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推特的首席执行官，他于2016年与一群科学家和工程师共同创立了Neuralink。该公司正在开发一种BCI，旨在直接插入脑组织，虽然还没有在人体上测试该设备，但马斯克表示，他希望今年就能完成。 PCRM获得的公开记录包括Neuralink与加州大学戴维斯分校(University of California, Davis)之间的电子邮件往来。2017年至2020年期间，该大学与Neuralink合作，帮助该公司在灵长类动物身上进行实验。在2019年3月的一次交流中，加州大学戴维斯分校的一名工作人员在一封电子邮件中写道，硬件处理不当，危险材料的运输需要由训练有素的危险材料处理人员进行。这名员工写道，如果Neuralink的员工没有完成必要的培训，加州大学戴维斯分校的员工“乐于”包装和运送材料。加州大学戴维斯分校的工作人员在电子邮件中说：“由于移植神经设备的硬件组件没有密封，在离开灵长类动物中心之前也没有消毒，这对任何可能接触该设备的人都有危险。简单地贴上‘危险’的标签并不能说明感染b型疱疹的潜在风险。” 在2019年4月的另一个例子中，加州大学戴维斯分校的一名工作人员在一封电子邮件中写道，有三个外移设备装在一个“没有第二个容器的打开盒子里”。这名工作人员指出，这些未被控制的、受猴子污染的硬件使灵长类动物中心的成员处于危险之中。这名工作人员在电子邮件中说：“任何接触过受污染的外装硬件的人都有可能接触到这种设备，我们对此非常重视，因为我们担心人类的安全。” PCRM通过公开信息请求从加州大学戴维斯分校获得了这些记录。由于Neuralink是一家私营公司，它不受公共记录法的约束。PCRM反对在医学研究中使用动物试验，该组织此前曾对Neuralink提出过担忧。2022年2月该组织向美国农业部提起诉讼，指控Neuralink在与加州大学戴维斯分校的合作期间违反了《动物福利法》。据路透社报道，该投诉已提交给美国农业部监察长，据称已对Neuralink公司展开联邦调查。去年12月，该倡导组织还要求美国食品和药物管理局(Food and Drug Administration)调查Neuralink可能违反了良好的实验室规范。

迪星妮2023-02-12

风靡一时的AI究竟是何方神圣？为何CNTM这段时间如此火爆？

品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐：为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成：用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。核心技术路线第一阶段：冷启动阶段的监督策略模型。靠GPT 3.5本身，尽管它很强，但是它很难理解人类不同类型指令中蕴含的不同意图，也很难判断生成内容是否是高质量的结果。为了让GPT 3.5初步具备理解指令中蕴含的意图，首先会从测试用户提交的prompt(就是指令或问题)中随机抽取一批，靠专业的标注人员，给出指定prompt的高质量答案，然后用这些人工标注好的数据来Fine-tune GPT 3.5模型。经过这个过程，我们可以认为GPT 3.5初步具备了理解人类prompt中所包含意图，并根据这个意图给出相对高质量回答的能力；第二阶段：训练回报模型（Reward Model,RM）。这个阶段的主要目的是通过人工标注训练数据，来训练回报模型。在这个阶段里，首先由冷启动后的监督策略模型为每个prompt产生K个结果，人工根据结果质量由高到低排序，以此作为训练数据，通过pair-wise learning to rank模式来训练回报模型。对于学好的RM模型来说，输入，输出结果的质量得分，得分越高说明产生的回答质量越高。第三阶段：采用强化学习来增强预训练模型的能力。本阶段无需人工标注数据，而是利用上一阶段学好的RM模型，靠RM打分结果来更新预训练模型参数。二三阶段迭代：不断重复第二和第三阶段，每一轮迭代都使得LLM模型能力越来越强。因为第二阶段通过人工标注数据来增强RM模型的能力，而第三阶段，经过增强的RM模型对新prompt产生的回答打分会更准，并利用强化学习来鼓励LLM模型学习新的高质量内容，这起到了类似利用伪标签扩充高质量训练数据的作用，于是LLM模型进一步得到增强。 Jinn将采用传统搜索引擎+ChatGPT的双引擎结构，ChatGPT模型是主引擎，传统搜索引擎是辅引擎。传统搜索引擎的主要辅助功能有两个：一个是对于ChatGPT产生的知识类问题的回答，进行结果可信性验证与展示，就是说在ChatGPT给出答案的同时，从搜索引擎里找到相关内容片段及url链接，同时把这些内容展示给用户，使得用户可以从额外提供的内容里验证答案是否真实可信，这样就可以解决ChatGPT产生的回答可信与否的问题，避免用户对于产生结果无所适从的局面。传统搜索引擎的第二个辅助功能是及时补充新知识。既然不可能随时把新知识快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果发现具备时效性的问题，它自己又回答不了，则可以转向搜索引擎抽取对应的答案，或者根据返回相关片段再加上用户输入问题通过ChatGPT产生答案，这里有一部分将参考LaMDA关于新知识处理的具体方法。总结很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数 CNTM官方推特宣布同时布局 AI 以及 LSD 赛道，此前CNTM创始人在官方社区中表示已经开始布局 AI 赛道，第一个CNTM产品跟 NFT 交易所的结合在2月底即将推出，为登录某安交易所做准备。来源：金色财经

金色财经2023-02-11

ChatGPT引爆AI概念后下一个AI板块崛起的币种——CNTM

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金色财经2023-02-11

基于人工智能的Web3搜索引擎CNTM

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金色财经2023-02-11

ChatGPT引爆AI概念后下一个AI板块崛起的币种——CNTM

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金色财经2023-02-11

AI概念代币热度暴涨?CNTM可能会引领下一个牛市?

品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。感谢阅读，我们下期再见！来源：金色财经

金色财经2023-02-11

【颠覆】北京邮电大学王敬宇教授：ChatGPT正在迅速颠覆传统搜索引擎，未来或成为新一代信息入口

——“人类会否被人工智能所替代”。AI科学家们最初的猜想是，AI大发展后，一些蓝领岗位、重复性的工作会首先被取代。然而，ChatGPT、AlphaFold等工具出来后，人们发现，最先感受到AI冲击的，反而是创造性的工作，而送餐这一类涉及劳动力的工作却没能被取代。他解释说，在机器人、自动驾驶等领域，机械与智能是两个基本的模块。现实进展来看，机械部分有很多物理上的限制，很多技术目前尚未突破；得益于深度学习等模型的发展，智能部分反而突破更快。　　不可以因为AI替代了一部分劳动力就给它带上造成失业的大帽子，社会在进步、科技在发展，任何新技术、新产品都终将服务于社会大众。当然也应不断提升相应的“警惕感”，由于AI技术可以自主控制，它可能会做出一些不符合人类道德规范的决定。所谓有“矛”就有“盾”，ChatGPT火爆的同时，检测AI生成文本的全新算法DetectGPT也应运而生。因此我们应该加强对AI技术的监督，以确保AI技术的安全和可靠性。　　金融界：您如何看待以 ChatGPT 为底层技术的人工智能对话机器人未来的发展？　　王敬宇：ChatGPT在人机交互这个环节上，与我们早已熟悉的Siri、小爱同学等个人助理相当类似，都能够根据自然语言的对话，理解并回答用户的问题。但与Siri等相比，ChatGPT显然在解决问题的广度、深度上远超后者，能够以Siri等难以企及的逻辑性和复杂度，为用户提供答案。　　在过去，消费者们已经习惯于用Siri、小爱同学来进行诸如找歌、找吃喝玩乐地址、纪录电话等等事务，甚至与它们进行调侃式的聊天以资娱乐。但随着AI技术的不断进步，人们在比较中却逐渐发现，Siri等助理的智能化水平依然不够，把“私人助理”这个称呼赋予它们，还是显得有些名不副实。ChatGPT出现后，用户们才真正明白了Siri等传统助理的缺陷在何处?——它们只能进行相对简单的搜索工作，却无法像ChatGPT那样，真正帮助用户高效的解决问题，并赋能用户。可以说，ChatGPT已经是一个极具“学识”的虚拟人，一个知识水平超乎我们想象的“高智”人。　　人类世界有许多重复性的、程式化的工作，不需要复杂的逻辑思考或决策判断。ChatGPT帮助人们更流畅、更快速地生成这些文字或代码的潜力。比如，在人们需要请假时，只要打出“写一封请病假的邮件”几个字，Outlook就能把措辞正式的请假申请写好；网络管理员面对繁杂专业的配置命令，只要打出“我们5个人要开一个高清视频会议，把专线部署好”，意图网络就会把网络命令自动生成配置好所有的网络环境。

金融界2023-02-10

这是一篇记者和ChatGPT合作完成的区块链AI项目分析稿

式使用人工智能技术：iExec 为数据科学家和机器学习从业者提供了一个平台，可以使用其去中心化的计算资源网络来训练和运行 AI 模型。这使得分散式 AI 模型的开发成为可能，这些模型可以在大型分布式数据集上进行训练，而无需依赖集中式数据中介；iExec使用人工智能算法优化其网络上的计算资源分配，确保计算任务及时、经济地完成。该平台还使用人工智能来监控其网络的健康状况，预测潜在问题并采取主动措施防止停机；iExec 使用同态加密和安全多方计算 (SMPC) 等 AI 技术来保护敏感数据的隐私。这允许在不将基础信息暴露给未授权方的情况下处理数据；iExec 使用 AI 算法监控和管理其供应链，跟踪计算资源的来源和真实性，确保网络上只使用可信和安全的资源。总体而言，iExec 已将 AI 技术集成到其平台中，为云计算服务提供更高效、安全和可扩展的解决方案。该平台利用人工智能支持去中心化人工智能模型的开发，优化计算资源的分配，保护敏感数据的隐私，并监控和管理其供应链。 iExec 去中心化云市场上发生的所有交易均以 RLC 代币结算，工作人员需要将 RLC 代币作为保证金抵押，才有资格执行计算任务。RLC于2月3日的最低价格为1.71美元，到了2月8日达到近期最高价格2.32美元，涨幅为35%。其历史的最高价为2021年5月的9.6美元。其Twitter粉丝书为7.3万人。 Fetch.ai： Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，支持任何人共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，将代理之间产生的任何协议记录在 Fetch.ai 区块链上。 FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。其2月3日的价格为0.28美元，到了2月8日达到了近期的价格高点0.59美元，涨幅为110%。其历史上的最高价位为2021年9月的0.95美元。推特粉丝为12.1万。浏览器官网，记者发现其请来的项目顾问多为研究化学、生物学、心理学的教授。浏览其白皮书时记者发现白皮书上对 AI 技术的应用以及实施都鲜有提及，同时资料中对于数据隐私性方面的问题存在矛盾之处。或许这可以大概率判断这是一个并未运用太多AI技术的项目。总结：在查阅资料的过程中，我们还看到了在一些新项目结合着这一两年的AI热点，比如声称由由AIGC 提供支持的下一代 NFT 引擎的MuseBot（未发币）、声称是人工智能驱动的Gamefi：Mirror World等项目。声称自己和人工智能结合的项目不少，但是具体是否真正运用到了人工智能的技术，这就不得而知了。 ChatGPT引发全球热潮的背后，其实就是AI的技术已经相当成熟。但是区块链技术的发展其实还未出现引发全民轰动的应用，这背后跟技术的不够成熟有很大关系。 AI+区块链的赛道并不是什么新赛道，相关的项目也层出不穷，很多项目都经历过币价跌去90%的大暴跌。金色财经上述分析的赛道内声量还比较大的项目，也存在拿着AI噱头炒作的嫌疑。目前，一些区块链和AI技术相结合的项目也存在问题：1.效率问题：区块链技术的处理能力较差，无法满足AI技术需求的高效率要求。2.标准问题：区块链和AI技术领域尚未统一标准，使得项目之间的互通性存在困难。总的来说，这些区块链行业的AI概念项目，其实大多是在一些方面利用了AI技术的的优势，在AI技术的帮助下，让区块链项目能够实现更高效，安全等等。正如在这篇稿子的创作过程中，ChatGPT其实充当了一个帮助记者更高效筛选，总结资料的功能。区块链与AI技术相结合的项目目前处于起步阶段。尽管这种结合已经引起了广泛关注，并被认为具有巨大的潜力，但是具体的应用仍然很有限，并且需要更多的研究和开发才能实现其全部潜力。来源：金色财经

金色财经 1评论2023-02-10

禾赛科技成功登陆纳斯达克市场 IPO首日涨幅超10%市值26亿美元

技CEO李一帆、首席技术官向少卿、首席科学家孙恺分别持股8.6％、8.6％和8.9％。光速系是最大的外部股东，Lightspeed Opportunity持股9.3％，Lightspeed China Partners持股8.2％，百度、博世及小米分别持股6.8％、6.8％和6.3％。

金融界2023-02-10

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