说的「语言完备」，指的是运用语言的能力。可以看出上面这个例子里，其实不涉及知识性的内容，因为需要它写的内容已经提供给它了。但要写出这封邮件，涉及到的是运用语言的能力，比如遣词造句、语种切换、邮件格式等等。现在我们回过头来，尝试分析它的这种「按照指令完成任务」的能力是怎么获得的。在学界中，这种指令被称为 prompt，实际上对话中的用户输入、问答中的问题也是一种 prompt，因此可以粗浅地理解为，在聊天框里输入的所有内容都是 prompt。如果了解我们在本章第一节介绍语言模型的内容，那么更严谨一些的说法应该是「输入给模型的上文」都是 prompt。 ChatGPT 根据输入的指令（prompt）进行回复的能力，是来自于一种被称为指令微调的模型训练方式（prompt tuning）。其实原理很简单，模型依然还是「根据输入的内容，预测下一个 token 是什么」，只是在指令微调的阶段，输入的内容被换成了这些事先写好的 prompt，而 prompt 后面需要生成的内容，则是事先写好的答案。因此在这一阶段和一开始所说的无监督自回归语言模型训练，最大的不同在于数据。这里的数据，也就是 prompt 以及对应的回复，都是人写的，换句话说，这一阶段用的是人工标注的数据进行的监督训练。提到人工标注的数据，就自然牵涉到了所需要的数据量了，因为每一条标注数据都是需要成本的。如果是不需要标注（就像第一阶段的训练），那么自然有海量的文本数据可供训练，但如果要标注，那到底需要多少这种数据呢？要知道，让标注人员手写一个 prompt，然后再手写一个几百字的、真实详尽的回答，成本是很高的。根据论文《Training language models to follow instructions with human feedback》的介绍，所需要的数据其实不需要太多（相比于无监督阶段所使用的数据来说）。虽然具体到 ChatGPT 到底使用了多少没有确切的信息公开，但可以确定的是在数量级上一定远比用来进行无监督训练的网页、百科和书籍所构成的数据集要小非常多。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf 只需要相对少量的人工标注的 prompt 数据就能达到让模型按照指令做出回复的目的，这一点背后其实隐含了一个现象，在学界内被称为 prompt 的泛化能力。可以想象一下，如今全世界都在不停的向 ChatGPT 提问，所提的问题也必定是千奇百怪的，这些问题其实就是一个个的 prompt。但用来对 ChatGPT 进行指令微调的 prompt 肯定不会有这么多，这说明模型在学习到了一定量的 prompt 和相应的答案以后，它能够「举一反三」地对它没有见过的 prompt 进行回答，这就是 prompt 的泛化能力。文章《拆解追溯 GPT-3.5 各项能力的起源》分析指出，这种泛化能力与在指令微调阶段让模型学习的标注数据数量以及多样性相关。此外，用少量的 prompt 数据就能微调出类似于 ChatGPT 这样拥有强大能力的模型，背后还隐含了另一个猜测，即模型所表现出来的各项能力，可能在无监督训练的阶段就已经存在于模型当中了。其实这也很好理解，毕竟相比于无监督的数据，这些人工标注的 prompt 数量太少了，很难想象模型是通过对这些仅有的标注数据学习而产生了各种各样的能力。从这个角度来说，指令微调的过程更多只是让模型学会按一定的规范来进行回复，而它的知识、逻辑等能力是早已存在的。 - 「客观公正」的能力：如果对 ChatGPT 询问一些有害或者有争议的问题，可以看到 ChatGPT 的回答都是非常「小心」的，很像是经过训练的新闻发言人般的回答。虽然它目前依然做得不够好，但这种能力是 OpenAI 敢将它公开作为一款产品使用的核心因素。让模型的输出符合人类的价值观是 OpenAI 一直在做的事情。早在 2020 年 GPT-3 的时候，OpenAI 就发现这种通过网上的数据训练出来的模型，会生成带有歧视、危险、争议的内容。作为一个对外提供服务的产品，这些有害的内容显然是不合适的。而现在的 ChatGPT 在这一点上有着明显的改善，让模型做出这种「行为改变」的主要方法也来自于 InstructGPT 的论文，更确切地说，是通过有监督的指令微调加上人类反馈的强化学习共同完成的，这一点在第二章中也已经做过介绍了。通过上述的分析可以发现，从技术方法的角度来说，ChatGPT 相关的内容都是已知的，但为什么当前只有它拥有如此惊艳的表现呢。实际上从 ChatGPT 推出之后，NLP 社区就一直在分析这其中的原因，虽然很多结论是推测性的，但也为同类模型的国产化带来一些启示。模型体量的因素能力涌现出现的前提是模型体量达到一定的规模，虽然没有具体的指标指引，但从目前的事实情况来看，类似于思维链等比较「高级」的能力，需要在数百亿参数量以上的模型中才表现得足够优异。数据量的因素模型的大小不是唯一的因素。DeepMind 在这篇论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》提供了一些分析性的结论，指出训练的数据量需要随着模型的体量相应地增加，更确切地说，是模型训练时「见过的 token」数量，需要随着模型体量增加。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15556.pdf 数据质量的因素对于无监督的数据，数据量相对而言并不是很大的障碍，但数据质量往往更加容易被忽视。实际上在 GPT-3 的论文中，就有专门的内容介绍数据的处理工作。为了清洗 GPT-3 的训练数据，OpenAI 专门训练了一个数据过滤模型，来从海量的网页数据中获取更高质量的数据。相比而言，与 GPT-3 体量相当的一些开源模型，例如 Meta 的 Opt 和 BigScience 的 Bloom，似乎没有进行这一步清洗。这也许是这两个开源模型效果劣于 GPT-3 的原因之一。此外，数据质量的衡量维度不是单一的，诸如数据的多样性、内容重复度以及数据的分布情况都是需要考虑的因素。例如虽然 GPT-3 所使用的网页、百科、书籍这三大类数据中，网页数据的总量是最多的，但在训练时这三类数据的采样并不是按照实际数据的多寡进行的。另外值得一提的是，在指令微调的阶段，采用人工编写指令也许是一个重要的影响因素。InstructGPT 的论文明确指出在测评过程中，采用人工编写的指令训练出来的模型，比采用现有的 NLP 数据集通过模版的方式构建指令训练出来的模型有更好的效果。这也许解释了在 T0、FLAN 等由 NLP 数据集构成的指令数据集训练出来的模型为什么效果会差一些。训练过程的影响这类巨型模型在训练时通过集群进行训练，同时采用数据并行、模型并行以及 ZeRO 优化器（一种降低训练过程显存占用的方法），这些方式为训练的稳定性引入了更多的变量。如下这篇分析指出甚至模型是否采用 bfloat16 精度都对结果有明显的影响。分析链接：https://jingfengyang.github.io/gpt 相信了解了上面的这些内容，大家对复刻一个类 ChatGPT 的方式以及会面临的问题会有一个大致的了解。有幸的是 OpenAI 已经证明了这技术路径是能够走通的，ChatGPT 的出现也确实正在改变 NLP 技术的发展走向。 4、未来的展望 ChatGPT 从 2022 年 11 月上线以来，引起了极大的关注。相信即便是非专业领域，甚至是与计算机也很少打交道的群体，或多或少地都知道它的存在，这个现象本身就已经反映出它的出现有些不同寻常。圈外的大众更多的是以好奇、惊讶或者惊叹的方式来感性地认识它的出现。而对从业者来说，它的出现更多的是对未来技术走向的思考。从技术的角度来说，ChatGPT 的出现标志着 NLP 领域的又一次范式切换。之所以说是「又」一次，是因为在 2018 年，也就是初代 GPT 发布的那一年，与之同年发布的 BERT 模型以自身优异的表现，开创了 NLP 的「预训练 + 微调」范式的时代，具体内容在第二章中已经做过介绍了。这里主要介绍由 ChatGPT 开启的「文本生成 + 指令」的范式。具体来说，就是利用训练好的 ChatGPT 或类似的文本生成模型，通过输入适当的指令（prompt）来完成某一项具体的场景。这种范式与此前的 NLP 技术应用有很大的不同。不论是早期的利用 LDA、RNN 等统计模型或很小的深度学习模型的时代，还是后来利用 BERT 等预训练配合微调的时代，技术所提供的能力是相对原子化的，距离实际的应用场景有一定的距离。就拿前面举的让 ChatGPT 根据要求写英文邮件的例子，按照此前的做法，可能需要先抽取实体、事件等内容（比如时间、地点、事件等），然后通过模版或是模型形成邮件的样式，再通过一个翻译模型转化为英文。当然如果数据量足够训练端到端模型的情况下，也可以跳过中间的若干步骤。但不论采用哪种方式，要么需要将最终的场景拆解成原子化的 NLP 任务，要么需要对应的标注数据。而对于 ChatGPT 来说，只需要一个合适的指令。三个阶段的 NLP 技术范式。这种生成式模型搭配 prompt 的方式，直接略过了中间的各项 NLP 能力组件，用最直接的方式解决应用场景的问题。在这种范式下，完成终端应用的技术路径将不再是用单点 NLP 能力模块通过搭积木的方式组合起来。当然，这个过程不是一蹴而就的，也不意味着 NLP 的单点能力变得不重要。从测评的角度来说，每一个单点能力的好坏依然可作为评价模型效果的指标。并且，就某些场景来说单点能力依旧是一个强需求。例如在订票系统中本身就需要针对时间、地点进行提取。但与此前不同的是，ChatGPT 本身也可以完成单点能力，而不需要使用额外的功能模块。 ChatGPT 进行信息提取。 ChatGPT 进行情感判断。从这个角度来说，可以把 ChatGPT 看作是一个以自然语言作为交互媒介的 NLP 工具。如果说在过去，我们是通过模型 + 数据 + 设计训练任务的方式来完成某项 NLP 能力，那么 ChatGPT 则是通过设计指令来完成这些能力。可想而知，ChatGPT 的出现大大降低了 NLP 技术的应用门槛。但它目前还不是全能的。最重要的一点在于它缺乏准确可靠的垂直领域知识，为了让它的回答可靠，最直接的方式是为它提供外部的知识来源，就像微软将 Bing 的搜索结果作为它回答的信息来源那样。因此，「传统」的 NLP 技术并不会就此完全消亡，而是会以「辅助」的角色，作为目前 ChatGPT 短板的补充，这也许会是未来 NLP 技术应用的新范式。来源：金色财经

金色财经2023-02-24

爱奇艺首次实现全年盈利，长视频赛道“反转”已至？

钱的事情。但却不同于中介，铺的摊子相当大。众所周知，内容成本支出是长视频平台运营成本中的大头。此前就有公开数据显示，优爱腾三大平台的内容投入累计已达到上千亿元。　　正是由于较高的版权投入，导致了一家长视频平台即便实现全年盈利，整体规模也相对有限。如果某部影视作品表现不佳，或未按预期上线就有可能令平台再次陷入亏损。　　最关键的是长视频是一个用户忠诚度很低的行业，哪家内容更具吸引力就去哪家，就算一直“烧钱”也不一定能够留住客户。更何况，经过十多年的快速发展，长视频赛道已进入存量市场，用户量继续保持此前高增长已然不现实。　　从平台声量的维度来看，对长视频平台而言，内容为王法则永不过时。长视频要继续抓牢年轻用户的心，关键在于要提供更多优质内容。如乐视，目前还靠一部《甄嬛传》版权生存至今。　　总得来说，开源节流确实为爱奇艺提高了运营效率和利润率，但这并不是长久之计。长期来看，爱奇艺要想继续盈利，还要看其能否在商业模式和用户认可做到平衡，这才是视频平台目前需要解决的问题。

证券之星2023-02-24

Renegade：基于MPC和ZKP的新型链上暗池｜veDAO研究院

少受到市场情绪的影响，并且对投资的一般大众隐藏其意图。 2、交易的价格更优化，买卖双方能得到比在公开市场(买家买得更低、卖家卖得更高)更满意的交易价格。 3、不会出现滑点，大多的暗池交易都是在预设价格下完成大宗交易，交易者就可以在预期的价格完成整笔交易。由于暗池的上述优势，以及随着加密市场的不断发展，机构投资者和高净加密资产持有者在市场中所占的比例越来越高，投资者对交易匿名性和流动性的需求越来越高。为满足上述需求，去中心化暗池交易作为一种新的加密资产大宗交易协议，未来必将迎来蓬勃发展。实际上，现在有多家中心化交易所向客户提供收费的暗池交易工具，暗池交易，则是聚合交易以及AMM之外的新道路：既为大型机构投资者交易提供了合适的场所，也有助于提高交易所的流动性。三、Renegade的MPC-ZKP 架构 Renegade 与所有其他交易所（中心化和去中心化）的核心区别在于状态保存在本地。不是由中央服务器（例如 Binance）或数千个分布式服务器（例如 Uniswap）维护余额和订单，所有 Renegade 状态都由个人交易者维护。当交易者想要在他们的钱包上执行操作（存入代币、结算比赛等）时，他们必须知道他们的旧钱包和新钱包，并向智能合约发送三条信息： 1、对新钱包的承诺。 2、他们的旧钱包的两个“无效器”，用于防止旧钱包的双花。 3、零知识证明：承诺被正确计算，无效符被正确计算，旧承诺存在于全局 Merkle 树中的某处，并且从旧钱包到新钱包的更改是有效的（例如，用户没有任意增加他们的余额）。智能合约维护着一个包含所有先前承诺的全局 Merkle 树，以及一组用于显示先前钱包的无效符。 Commit-Reveal 机制通过使用commit-reveal机制，协议允许完全的钱包隐私（即，没有关于钱包的信息在链上泄露），同时保持完全的状态一致性和防止双花攻击。从根本上说，Renegade 只是由许多独立中继器组成的 p2p 沟通网络组成，这些中继器在新订单进入系统时不断地交流并相互执行 MPC。中继者从不保管资产，只是被授予查看钱包的权限以计算成对的 MPC。因此，通过协作 SNARKs 实现这个 MPC-ZKP 框架，协议创建了一个既完全原子化（即任何一方都不能在 MPC 执行后退出）又完全私有的 DEX，包括交易前和交易后. 更多详细信息，请参阅Renegade完整的白皮书: https://docs.renegade.fi/getting-started/whitepaper/ 四、Renegade的特点 Renegade的暗池交易服务除了避免中心化交易所和场外交易柜台存在的交易对手风险外，还解决了当前 DEX现货市场的许多问题，最终为用户提供更好的价格和最佳执行： 1、交易前隐私。在用户的交易被撮合之前，没有人可以看到用户订单的任何细节。对市场有较大的冲击的大宗交易，Renegade可以隐藏用户的下单细节（价格、数量、方向等），用户也是匿名的。 2、交易后隐私。订单成交后，只有交易对手方知道交换了哪些资产。这可以防止第三方跟踪和复制用户的交易策略。 3、最小 MEV。由于验证者只能看到有效交易的零知识证明，因此区块生产者无法预先运行、重新运行或将你的交易夹在中间。默认情况下，Renegade 以基于匿名订单簿理论计算的最优的中间价格进行交易，没有做市商进行价差交易。但是，Renegade 也可以选择性地执行撮合订单，以实现完整的价格发现和更好的流动性供应。五、Renegade的潜在用户鉴于当前 DeFi 系统存在广泛的信息泄漏问题，许多不同类型的交易者可以看到 Renegade 的价格改善： 1、做市商。如果一个做市商做多某项资产，而另一个做市商做空同一资产，则交易台可以匿名将这两个头寸相互抵消，从而平衡头寸，而无需承受公开交易的价差。 2、OTC吃单者。吃单者可以直接在暗池中以中间价格下订单，而不用承担OTC的价差费用。 3、AMM吃单者。通过链上 DEX一次转账5000 美元以上的交易者通常会产生重大的价格影响，被 MEV 盯盘者夹在中间，从而由于被套利带来亏损。使用 Renegade，交易始终保证以中间价格执行。 4、具有隐私意识的加密原住民。 Renegade 保持完全匿名，这意味着没有第三方可以看到有关交易或支付历史的任何详细信息。六、代币与项目进展 Renegade项目目前没有代币信息，Renegade 目前处于内部测试网中，公共测试网计划于 2023 年第二季度发布。七、核心团队 Christopher Bender：Renegade.创始人。在美国伯克利学习纯数学和计算机科学。我参与了伯克利的机器学习、Accel Scholars 和伯克利人工智能研究。曾在 Nuro 和 Tesla Autopilot 工作过。曾试图通过在城市资产上做市来调整政治激励：CityStocks。曾将 Tornado Cash 的一个端口链接到 Solana，是 Solana 网络上的第一个零知识应用程序：Otter Cash。Email: chris@renegade.fi Joseph Kraut：Renegade.创始人。在美国伯克利学习计算机科学，Email:joey@renegade.fi Github上多个项目的开发经验：https://github.com/joeykraut 八、融资信息 2023年2月20日公开信息显示，Renegade宣布完成340万美元种子轮融资, Dragonfly Capital 和前 AngelList 首席执行官 Naval Ravikant 领投，Balaji Srinivasan 和 Lily Liu、来自 Robot Ventures 的 Tarun Chitra、来自 Tagomi 的 Marc Bhargava 和来自 Symbolic Capital Partners 的 Lev Livnev 等参投。九、相关链接官方网站： https://renegade.fi/ Twitter：https://twitter.com/renegade_fi substack：https://renegadefi.substack.com/ Github: https://github.com/renegade-fi 白皮书：https://renegade.fi/whitepaper.pdf Discord：https://discord.com/invite/renegade-fi Email: chris@renegade.fi 关于veDAO veDAO是致力于发掘早期潜力项目的投融资社区。通过集结大众智慧和专业意见，为社区参与者、投资人、项目方提供公平、透明、民主的项目评价及投融资流程，让所有参与者共享项目发展红利。 Website: https://app.vedao.com/ Twitter: https://twitter.com/vedao_official Telegram：t.me/veDAO_zh Discord：https://discord.gg/NEmEyrWfjV 来源：金色财经

金色财经2023-02-24

森马服饰：感谢投资者对公司的关注。我们会将您的需求和建议转达给公司有关部门

创立于1996年，定位以休闲服饰为主的大众日常生活方式品牌，为以18-35岁为核心的大众消费者提供有品质、有颜值、充满亲和力的服饰及生活所需的产品和服务。投资者：我看了淘宝的直播，记得以前有些朋友都会盯着直播券去下单衣服，看看后台浏览活动期间衣服浏览量多的搭配浏览量少的直播，直播时间太长也会造成双方的疲倦，亮点少，一天8-10点直播就可以了，哪个品牌的衣服一天播到晚，关键点都不知道在哪里，观众犹豫的时间太长了。职场人还是很喜欢买百图，范思蓝恩衬衫，还有一些清新的针织衫，质量可以搭配西装风格也hold住，森马的衬衫太学生时代了，建议加上职场女性裙子森马服饰董秘：感谢您对公司产品的支持和关注，谢谢您的意见和建议，我们会转达给公司直播团队。投资者：您好，我是消费者，同时也很关注森马的股市。我看了淘宝的直播，有一点心得体会。直播的时候如有要求看牛仔裤的话，可以做一个搭配的展示和介绍，结合顾客的形体特征做一个推进，顺便带动其他衣服，鞋子，包包，饰品营销。介绍行李箱的时候可以打开行李箱，然后做一些行李的摆放展示，告诉大家这个行李箱的特点。直播的衣服也不要太多太杂了，针对性的直播，每天推出不一样的搭配。我记得以前有些朋友都会盯着直播券去抢森马服饰董秘：感谢您对公司产品的支持和关注，谢谢您的意见和建议，我们会转达给公司直播团队。森马服饰2022三季报显示，公司主营收入89.43亿元，同比下降10.76%；归母净利润2.71亿元，同比下降71.21%；扣非净利润1.7亿元，同比下降80.54%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入33.02亿元，同比下降5.79%；单季度归母净利润1.67亿元，同比下降39.82%；单季度扣非净利润1.45亿元，同比下降44.51%；负债率40.84%，投资收益6074.73万元，财务费用-2702.08万元，毛利率40.42%。该股最近90天内共有10家机构给出评级，买入评级8家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为6.68。近3个月融资净流出1026.87万，融资余额减少；融券净流出279.32万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，森马服饰（002563）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力一般，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、存货/营收率增幅。该股好公司指标2.5星，好价格指标4星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）森马服饰（002563）主营业务：服饰设计与开发、外包生产、服饰营销和分销,产品主要包括森马品牌休闲服饰和巴拉巴拉品牌儿童服饰。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2023-02-24

金色观察 | 7个问题读懂Base和Optimism超级链

的桥梁。阶段 3：为数字货币应用构建大众市场界面（1 亿人）为了超越交易和投资，消费者和企业需要一个简单的界面来开始使用数字货币及其应用程序。已经构建了无数应用程序来让任何人在任何地方访问新生的加密经济，包括 Coinbase、Coinbase Wallet、Metamask、Rainbow、Trust Wallet 等。阶段 4：构建开放金融系统的“dapps”（10亿人）现有的金融系统现在需要在开放网络上重新创建，并使其在全球范围内均可访问。这种情况正在发生：USDC带来了数十亿美元的链上收益，cbETH使持有者能够在任何地方保护金融系统并获得奖励，数百个dapp使无数个人和机构能够以更低的费用进行交易，更高的安全性和无与伦比的访问权限。 Coinbase与内部团队和外部合作者就如何加速该计划的第4阶段进行了无数次对话。要点是，为了释放最后阶段所需的规模、可用性和安全性，实际上需要回到起点：开发支持最终用户应用程序的底层协议。首先在以太坊上这样做，用 Optimism驱动EIP4844，使L2 rollups能够扩展。但这还不够，所以推出Base。 6、Base和Optimism Collective会有哪些合作加速超级链上的活动： Base是Optimism主网之后部署在OP Stack之上的第二个L2，并打算成为Optimism超级链的一部分。Base将把 Coinbase的链上产品和用户群带入Optimism超级链生态系统，增加Optimism超级链的活跃度，同时使Coinbase用户能够与dapp无缝交互并在整个生态系统中移动资产。为超级链增值：将向Optimism Collective提供一定比例的交易费用，使之成为Optimism超级链的一部分，为Optimism超级链和更广泛的加密经济的核心公共产品基础设施提供资金。推进开发者生态系统：将继续与OP Labs和Optimism Collective密切合作，使开发者更容易构建新的L2和Rollup，并在Optimism超级链上部署他们的应用程序。例如，我们将与Optimism Collective合作，共同创建可用于加入Optimism超级链的L2的原语（例如用于ID），包括 Base和 Optimism主网。构建可互操作的加密经济： Base和Optimism主网短期内都将作为独立的L2运行，为加密经济提供一套产品，例如swap、借贷等。从长远来看，预计会有用例在Optimism主网或Base上部署更有意义，让开发人员可以灵活地以最佳方式部署在适合其用例的L2上。 7、2023年路线图 2023年，Base和Optimism主网从Stage 0 rollup推进到Stage 1 rollup，具有显著的去中心化和去信任化水平。为实现这一目标：为OP Stack启动至少一个故障（fault）证明器，它将通过利用一组验证者来识别和挑战故障来保护Base和Optimism主网。将Base和Optimism主网智能合约的可升级性去中心化，首先交给一个安全委员会，该委员会具有不受任何单一实体控制的去中心化法定人数。启动超级链的初始版本，可以对Base、Optimism主网和任何OP Stack rollup的交易进行排序，保护任何人参与这些生态系统的权利努力在2024年将Base和Optimism主网推进到第2阶段rollup，其去中心化程度和安全性可与以太坊媲美。来源：金色财经

金色财经2023-02-24

Core创世NFT与派元素的融合会产生什么样的火花？

技术革新和生产关系的变革真正服务于人民大众。真正有价值应用的公链，才具有成长性。首款派元素及Core元素部署在Core链上的创世3D朋克NFT值得你入手，珍藏，拥有。相信这次NFT带来的火花也可以改变我们固有的传统看法，暨基于强大社区和技术依托的公链是值得我们关注参与赋能的，每个有英雄情节的你都应该拥有这款3D加密朋克NFT。（文章大部分内容均由ChatGPT撰写（如下））来源：金色财经

金色财经2023-02-24

ChatGPT再狂飙，AIGC卷土重来，云计算50ETF（516630）涨1.93%领跑股票型ETF！

tGPT无惧调整继续狂飙，AIGC重回大众视野，“高ChatGPT含量”基金——云计算50ETF（516630）高开高走，截至10:01大涨1.93%，成分股拓维信息强势涨停，中科曙光大涨超6%。大数据50ETF（516000）紧随其后涨1.30%。周四美股盘前，阿里巴巴在电话会中表示，云计算是阿里面向未来的核心战略之一。云计算和AI结合的正处于技术突破发展的关键时期，AI对算力的需求呈几何级数的增长。作为全球领先的云计算厂商，阿里表示：“游戏才刚刚开始。” （来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-24

追求能源转型万物启元推动绿能生活

更期待绿色能源的相关应用可以早日普及于大众生活之中，以减少燃烧石化能源所产生的环境污染与破坏，让地球环境得以永续发展，与人类社会和平共存。而秉持着相同理念，同样追求地球环境永续发展，来自北美的Genesis Capital Resources万物启元近年来便致力于推动再生能源的研发与应用，近期更是已经启动了其大型绿能地产项目「Genesis Metropolis 启元未来城」，预计将在美国加州打造一座占地645700平方米的大型绿能科技智慧城市。 Genesis Metropolis 启元未来城全区将会运用Genesis Capital Resources万物启元自身的绿能供应系统，并预计于2028年年中全面完工；而Genesis Capital Resources万物启元也希望Genesis Metropolis 启元未来城能作为未来人类社区生活模式的模版，让全世界看到再生能源的潜力。近年来环境、能源议题逐渐受到国际各界重视，而能源转型更是成为各方努力的目标。Genesis Capital Resources万物启元同样关注新兴能源的发展，并联合众多战略伙伴在美国、加拿大、欧洲，南非等地积极扩增再生能源资产与技术开发。地球环境弥足珍贵，过往人类大肆开发、无情滥用资源后，地球环境日益凋敝，引发许多天灾异象。而今，许多企业、组织都相继投身推动环境保育、追求永续发持展的低碳生活，希望社会大众也可以一齐响应，共同维护地球环境的健全与美好。来源：金色财经

金色财经2023-02-24

沃森生物：公司自成立以来始终聚焦创新性重磅疫苗的研发和生产，密切关注行业的最新变化趋势和发展机遇

市公司水平相近，随着国家经济发展和社会大众健康意识的持续提升，公司核心产品预计在相当时期内仍有较大的增长空间。未来，公司也将继续从销售体系建设、消费者教育、终端服务和渠道布局多维度持续提升产品品牌和市场影响力，力争在合理可控的费用水平下，最大限度实现公司销售业绩的可持续增长。谢谢！投资者：请问最近饲料涨价对公司业务是否有影响？公司HPV2连续两周0批签，是否受到了土耳其地震的影响？公司mRNA疫苗进展，什么时候能摆脱乌克兰战争影响顺利提交EUA?另外请代我感谢公司各位老总的辛勤工作，在世界形式如此复杂多变的情况下，还在努力经营，甚至还要在30多块钱高价增持。沃森生物董秘：感谢关注。投资者：请问沃森生物在养猪的资源、渠道以及技术储备上到底怎样？是根据什么认为自己能养好猪，科学依据是什么？沃森生物董秘：感谢关注。投资者：尊敬董秘，公司新冠变异株mRNA疫苗的3、3b、3a期实验按时间推算应该差不多已经能够拿到免疫原性和安全性的数据了吧，何时可以对外公布，为什么其他上市公司在mRNA疫苗的研发进度上能够实时对股东进行披露，而贵司永远处于神秘状态？沃森生物董秘：尊敬的投资者，您好！公司与蓝鹊生物合作开发的新冠mRNA变异株疫苗（ S蛋白嵌合体）Ⅲa、Ⅲb、Ⅲ期临床目前还在进行免后免疫持久性随访，检测血清、录入数据，公司新冠mRNA项目进展再满足监管要求和法定条件情况下均及时予以披露，谢谢！投资者：国际巨头基本都是疫苗医药一起做，公司有没有开发药物的准备，特别是借助mrna的机遇？沃森生物董秘：尊敬的投资者，您好！公司mRNA技术平台的项目还有带状疱疹mRNA疫苗、呼吸道合胞病毒mRNA疫苗、流感病毒mRNA疫苗以及针对通用流感病毒的siRNA药物，目前均处于临床前研究阶段。谢谢！投资者：建议公司尽快利用mrna平台布局开发广谱癌症疫苗，抢占先机。笨鸟先飞，以避免开发拖拉，被其他后发公司赶上。沃森生物董秘：尊敬的投资者，您好！公司自成立以来始终聚焦创新性重磅疫苗的研发和生产，密切关注行业的最新变化趋势和发展机遇。谢谢！沃森生物2022三季报显示，公司主营收入37.06亿元，同比上升74.06%；归母净利润5.31亿元，同比上升45.84%；扣非净利润6.77亿元，同比上升76.1%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入13.58亿元，同比上升74.24%；单季度归母净利润1.1亿元，同比上升144.35%；单季度扣非净利润1.97亿元，同比上升35.75%；负债率27.52%，投资收益483.53万元，财务费用-5377.99万元，毛利率88.28%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家。近3个月融资净流出5.64亿，融资余额减少；融券净流出1920.57万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，沃森生物（300142）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、存货/营收率增幅。该股好公司指标2.5星，好价格指标2星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）沃森生物（300142）主营业务：疫苗产品的研发、生产、销售。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2023-02-23

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