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出海记：禾赛科技今晚登陆纳斯达克市场为滴滴以来最大中概股IPO

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2023-02-09

“比特币之父”英国败诉！法院裁定：27家加密交易所未侵权中本聪比特币“不受版权保护“

父“的中本聪仍是世纪之谜，澳大利亚电脑科学家克雷格·赖特(Craig Wright)长期以来，都自称为中本聪，但因无法拿出私钥证明，再加上多次作伪证被曝光，造成加密市场不再信任他。他本周再次败诉，英国高等法院判定比特币区块链的文件格式不受版权保护，27家加密交易所并未侵权。近年来不断被法院判定败诉，已经让赖特在2022年12月表达心累，在推特强调他已放弃让其他人相信他就是“比特币创造者”。而时间来到周二(2月7日)，英国高等法院再次判定他败诉。回顾此前，他辩称自己以中本聪的化名撰写2008年的比特币白皮书，应有权阻止从原始比特币硬分叉出的区块链运行，包括比特币(BTC)和比特币现金(BCH)区块链。 “这些比特币分叉侵犯了我的智慧财产权，” 赖特说道。#NFT与加密货币# (来源:CoinGeek) 赖特迄今已经针对与比特币相关的许多被告提出索赔，其中包括Coinbase加密交易所等26个实体公司。他声称2018年11月从比特币现金硬分叉出的Bitcoin Satoshi Vision(BSV)是唯一符合原始比特币白皮书的数字资产，是比特币背后的真实区块链。据CoinDesk所提，英国法官裁定，比特币的文件格式包含元数据的头部序列和交易列表共同构成一个区块，实际上不能被视为文学作品，因为截至当前，赖特仍然无法展示比特币文件格式如何首次以书面或其他方式被记录下来的，这在欧美的著作权法中被称为“固定”(fixation)测试。法官给出的解释是：“虽然我承认著作权法将继续面临新的数字技术挑战，但我认为判例法中，目前规定和理解的法律没有任何前景，允许对未在任何地方表达或固定的主题进行版权保护。” 所谓的固定测试具备一定的要件，即当某物以其原始形式存在时可以受到版权保护。法官认为，目前没有发现相关的作品足以显示比特币的起源。其实间接而言，法官也给市场一个清晰的方向，赖特还无法证明自己就是比特币之父，即中本聪。 “我们仍然没有发现任何相关作品，包含定义比特币文件格式结构的内容，尽管赖特和他提出索赔的两家相关投资公司已获得充分机会这样做，”法官强调。法官补充道，针对2008年白皮书版权的索赔，以及赖特是否真的是作者，将是往后法院裁决的主题。上周2月3日，英国法院裁定，赖特旗下公司Tulip Trading针对16名比特币开发者提出的民事诉讼，应该在伦敦开庭审理。赖特成功上诉后，预计于2024年初开庭审判，该案曾于2022年3月遭到法院驳回。他起诉包括知名加密大佬Roger Ver、Blockstream共同创始人Matt Corallo和Greg Maxwell等比特币早期核心开发者，要求他们赔偿因丢失或被骇客盗取价值40亿美元的比特币。赖特声称，开发者负有信托和侵权责任重写或修改协议程式码，以便让赖特从两个钱包中获得111000枚比特币，这两个钱包的私钥据称被盗并随后被黑客抹去。赖特声称拥有的钱包之一，是长年休眠的1Feex钱包，拥有近80000个与恶名昭彰交易所Mt. Gox黑客攻击相关的比特币赃款。当前在英国法院推翻之前的判决后，早前曾支持赖特的比特币早期核心开发者Gavin Andresen更新2016年的一篇文章，突然转向解释：“像我一样信任赖特的人，实际上就是一个错误。” “在我撰写本文后的七年里，发生了很多事情，我现在知道像我一样信任赖特是错误的。我后悔陷入谁是，或谁不是中本聪的游戏里，我拒绝再玩那个游戏了。” (来源:CoinDesk)

圈内人2023-02-09

大家都在购买 AI 代币但你应该吗？

的一篇文章，它是由来自百度和微软的资深科学家以及一些顶尖大学教授组成的中国团队创立的。（这些科学家和教授是谁是个谜。）听起来很有趣，对吧？嗯，在撰写本文时，该项目似乎已不存在。就互联网而言，它几乎已经消失了。它的最后一篇报道是在 2018 年，当时Cryptoslate写道，它“正在努力建立一个自动化的医疗价值链，该价值链将根据患者的实时生命体征创建数字数据块……AIDOC 然后使用诊断模块来帮助查明问题的原因，然后列出可能的追索途径。” AIDOC 最后一次在交易所上市是在 2022 年 9 月，之后火币将其退市。现在，加密货币生态系统比 2018 年成熟得多。假项目更容易被发现，投资者被坑了够多次，社区也吸取了教训。但 AIDOC 的故事仍然是一个警示故事。现在每个人都对 AI 感兴趣，随后的暴涨正在发生，但市场不会总是这么好。来源：金色财经

金色财经2023-02-09

每个人都在购买 AI 代币还有机会吗？

的一篇文章，它是由来自百度和微软的资深科学家以及一些顶尖大学教授组成的中国团队创立的。（这些科学家和教授是谁是个谜。）听起来很有趣，对吧？嗯，在撰写本文时，该项目似乎已不存在。就互联网而言，它几乎已经消失了。它的最后一篇报道是在 2018 年，当时Cryptoslate写道，它“正在努力建立一个自动化的医疗价值链，该价值链将根据患者的实时生命体征创建数字数据块……AIDOC 然后使用诊断模块来帮助查明问题的原因，然后列出可能的追索途径。” AIDOC 最后一次在交易所上市是在 2022 年 9 月，之后火币将其退市。现在，加密货币生态系统比 2018 年成熟得多。假项目更容易被发现，投资者被坑了够多次，社区也吸取了教训。但 AIDOC 的故事仍然是一个警示故事。现在每个人都对 AI 感兴趣，随后的暴涨正在发生，但市场不会总是这么好。不要被流行语所迷惑，做你自己的研究。来源：金色财经

金色财经2023-02-09

中德很难脱钩！中国连续七年成为德国主要贸易伙伴

来说比中国重要得多。” 一些德国政客和科学家对两国在某些领域的相互依赖感到震惊，因为他们对社会和政治自由的看法截然不同。德国经济研究所 (DIW) 全球经济部负责人Lukas Menkhoff告诉路透社，主要问题是德国在关键原材料方面对中国的依赖，这些原材料是向清洁能源和交通转型所必需的。德国从中国进口了大约三分之二的所谓稀土金属。这些金属在电动汽车的电池、半导体和磁铁中不可或缺。 Menkhoff说：“俄罗斯对乌克兰的战争戏剧性地向我们展示了对商品的依赖的下场，如果台海出现危机，德国经济可能会遇到供应问题。” 德国经济部正在计划对与中国开展业务的德国公司提出广泛要求，并将威权国家的供应商排除在关键基础设施之外。

Peng2023-02-09

上海：强化高水平人才引育鼓励制订针对优秀人才的连续支持计划

。鼓励市重聘请具有领导能力、德才兼备的科学家或本领域高水平的带头人担任主任，形成结构合理的高水平科研队伍，建立开放、流动、竞争、协同的用人机制，加大海外高层次人才团队引进力度。以信任为基础，支持青年人才挑大梁、当主角。优化人员职称职务晋升机制，对科研人员、实验技术人员、管理人员分类聘用和管理，制定以创新成果质量和贡献、重大攻关任务完成情况等为依据的评价标准。强化优秀人才激励机制，提供与其能力和贡献相一致、具有竞争力的薪酬待遇。鼓励制订针对优秀人才的连续支持计划。

金融界2023-02-08

CNTM 成为世界最大区块链企业之一的 EEA 日本节点

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。技术讲解类: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。下一代搜索引擎:JinnJinn 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。利好类:CNTM CEO Ishii 受邀成为斯坦福大学 AI 课程讲师。来源：金色财经

金色财经2023-02-08

ChatGPT引爆AI板块除了AGIX还有哪些值得购买的AI币？

问的私人数据。这对人工智能从业者和数据科学家特别有用，他们可以获得更多的数据、加密保障的来源和新的收入机会。计算概念币 Phala Network（PHA）（24h +7.4%） Phala Network 是波卡生态的隐私计算平行链。基于类 pow 的经济激励模式，Phala 释放无数 CPU 中的隐私算力并运用于波卡平行链，进而服务于波卡上的 DeFi、数据服务等其他应用。Phala 的核心是云计算网络。同现行的云服务相比，它能提供算力；与此同时，它能向受监管的程序提供隐私保护，以及维护区块链的安全和去信任化属性。 iExec（RLC）（24h +7.7%） iExec 提供广泛的去中心化、基于区块链的云计算服务，类似于 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure。iExec 项目的核心产品是通过一个由资源提供商提供的去中心化网络，按需获取计算能力、数据集和应用程序，并以 Token 化奖励的方式进行激励。 SONM（SNM）（24h +1.8%） SONM 是一种去中心化的雾计算平台，可以根据分布式客户级硬件提供云服务。用户可以出租自己的硬件或将他人的计算能力用于自己的需求。 AI 概念币 Numeraire（NMR）（24h +7.2%） Numerai 是一家总部位于旧金山的基于人工智能和资源协作的对冲基金。它由南非技术专家 Richard Craib 于 2015 年 10 月创建于洛杉矶。Numerai 运用 Token NMR 对数据科学家们进行激励，以人工智能获得高拟合度的市场策略，Numerai 旨在通过促进投资和资金管理的协作方式来改变华尔街的运作方式。 Fetch.ai（FET）（24h +24.6%） Fetch.AI 是 Binance 交易平台第二期 Launchpad 项目。Fetch.AI 是一个点对点的 AI 驱动协议，网络内的数据、硬件、服务，以及基础设施等部分都可以通过 Fetch.AI 来进行人工智能的数据分析和处理，用户可以在数据交互中获得价值回馈。 SingularityNET（AGIX）（24h +26.0%） SingularityNET 是一个去中心化的 AI 平台和市场，旨在建立一个“连接人工智能和机器学习工具、创造有效应用的协议”，于 2021 年 5 月在 Cardano 网络上启动。 Cortex（CTXC）（24h +16.4%） Cortex 的目标是打造一个真正去中心化人工智能自治系统，在区块链上提供最先进的机器学习模型，用户可以使用 Cortex 区块链上的智能合约来推断该模型。Cortex 的目标还包括实现一个机器学习平台，允许用户在平台上发布任务，提交 AI DApps（人工智能分散应用程序）。 Phoenix（PHB）（24h +20.9%） Phoenix 是一个 L1 和 L2 区块链基础设施，为智能 Web3 应用程序提供支持，专注于下一代人工智能和启用隐私的 Web3 应用程序。Phoenix 为扩展数据密集型应用提供了区块链原生解决方案，并为 Web3 应用和 dApps 实现了高级分析、MPC（多方计算）和 AI 能力。Phoenix 的 Layer 1 主网是一个 EVM 兼容区块链，而 Layer 2 是用于扩展数据、隐私和人工智能应用的计算层，可使用主流的深度学习人工智能框架。来源：金色财经

金色财经2023-02-08

谷歌即将推出聊天机器人Bard，迎战ChatGPT，AI大战一触即发？

aMDA已经有自主意识，这一说法遭到了科学家的一致反对。　　去年年底，ChatGPT一发布就迅速走红。虽然ChatGPT的开发基础是广泛使用的人工智能工具，但其神通广大的能力打开了生成式人工智能的大门，也就是说，AI可以根据用户的简短输入自行创造内容。人们纷纷向ChatGPT提了各种脑洞大开的问题，比如让它以警局笔录的风格讲童话故事，还让它写复杂计算机软件编码。　　周一，谷歌没有就Bard的运作方式及其回答内容提供详细信息。　　Bard的问题样本有：“我可以给九岁的孩子讲哪些韦伯望远镜的新发现？”Bard简短地回应了三个新发现。博文中建议的其他问题包括：“筹划朋友的新生儿派对 ”和 “比较两部奥斯卡提名的电影”。　　周一，谷歌提供了一个搜索引擎的问题案例：钢琴和吉他，哪个学起来更容易？给出的答案是：有人觉得钢琴简单点，也有人觉得吉他更容易些。　　皮查伊的内部邮件提到，预计周三会提供更多搜索案例，届时谷歌将在巴黎举行活动，分享人工智能搜索工具的新进展。　　皮查伊还说，谷歌计划下个月开始允许外部开发者将LaMDA的生成语言功能应用于他们的应用程序中，通过新的应用程序编程接口（API），他们可以将LaMDA 作为自身工具的一部分进行查询。未来，谷歌还将制作一系列AI工具。　　这一声明在某种程度上与微软上月声明遥相呼应，微软将开始允许外部开发人员通过微软的API，使用ChatGPT和其他人工智能工具进行AI开发。

金融界2023-02-08

“木头姐”：ChatGPT吸引投资者但特斯拉也是人工智能领域的“隐藏宝石”

人工智能专业知识。　　伍德说：“这些科学家对生物学、人工智能专业知识和数据有着深刻的理解。所以这就是我们正在寻找的公司类型。”

金融界2023-02-06

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