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科华数据跌超3%，人工智能ETF（159819）盘中微跌

宣布相关业务布局。天风证券分析认为，生成式AI可能快速改变各行各业，并且可能加强每个人的创造能力与挖掘每个人的新需求，全球算力+软件栈行业、模型+云计算行业，应用+传感器行业、柔性生产+供应链行业长期投资价值显著。（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2023-03-09

大动作！美团创始人王兴参与王慧文“光年之外”A轮，并出任董事，要打造中国版本ChatGPT？

化带来了参数量和模型层数的提高，引起了生成式AI技术能力的质变；同时并行化优势允许其在更大的数据集上进行训练，这也促成了GPT等预训练模型的发展。　　在那之后，AI开始从大量训练模型向训练大模型转变，以期让AI模型具有泛化能力，让AI真正走向通用且实用。　　但是在训练大模型的过程中，背后所需要的算力、云计算、数据等等，都有着极高的资金门槛。　　OpenAI在一份提交给美国国税局的文件中指出，还在2017年时，它花在云计算上的钱都有790万美元。此外，其创始人布罗克曼等人测算，训练大模型消耗的计算量，每3、4个月会翻一倍。据多位业内人士估算，OpenAI训练GPT-3一年，仅算力成本就有2000万美元。

金融界2023-03-08

Salesforce推出生成式人工智能工具Einstein GPT

布，计划推出一个新的2.5亿美元的早期生成式AI风险基金，作为该公司风险投资部门Salesforce Ventures的一部分。　　在整个技术领域，开发生成式人工智能工具的紧迫性越来越大。　　C3。人工智能公司（ai）宣布了其人工智能应用程序的搜索工具，使人们更容易在他们的平台上查找信息，这在一定程度上也是基于Open ai的工具。芯片制造商英伟达（Nvidia）和高级微设备公司（AMD）都表示，人工智能将是他们未来战略的核心。　　在多个市场与Salesforce竞争的微软（Microsoft）是迄今为止开放式AI的最大投资者，并承诺在其软件业务中包含生成式人工智能功能。下周，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉将主持一场虚拟客户活动，主题是“人工智能工作的未来”。

金融界2023-03-08

ChatGPT热潮来袭！大厂大语言模型卷起来了

。不久前，百度宣布将在3月16日围绕其生成式AI产品“文心一言”召开新闻发布会。　　与此同时，腾讯也透露了在ChatGPT和AIGC相关方向上已有布局。腾讯方面表示，腾讯持续投入AI等前沿技术的研发，基于此前在AI大模型、机器学习算法以及NLP等领域的技术储备，将进一步开展前沿研究及应用探索。　　另外，阿里方面也确认阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前处于内测阶段。　　美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事张宏江公开表示，ChatGPT和AIGC（生成式人工智能）技术爆火背后，代表着人工智能大模型进入一个新的技术范式，同时也是第三波 AI 浪潮经过十几年发展之后一个非常重要的拐点。

金融界2023-03-07

烧了 137 亿美元 Meta 还是放不下“元宇宙”

亿美元）还要多，简直让人瞠目结舌。生成式 AI 大爆发，一波 ChatGPT 狂热潮，让 Meta 内部重心也有所倾斜。就在前段时间，在公司的季度财报电话会议上，提及「元宇宙」的次数只有 7 次，而「AI」有 23 次。做着几乎赔本的买卖，元宇宙就这样凉凉了吗？ No No No！Meta 近日公布了未来四年 VR/AR 硬件技术路线图。 2025 年，发布首款带有显示屏的智能眼镜，以及控制眼镜的「神经接口」智能手表。 2027 年，推出首款技术成熟的 AR 眼镜。小扎将其称为「圣杯」，到本十年末将重新定义人类与技术的关系。只能说，在元宇宙这条路上，Meta 越挫越勇。三款全新头显代号暴露在周二的路线图演示中，负责 AR 的副总裁 Alex Himel 制定了到 2027 年的发布一系列设备的计划。据内部员工称，Meta 将在今年晚些时候推出旗舰产品 Quest 3（代号 Stinson）。比起前一代 Quest 2（400 美元），更加轻薄，甚至功能至少增强 2 倍。当然了，价格就不用说了，肯定要比上一代的贵。与去年发布的价值万元机皇 Quest Pro 一样，Quest 3 更加突出展示混合现实体验的功能。这种体验不会让佩戴者完全沉浸其中，主要归功于 Quest Pro 前置摄像头能够穿过屏幕看现实世界。 Meta 的 VR 部门副总 Mark Rabkin 称，「混合现实会是一个巨大卖点，新款头显将有一个「智能监护人」，帮助用户在佩戴设备时浏览现实世界。团队的主要目标，是让用户从戴上新款设备的那一刻起，就因为混合现实而感觉更舒适自然。「你可以在头显里呆得更久，毫不费力地走过房间，可以把猫和物体放在桌上，甚至可以拿着咖啡。」 Quest 3 将支持 41 个新款应用程序和游戏，能够将新升级的硬件性能发挥极致，让人体验到更加深刻的混合现实场景。 2024 年，Meta 还将推出代号为「Ventura」更便宜更加方便的头显。做这款头显的目的很简单，就是在虚拟现实消费市场上，以同等价位打造出 Meta 的强品。至于，Quest Pro 的第二代产品是否会很快推出仍未可知。目前最有可能的「继任者」将在代号为 Ventura 的头显后问世，代号为 La Jolla。这是一款最先进的头显，并为其配备可以带来照片级 VR 化身的 Codec Avatars 系统。 Rabkin 对 La Jolla 的期待是，「有更高的分辨率，以供工作使用，并且能够真正地处理好工作、文本以及其他类似的任务。同时，我们也希望从 Quest Pro 中获得更多舒适的体验。」同时，Rabkin 承认 Quest 目前需要努力保持新用户的参与度。今年是 Quest 2 发布的第三年，而其新购买者并不像早期购买者那样对它十分喜爱、经常佩戴。研发 8 年，AR 眼镜「圣杯」除了 Quest 系列头显，Meta 的数千名员工正打造一款面向未来的 AR 眼镜，以及控制眼镜的手腕设备。与 VR 的头显主要区别在于，Meta 打算推出能够全天佩戴的 AR 眼镜，以取代智能手机。小扎的野心，想要做下一代 iPhone。另外，眼镜将配备一个「神经接口」带，允许佩戴者通过手部动作来控制眼镜。比如，在空中向上滑动手指，瞬间有点「钢铁侠」那味儿了。这款腕带还可以让佩戴者使用虚拟键盘，并能够以与手机速度每分钟输入相同的单词。还可以与 Meta 的社交媒体应用程序集成，并提供健康和健身功能。 Himel 证实，虽然 Meta 计划推出一款带有可拆卸显示屏和摄像头的智能手表，但目前仍在研发另一款智能手表，与 2025 年的眼镜相匹配。「我们不希望人们不得不在腕上输入设备和他们喜欢的智能手表功能之间做出选择，所以我们正在打造一个神经接口手表。」 Himel 向员工展示了眼镜的演示，在视频通话期间，眼镜上的摄像头显示佩戴者的正面视角，同时从手表上的摄像头显示自拍视图。 Meta 的第一副真正的 AR 眼镜，已经在公司内部开发了 8 年，代号为 Orion。不仅用的技术先进，而且还很贵，旨在将高质量的 Avatar 全息图投射到现实世界中。根据 Himel 的说法，2024 年公司会进行内部发布，以让员工测试眼镜。而初版要到 2027 年才会露面。届时，Meta 将推出创新的 AR 眼镜，第二代神经智能手表的「Scale」系列。 Himel 称，每年销售的近 20 亿副普通眼镜和数亿只智能手表，对 Meta 来说是一个巨大机会。当你戴上 AR 眼镜时，广告会在空中出现，这将是一项巨大的业务。这样，这家公司就可以依靠其现有的广告商业模式赚钱。因为销售虚拟商品，云备份等可选附加组件和 AR 广告可以获得更高的收入。到目前为止，Meta 已经售出了近 2000 万套 Quest 头显。元宇宙，还要走下去吗？元宇宙已然剑指互联网的下一代形态，各大科技公司对争做元宇宙时代巨头的竞争十分激烈。而其中 Facebook 可以说是最为激进，直接将公司名称改为 Meta，转向以虚拟现实为主的新型计算平台。 VR 硬件领域，Oculus 一骑绝尘，Meta 于 2014 将其收购，补齐硬件短板，把打开元宇宙大门的钥匙攥在手中。 VR 头显 Quest 2 更是帮助 Meta 在 VR 硬件方面夺得优势地位。此后，Meta 发布最新款 VR 头显 Quest Pro，并宣布将于 2024 推出首款 AR 眼镜 Orion，继续开发硬件。从推出 Horizon Worlds 开始，Meta 正式迈出让元宇宙成为现实的第一步，在这个虚拟世界平台中，依托于 Meta 长期努力的 Codec Avatars 项目，用户可以创建一个逼真 3D 虚拟化身（虽然没有腿），在自定义的世界中开始游戏。 Meta 继续发挥曾经作为社交平台的优势，努力提升用户在元宇宙世界的体验感。比如在元宇宙里划定私人边界，用户自带一米线；在 Instagram 等平台上引入 3D 头像，小扎本人也满意地换上。 Meta 对于元宇宙的信心，离不开其长期耕耘。秘密研发多年的人造皮肤、气动手套和机械仿生眼，共同打通了 Meta 进军元宇宙之路上视觉、听觉、触觉这三大人类感官体验。联合英伟达推出 AI 超级计算机 RSC、语音生成元宇宙场景的 Builder Bot、让 AI 赶上人类智慧的「世界模型」、超级 AI 助手 CAIRaoke、新视图合成框架 HVS-Net 等多项技术，也将使得 Meta 在元宇宙的征途上如虎添翼。 Meta 可谓是以破釜沉舟的决心进军元宇宙领域，面对大量裁员、巨额亏损的局面，表示「我们仍然相信未来」，将继续把 20% 的支出用于投资 VR 部门的 Reality Labs，坚持元宇宙计划不动摇。自 Meta 官宣元宇宙后，已经投入数百亿美元。要知道，元宇宙硬件的开发还是需要技术不断积淀，才能取得突破。Meta 制定的四年硬件路线图也是在为自己铺路。等下一次元宇宙热潮，Meta 或许会成为 VR/AR 行业中的那个佼佼者。来源：金色财经

金色财经2023-03-07

All in AIGC 的扎克伯格坐不住的 Meta

方还未做更多的透露。但根据小扎“将多个生成式AI团队整合到一个小组”的说法，Meta自家的大语言模型LLaMA团队很可能也会加入进来。而Meta的AI部门首席科学家、2019年“图灵奖”得主Yann LeCun（自称汉语名“杨立昆”）之前在社交平台上表示，几乎所有LLaMA的研究人员都是来自FAIR在巴黎的分支机构。若果真如此，那么Meta这次整合的“顶级产品团队”将是跨全球的一次大动作，想不引人注目都不可能。杨立昆1960年7月8日生于法国，2018年在瑞士洛桑联邦理工学院演讲野心够大，实力几何？小扎All in AIGC野心十足，那背后的技术实力够不够呢。在此前的发布中，Meta的开源大语言模型LLaMA包含四种规格：7B、13B、33B和65B，并且官方还声称效果要优于OpenAI的GPT系列，甚至13B的LLaMA在单个GPU上就能运行。它的主要运行原理和以往的大语言模型大同小异，都是将一系列单词作为输入，并预测下一个单词以逐渐递归生成文本。至于为何要发布不同规格的大模型，Meta对此的解释是“近来的研究表明，对于给定的计算预算，最佳性能不是由最大的模型实现的，而是由基于更多数据训练的更小的模型实现的。”换言之较小的模型规模加上比较大的数据集，获得的性能可能会比更大规模模型的要好很多。一方面，小规模模型需要的计算能力和资源相对来说都会节约很多，另一方面，它还能基于更多数据集训练更多模型，更容易针对特定的潜在产品或用户用例进行重复训练和微调。至于实际效果，小扎更是放出豪言，这是AI大语言模型里的新SOTA模型，在生成文本、模拟对话、总结书面材料以及推演数学定理或预测蛋白质结构等五花八门的事情，它都能干。相较于有1750亿参数的GPT-3，最多拥有650亿参数LLaMA在大多数基准上的确都要优于GPT-3。后发先至，后来居上？有一说一，不要说相比其他科技巨头，就是比2021“元宇宙元年”时自己的表现，Meta这波入局怎么看都是落后了一步。早在现代企业诞生的几百几千年前，古人的围棋和象棋理论中就有“宁输一子，不失一先”的说法。几十年前，思科公司的约翰·钱伯斯又提出了著名的“快鱼理论”：当今市场不再是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼。 2021年当元宇宙概念首次提出后，Facebook很快就改名Meta，既是表明自己的雄心壮志，也是为了吸引更多的粉丝。然而作为旁观者的我们都看得一清二楚。Meta在这一年多里，除了烧钱就是裁员，以及自家冷冷清清，凄凄惨惨的Horizon Worlds。去年11月Meta裁员1.1万人，两周前又裁掉数千人，可是小扎嘴里的“2023将是效率年”却不知道还需要多少牺牲品。去年底时有人说小扎的行为彰显了“其作为犹太人，骨子里的冷血无情，刻薄寡恩终究是本性难移的”。对小扎的人品如何在此不做评价，但一些Meta员工的自述可以让我们管中窥豹，可见一斑：“十年大干快上，换来今天的一地鸡毛。” 也有人说小扎的行为不过是业内现状的缩影，反映了业内普遍存在的焦虑情绪，毕竟元宇宙到现在还基本上是八字没一撇，连好点的XR硬件厂商都屈指可数。相比之下还是AIGC更务实点，更何况ChatGPT最近的表现也是有目共睹。和机器人对话可比玩VR游戏简单多了，也更有意思，至少就目前来看，引人入胜的VR游戏还是太少，质量更是鱼龙混杂，良莠不齐。不论是否承认，元宇宙作为宏大叙事毋庸置疑，但目前更多的还停留在理论阶段，实际应用少得可怜。与此相反的，ChatGPT立足AIGC与聊天机器人的结合部，一出手就是杀手锏，也多亏了OpenAI在一个领域内深耕八年才有今日的惊艳亮相。而八年前的Meta又在做什么呢？虽然“大干快上”让它也在短短数年内获得了引人注目的成就，但正如老话说的，站在风口上猪都能飞起来，风口之后呢？另外关于聊天机器人还要多说几句，虽然Siri，ChatGPT等都堪称是现象级产品，但这个概念其实早已有之。1966年，德裔美籍的电脑科学家约瑟夫·维森鲍姆在深入研究图灵测试后，亲自动手开发了一款程序ELIZA，模拟心理医生的对话访谈，之前在展望Web3未来时曾提到过它。碍于当时电脑的普及程度极为有限，ELIZA仅在学术圈内掀起了一点波澜。直到1994年“聊天机器人”的概念才被确立，并逐渐发展成今日规模的庞大产业。来源：金色财经

金色财经2023-03-07

天风证券：市场对半导体政策预期升温，国产替代方向仍是全年半导体投资主线

体、计算光学成像、多模态预训练大模型、生成式AI、双引擎智能决策、大规模城市数字孪生、端网融合的可预期网络、软硬融合云计算体系架构、云原生安全，有望成为2023年的重要科技趋势。

金融界2023-03-07

Stable Diffusion联合创始人Cyrus Hodes加入AIGC Chain 即将到来的Web3+AI革命

022年9月，红杉资本发布了一篇名为《生成式AI：一个创造性的新世界》的标志性投资报告，吹响了AIGC全面爆发的号角。文章总结性地写到“这是人们的梦想：生成式AI将创造和知识工作的边际成本降至零，产生巨大的劳动生产率和经济价值，以及相应的市值。”随后12月，由科技界大佬马斯克和奥特曼发起的OpenAI 发布了最新的AI对话语言模型 ChatGPT，并开放了免费试用，更是将行业热度进一步迅速推高。开放试用后，大量用户开始了与 ChatGPT 的互动。从闲聊、回答日常问题，到生成诗歌、小说、视频脚本，以及AI自动编程等几乎各个领域，ChatGPT 都展示了其令人惊叹的能力。在数千亿级的参数变量以及计算能力和全新算法的支持下，AI完成了量变到质变的又一次飞跃，进一步模糊了人工智能和人类智能之间的界限。据 OpenAI 的 CEO 奥特曼称，在短短的两个月时间里，ChatGPT 就有了惊人的1.5亿的用户访问，是有史以来成长最快的应用。随着ChatGPT的爆火，AIGC赛道彻底被引燃，网络上各式各样的AI创作应用也崭露头角，其中既有科技巨头谷歌、Meta、微软等，也不乏AIGC的新晋独角兽Stability Ai、Jasper等，AIGC相关企业持续获得的高额融资。投资机构已经全面瞄准AIGC这下一个万亿美元级别的蓝海赛道。AIGC受到追捧的主要原因显而易见：首先，是它带来的高效率。人工智能生成内容的主要好处之一是，它可以比人类创建的内容更有效地生产。AI算法可以分析大量数据并快速生成内容，这可以节省时间和资源，并允许组织在短时间内生成大量内容。其次，它在一定程度上提高了任务的准确性。在某些任务上，如分析数据，人工智能算法可以比人类更准确。这可以带来更准确和可靠的内容，以及更明智的决策。随后便是对于成本的节约。对于机构、公司而言，人工智能生成内容的效率和可扩展性的提高也可以以较低的成本去生产大量内容。人工智能对内容的扩展也不可小觑，大量的数据使得人工智能可以对原有的内容进行扩展，为人类生产更多的内容。最后，不得不提的是个性化板块。人工智能算法可以分析用户的兴趣和偏好，并根据他们的特定需求和兴趣生成量身定制的内容，从而带来更加个性化的内容体验。据Grand View Research数据，传统的AI市场全球市场规模已近万亿美元，预计 2023年至 2030 年的复合年增长率 (CAGR) 将达到 38.1%。而AIGC有着更为广泛的应用市场，其中不但包含了图像、文字、视频、音频方面的内容创作，翻译，摘要，个性化内容，数据分析，方案策划等，还包含了数据可用层，Web3等。其实AIGC的未来是可以预见的。随着数据模型的的扩大、人工智能算法的优化、GPU算力的提升，人工智能生成内容的质量和可用性会继续提高。毫不夸张地说，AIGC将会成为Web3时代的核心生产力。上文提到的，已经获得十多亿美元融资的OpenAI据悉正在进行新一轮融资，微软目前正与OpenAI协商100亿美元的注资事宜。AIGC另一新秀，创始于英国伦敦和美国硅谷的人工智能解决方案提供商Stability AI也在2022年中完成种子轮融资1.01亿美元，估值达到10亿美元。在各路资本和科技界大佬大举投资布局AIGC赛道之际，行业大佬Cyrus Hodes选择加入Web3机构AIGC Chain引发了人们的高度关注。其实除了Cyrus Hodes，今年以来已经有多位来自AI和Web3领域资深大咖宣布加入AIGC Chain。作为AIGC领域第一条公链，AIGC Chain确实有着坚实的技术基础。AIGCChain基础大模型代码源自一家洛杉矶的科技公司Oben。该公司成立于2014年，由一群研究人员和创业者在洛杉矶创立。该公司的使命是以安全和负责任的方式推进和促进人工智能的发展，重点是实现人类的积极结果。Oben在机器学习、变声和自然语言处理方面进行研究和开发。制作了许多人工智能产品和服务，例如自拍照生成3D人脸、AIGC大模型。使用这些工具，用户可以用3D数智身份创造视觉内容，帮助用户最有效地实现他们的想法。Adam是Oben的联合创始人，此前曾是Lightspeed Venture Partners的投资合伙人。Adam和他在加州大学伯克利分校和清华大学的同学共同创立了Baihe.com，这是中国最大的互联网约会网站之一。Adam获得了加州大学戴维斯分校的交通博士学位和加州大学伯克利分校的金融工程硕士学位。而AIGCChain区块链技术基础代码贡献者则是BitKeep的创始人Patrick，BitKeep是一款易于使用的加密钱包，在全球超过600万用户使用。Patrick带领团队从零开始建立BitKeep。退出BitKeep后，Patrick和他的团队向多个著名的Web3项目提供了区块链技术，包括BNB链上领先的MetaFi平台Babyswap。Patrick和他的团队在加密钱包、智能合约和多链开发方面拥有丰富的经验。在人工智能和Web3融合方面，Cyrus起到了领导性的作用。除去Stability AI联合创始人身份，Cyrus是OECD人工智能计算和气候专家小组的成员，全球人工智能合作伙伴关系（GPAI）的专家，是气候行动人工智能和农业人工智能委员会的一部分。他是IEEE的“积极地球2030”合作——可持续性公共资源的联席主席。Cyrus是阿联酋总理办公室人工智能部长的首席顾问。他拥有哈佛大学的公共管理硕士学位，巴黎二大学工业动力学硕士学位和巴黎科学院文学学士学位。从定位上来看，AIGC Chain基于一个简单的使命而成立：让全球各地的人们（无论种族、性别、教育水平、国籍、地点、文化和宗教信仰）都能公平地访问和简易地参与到AIGC生态系统。AIGC Chain是一个可分布式、模块化的AIGC模型基础设施，任何人都可以用它来训练自己的小AIGC模型，并按照自己的意愿将它们添加到AIGC Chain基础设施中。AIGC Chain是一个公共、去中心化的第二层解决方案。它是用Go语言构建的，最初与以太坊和iPollo合作。还有额外的计划将其扩展到其他网络，如BSC、Cosmos和像PAI这类的分布式算力网络。其目标是创建一个开放的、分布式AI网络，并支持存储公链，如Filecoin。AIGC Chain由AIGC生态系统集体训练和维护。AIGC Chain将支持一个P2P的市场，允许用户向AIGC社区销售分布式GPU服务、数据存储或者其他运营AI所需要的资源，无需中央平台或中介。这意味着参与者可以使用自己的web3身份，如区块链钱包地址或去中心化身份，访问市场，并向AIGC生态系统提供各种服务。市场允许参与者从各种卖家处访问和购买各种人工智能相关服务和资源，如分布式 GPU 服务、数据存储和数据标注。这有助于提高人工智能的公平性、效率和性能，并支持 AIGC 生态系统的发展。目前AIGC赛道存在着不少有待解决和优化的问题，比方说不公平、AI的艺术风格不一致性、贫困、信息熵高、信息无序等问题，而AIGC Chain将有望通过web3的方式来解决和优化这些问题。就不公平问题而言，人工智能生成的内容通过提供用户和组织新的技能和见解来解决问题，帮助他们取得成功。目前新冠疫情已经造成了巨大的经济破坏，使数百万人陷入贫困。少数族裔、边缘化和被忽视群体缺乏融入AI生态系统的条件，将进一步加剧贫富差距。使用AI生成模型和点对点市场可以帮助提升边缘化群体的独特文化、故事和技能，这些对整个人类都是有价值的。分散式AIGC基础设施将通过允许更大的参与来提高边缘化群体的参与度，从而减少疫情的负面影响，缓解贫富差距。 AIGC使用的扩散模型天生会生成随机和多样的结果。扩散模型使用随机过程，这意味着它依赖随机性和概率来生成输出，即使使用相同的提示输入，模型的输出也可能因一次运行到下一次而有所不同。此外，扩散模型可能在多样和多变的数据集上进行训练。这进一步导致了生成图像的随机性和不一致性。然而，在实际应用中，如内容生产中，通常需要一致性。AIGC Chain的技术贡献者开发了一种精确控制方法，协调视觉生成技术，解决了扩散生成图像的不一致问题。就信息无序而言，热力学第二定律指明宇宙的熵总是增加。所以如果要减缓宇宙热死亡的进程，就需要负熵。在物理学中，负熵是指系统比平衡状态更有序，而不是更无序。在经济系统里，这是说信息要有序，而不是无序，有序才能让经济和社会的发展更可持续。Web2平台用免费来换取用户的广告时间，广告对用户的信息获取来说往往是无效的，增加了熵，对整体的经济系统是熵增的。而Web3的去中心化的架构可以让用户自己决定希望获取什么样的广告，信息的熵比Web2的信息熵低，让整体经济系统更有序，更加可持续。区块链技术通过提供安全、透明、防篡改的信息存储和传输方式，提高了网络上信息的可靠性和信任度，从而减少熵。NFT 通过区块链网络验证，为艺术品的所有权提供了安全的认证方式，通过创建明确的所有权记录减少熵。总的来说，与中心化服务平台相比，AIGC Chain的分布式 AIGC 服务平台有潜力为用户提供更多的公平性、灵活性、创新性和更多的选择。在生态层面，AIGC Chain主网全面支持图灵完备的智能合约。智能合约（Smart Contracts）是内存块链中制定合约所使用的特殊协议，这是一种自动执行的合约，将双方的协议条款写入代码中，一旦启动就会自动运行，不需要任何人为的干预，自主控制其计算所涉及的资源，比如有权限调配合约双方的资金和财产。通过分布式的节点来自动运行，而不用透过中心化的单个服务器。智能合约为构建在 AIGC 网络上的 DApps 开辟了一套全新的用户体验和新的归因模型。例如，利用 AIGC 网络上的智能合约可以实现完全数字化的物品所有权、创新的支付消费模型、透明的版税分配、无需信任的众筹机制等等。这提供了额外的社会和经济交互层，补充了视频和数据传输的核心功能，并显着提高了平台用户的参与度和保留率。在EVM兼容方面，AIGC 虚拟机与以太坊虚拟机兼容。因此，移植现有的基于以太坊的合约很简单，成千上万的智能合约开发人员可以轻松地在 AIGC 上进行构建。AIGC 的 Ethereum RPC 适配器提供了对以太坊 RPC API 的支持，类似于 Binance Smart Chain 和 Polygon。Ethereum RPC 适配器软件将 AIGC RPC 端点转换为 Ethereum RPC API。有了它，AIGC 现在支持整个 Ethereum DApp 开发堆栈，包括 Metamask、Hardhat、Remix、Ethers.js、Web3.js 和 Truffle Suite。移植到 AIGC 的以太坊 DApp 可以使用相同的 API 调用与 AIGC 区块链交互。这意味着以太坊 DApps 几乎可以无缝部署和迁移到 AIGC Chain。这大大降低了开发者利用已有基础设施在AIGC CHAIN部署并基于AIGC CHAIN进行原生开发的难度。据悉，AIGC Chain或将于2023年3月开启测试节点申请，AIGC Chain测试网将分为多个阶段进行，主网上线时间预计为2023年Q3~Q4。来源：金色财经

金色财经2023-03-06

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

浪接着一浪，现在几乎每周都会有几条关于生成式AI以及AI大模型的热点新闻。在加密货币频频暴雷后，风险投资领域太需要一个刺激神经的技术了。 2月28日，百度官宣了将在3月16日召开发布会，公开自己的类ChatGPT产品“文心一言”。在此之前，Meta也宣布将开源一个用于科研的大模型系列LLaMA。在微软高调把ChatGPT推到New Bing的台前后，硅谷巨头们就开始紧锣密鼓地推动大模型研究，谷歌仅用两个月就发布了类似ChatGPT的Bard。在这方面，中国并不落后。2023年2月起，百度、阿里、腾讯、京东、字节等纷纷发声表示自己在大模型领域已经开展了深入研究，且获得了很多成果。一时间，追逐大模型成了国内AI行业的标准动作，“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声，下一阶段大有“全民大模型，ChatGPT进万家”的架势。不过，AI技术研发不是谁都能做的，需要真正的专家。硅谷巨头之所以能在大模型领域迅速反应，一方面因为他们在这条赛道上有多年的技术积累，更重要的是他们在AI研究方面有着大量的人才储备。谷歌的人工智能研究团队一直处在全球领先地位，旗下还有与OpenAI齐名的实验室DeepMind；另一家科技巨头Meta则有被称为卷积神经网络之父的图灵奖得主Yann LeCun以首席AI科学家的身份坐镇。微软手下的急先锋OpenAI，也是基于强大的科研团队才奠定的领先地位。科技情报分析机构AMiner和智谱研究发布的《ChatGPT团队背景研究报告》显示，OpenAI的ChatGPT研发团队中，27人为本科学历，25人为硕士学历，28人为博士研学历(注：5人信息缺失)，占比分别为33%、30%、37%。 ChatGPT团队学历分布而另一份来自猎聘大数据的国内AI人才市场调查则显示：近一年，预训练模型、对话机器人和AIGC三个ChatGPT相关领域中，国内企业明确要求本科以上学历的职位分别占71.33%、82.30%、92.53%；要求硕、博士学历的占比分别为16.49%、9.86%、18.22%。对比ChatGPT团队，国内AI人才的平均水平差距较大，硕博比例明显不足。而在今天这种大家齐上大模型赛道的“加速”发展态势下，要在短时间里“大干快上”，势必要先比试比试谁的团队技术实力强，谁更能在自己的麾下聚拢一批大模型人才。抢人大作战技术大战开打之前，各家的大模型团队先得打赢一场关键的人才争夺战。如果你是一个清华博士，有5-10年NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）行业经验，那么你的资料只要出现在招聘平台上，不需要任何详细履历，就可以在注册完成后的48小时内，接到多家猎头公司的询问电话，以及数十条HR、猎头、业务经历甚至BOSS本人发来的站内信息。在这些信息中，不乏阿里、美团、小红书等大厂，还有诸多创业公司，以及研究机构。猎头们提供的NLP算法研究员岗位年薪也大多会在百万元上下。根据猎聘大数据调查，过去五年，人工智能和互联网的招聘薪资均处于上涨态势，人工智能年均招聘薪资明显高出互联网。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高出4.27万元，即14.78%。五年来人工智能与互联网招聘平均年薪对比在ChatGPT爆火后，这样的情况越来越明显。据上述调查显示，与ChatGPT相关的岗位工资均超过平均水平，AIGC为39.08万，对话机器人为34.89万，预训练模型为33.93万。“ChatGPT一火起来，AI工程师的薪资水平也越来越高，你不开高价就抢不到人。”某AI领域投资人对虎嗅说。从技术的角度看，大模型发端于NLP领域，自然语言处理岗位在人工智能领域一直都处于人才稀缺的状态，薪酬水平处于高位。科锐国际调研咨询业务负责人&高科技领域资深专家景晓平对虎嗅表示，“人工智能行业典型岗位按产业链划分，技术层和基础层薪酬水平处于高位，高于互联网其他领域薪酬水平，应用层和互联网常规岗位薪酬一致。” 事实上，近年来国内AI人才的硕博占比也在逐年提升，很多企业对AI领域的人才要求学历至少是硕士。薪酬结构则与企业的性质密切相关，国有企业、研究所的薪酬主要是固定薪酬、项目奖金和津贴，例如，国内第一梯队的AI实验室，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）挂在官网上的博士后招聘待遇为年薪30万，享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇。提供公寓或每年4.2万的租房补贴，同时可以解决子女入园、入学。 IT大厂和AI创业公司的薪酬结构则多为，固定薪资+浮动奖金+股权期权激励。在猎聘、脉脉、BOSS直聘三个平台搜索ChatGPT，硕博学历职位的月薪普遍高于3万，最高达9万。“在薪酬方面IT大厂并不会占多少便宜，AI大模型的研发都是高举高打，创业公司给出的薪酬可能更有竞争力。”西湖心辰COO俞佳认为，没有资金支持很难在大模型的基础训练领域推动一家初创公司，对于这个领域来说，钱的问题可能“不是最大的问题”。猎聘、脉脉、BOSS直聘，搜索ChatGPT的前排结果此外，在诸多岗位信息中，工作地点集中在北京、上海、杭州和深圳，但其中一些职位也并不限制办公地。景晓平表示，目前国内AI人才北京占据第一位，上海、广东省分列二三位，近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在人工智能发展上也丝毫不落风头，成都作为科技新秀城市，有优质相关生源的地域，也储备了不少人工智能人才。但从需求总量来看，国内AI人才还有很大缺口。 OpenAI的专家团队为何强 OpenAI官网挂出的参与过ChatGPT的项目团队共87人，该团队平均年龄为32岁，其中90后是主力军。《ChatGPT团队背景研究报告》显示，ChatGPT研发团队绝大多数成员拥有名校学历，成员最集中的前5大高校是：斯坦福大学（14人）、加州大学伯克利分校（10人）、麻省理工学院（7人）、剑桥大学（5人）、哈佛大学（4人）和佐治亚理工学院（4人）。 ChatGPT 团队成员毕业前10名高校此外，很多成员都有名企工作经历，包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

币安推出的Bicasso大火背后还有哪些NFT项目正展开生成式AI叙事

Bicasso，加密市场中还有哪些聚焦生成式AI的平台？ 01、1万枚NFT铸造额度在2.5小时被秒杀，被指剽窃创意。 Bicasso的名字不由让人联想到西班牙著名艺术家毕加索Picasso。但与毕加索不同的是，前者凭着天赋和时间完成一幅作品，而Bicasso可允许用户在几秒内完成无门槛的NFT艺术创作，似乎实现了德国艺术家Joseph Beuys所说的“人人都是艺术家”的时代。与DALL-E或Midjourney等AI艺术生成器类似，Bicasso用户通过输入英文文字创意来生成独特的图像，也可上传人物、动物、风景等图像来自动生成图片，平台会生成4个不同图像供用户选择，并可通过币安链（BNB Chain）将挑选出的图像铸造成NFT。由于最初免费铸造上限为1万个NFT，且每位用户仅可铸造一张，Bicasso测试版发布后获得大量用户参与，共有9907名用户成功铸造。“Bicasso首次测试刚刚成功在2.5小时内铸造10k NFT。AI有点压力，但现在可以喘口气了。”币安创始人CZ在推特上称。虽然Bicasso暂时仅上线了测试版，但用户可申请进入等候名单（Waitlist），等待正式版本上线。值得一提的是，Web3构建者公会项目Hunt Town联合创始人“project7”及其团队成员“ggoma”在3月2日发推文指控Bicasso窃取了其在BNB Chain黑客松上提出的创意，而当时project7就发布推文称，OpenAI应用到NFT工具中会非常有趣，所以他连夜制作的Chatcasso项目，只需输入文字，AI就会生成一幅画。这是一个可以绘制图像、发布收藏甚至创建铸币界面的工具。目前，币安尚未对此作出回应。 02、速览主打生成式AI的NFT项目作为最先进的人工智能算法之一，内容生成式AI可以利用现有文本、音频文件或图像创建新内容。近年来，生成式AI迎来爆发式增长，OpenAI打造的聊天机器人ChatGPT爆红后，我们看到各行各业大量相关模型接连从实验室走向现实世界的各个应用场景之中。而著名科技咨询机构Gartner发布的一份2022年最有前景的技术预测榜中列举了十二种技术，其中生成式AI位列榜首。 “生成式AI产品将服务于各种用例，从消费者‘只是为了好玩’制作内容，到创作者或个体企业家通过内容获利。”a16z曾撰文指出，生成式AI平台将成为下一个消费级平台。当下，有哪些加密项目正在开展内容生成式AI叙事。 Solvo 今年2月，加密初创公司Solvo宣布将使用生成式AI技术，用户可以生成自己的NFT，并通过上传或拍照的方式来设计自己的NFT，也可以通过输入描述他们想要的图像来实现。目前，Solvo在Optimism链上可以免费铸造AI生成的NFT。在未来的版本中，用户将能够存入和取出该NFT及其他NFT。 Nicho 近期，基于BNB Chain的NFT平台Nicho已在主网部署了新的功能AI Image Generator，该功能允许用户们将自己任何想法用文字表达出来，并会自动通过强大的AI算法直接生成图片，帮助用户用最简单的方式铸造自己的NFT而无需任何绘画技能。 IgmnAI AI图像生成项目IgmnAI主要产品Nai是一个人工智能图像生成机器人，允许Discord和电报用户通过简单的文本命令生成艺术作品。IgmnAI正寻求以5000万美元估值融资750万美元。 CharacterGPT 研发工作室Alethea AI开发了一个多模态生成型人工智能系CharacterGPT，将允许任何人在Polygon上作为NFT快速创建、训练和交易AI角色。来源：金色财经

金色财经2023-03-03

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