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美股休市，亚马逊访问量稳坐第一，标普500ETF（513500）成交活跃

亚马逊跌0.97%，奈飞跌0.78%，谷歌跌1.21%，脸书涨0.26%%，微软跌1.56%。近日，市场研究公司CasaleggioAssociati发布了2月份意大利电商网站排名。结果显示，亚马逊2月份的访问量超过5022万，成为意大利2月访问量最高的电商网站。值得一提的是，上个月亚马逊的排名也是第一。摩根士丹利分析师BrianNowak在一份报告中重申了对亚马逊的看涨前景。预计亚马逊的营收将在2023年第二季度末、第三季度初触底，仅实现中个位数同比增长，但会在第四季度恢复一定程度的强劲增长。他指出，亚马逊的积压订单继续稳步增长，增强了他对该股的信心。（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2023-02-21

Web3大洗牌：东进西退

取代了Web3成为了下一个故事的主角，谷歌趋势显示，生成式AI搜索量在过去一年内暴涨80%，而与之对应的Web3 下降40%，科技企业的焦虑贩卖成为资本圈的精神食粮。对于行走在风口的风投而言，造神显然比神本身更值得关注，至于是伪神还是斯德哥尔摩综合征，在一轮循环后也就无人在意了。而在日前，Alex联系笔者，提及此前裁撤的项目将在香港再次重启，平台提出了返聘要求，但他还是选择拒绝，下定决心离开了这个光怪陆离的行业。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

OpenAI与AIGC：改变人类生产范式通往“万物的摩尔定律”

该方案大幅提高了对数据集的使用效率。谷歌发布的 BERT 是 Transformer 时代的先驱，OpenAI 发布的 GPT-2 以相似的结构、更胜一筹的算力后来居上。直到2020年6月，OpenAI 发布了 GPT-3，成为该模型族，甚至整个文本生成领域的标杆。 GPT-3 的成功在于量变产生质变：参数比 GPT-2 多了两个数量级（1750亿vs 15亿个参数），它用的最大数据集在处理前容量达到 45TB。如此巨大的模型量级，效果也是史无前例的。给 GPT-3 输入新闻标题”联合卫理公会同意这一历史性分裂“和副标题”反对同性恋婚姻的人将创建自己的教派“，生成了一则以假乱真的新闻，评估人员判断出其为AI生成的准确率仅为 12%。以下是这则新闻的节选：据《华盛顿邮报》报道，经过两天的激烈辩论，联合卫理公会同意了一次历史性的分裂：要么创立新教派，要么”保持神学和社会意义上的保守“。大部分参加五月教会年度会议的代表投票赞成进一步禁止 LGBTQ 神职人员的任命，并制定新的规则”规范“主持同性婚礼的神职人员。但是反对这些措施的人有一个新计划：于2020 年组成一个新教派”基督教卫理公会“。要达到上述效果，成本不容小觑：从公开数据看，训练一个 BERT 模型租用云算力要花约 1.2 万美元，训练 GPT-2 每小时要花费 256 美元，但 OpenAI 并未公布总计时间成本。考虑到 GPT-3 需要的算力是 BERT 的 2000 多倍，预估发布当时的训练成本肯定是千万美元级别，以至于研究者在论文第九页说：我们发现了一个 bug，但没钱再去重新训练模型，就先这么算了吧。 2、背后DALL·E 2，从文本到图片 GPT-3杀青后，OpenAI 把大模型的思路迁移到了图片多模态（multimodal）生成领域，从文本到图片主要有两步：多模态匹配：将 AI 对文本的理解迁移至对图片的理解；图片生成：生成出最符合要求的高质量图片。对于多模态学习模块，OpenAI 在 2021 年推出了 CLIP 模型，该模型以人类的方式浏览图像并总结为文本内容，也可以转置为浏览文本并总结为图像内容（DALL·E 2中的使用方式）。 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 最初的核心思想比较简单：在一个图像-文本对数据集上训练一个比对模型，对来自同一样本对的图像和文本产生高相似性得分，而对不匹配的文本和图像产生低相似性分（用当前图像和训练集中的其他对的文本构成不匹配的样本对）。对于内容生成模块，前面探讨了文本领域：10 年代末 NLP 领域生成模型的发展，是 GPT-3 暴力出奇迹的温床。而计算机视觉 CV 领域 10 年代最重要的生成模型是 2014 年发布的生成对抗网络（GAN），红极一时的 DeepFake 便是基于这个模型。GAN的全称是 Generative Adversarial Networks——生成对抗网络，显然”对抗“是其核心精神。注：受博弈论启发，GAN 在训练一个子模型A的同时，训练另一个子模型B来判断它的同僚A生成的是真实图像还是伪造图像，两者在一个极小极大的博弈中不断变强。当A生成足以”骗“过B的图像时，模型认为它比较好地拟合出了真实图像的数据分布，进而用于生成逼真的图像。当然，GAN方法也存在一个问题，博弈均衡点的不稳定性加上深度学习的黑盒特性使其生成。不过 OpenAI 大模型生成图片使用的已不是 GAN 了，而是扩散模型。2021年，生成扩散模型（Diffusion Model）在学界开始受到关注，成为图片生成领域新贵。它在发表之初其实并没有收到太多的关注，主要有两点原因：其一灵感来自于热力学领域，理解成本稍高；其二计算成本更高，对于大多高校学术实验室的显卡配置而言，训练时间比 GAN 更长更难接受。该模型借鉴了热力学中扩散过程的条件概率传递方式，通过主动增加图片中的噪音破坏训练数据，然后模型反复训练找出如何逆转这种噪音过程恢复原始图像，训练完成后。扩散模型就可以应用去噪方法从随机输入中合成新颖的”干净“数据。该方法的生成效果和图片分辨率上都有显著提升。不过，算力正是大模型研发公司的强项，很快扩散模型就在大公司的调试下成为生成模型新标杆，当前最先进的两个文本生成图像模型——OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen，都基于扩散模型。DALL·E 2 生成的图像分辨率达到了 1024 × 1024 像素。例如下图”生成一幅莫奈风格的日出时坐在田野里的狐狸的图像“：除了图像生成质量高，DALL·E 2 最引以为傲的是 inpainting 功能：基于文本引导进行图像编辑，在考虑阴影、反射和纹理的同时添加和删除元素，其随机性很适合为画师基于现有画作提供创作的灵感。比如下图中加入一只符合该油画风格的柯基： DALL·E 2 发布才五个月，尚没有 OpenAI 的商业化api开放，但有 Stable Diffusion、MidJourney 等下游公司进行了复现乃至商业化，将在后文应用部分介绍。 3、OpenAI的使命——开拓通往 AGI 之路 AIGC 大模型取得突破，OpenAI 只开放了api和模型思路供大家借鉴和使用，没去做下游使用场景的商业产品，是为什么呢？因为 OpenAI 的目标从来不是商业产品，而是通用人工智能 AGI。 OpenAI 的创始人 Sam Altman 是 YC 前总裁，投出过 Airbnb、Stripe、Reddit 等明星独角兽（另一位创始人 Elon Musk 在 18 年因为特斯拉与 OpenAI ”利益相关“离开）。他在 21 年发布过一篇著名的博客《万物的摩尔定律》，其中提到 OpenAI，乃至整个 AI 行业的使命是通过实现 AGI 来降低所有人经济生活中的智能成本。这里所谓 AGI，指的是能完成平均水准人类各类任务的智能体。因此，OpenAI 始终保持着学术型企业的姿态处于行业上游，成为学界与业界的桥梁。当学界涌现出最新的 state-of-art 模型，他们能抓住机会通过海量算力和数据集的堆叠扩大模型的规模，达到模型意义上的规模经济。在此之后克制地开放商业化 api，一方面是为了打平能源成本，更主要是通过数据飞轮效应带来的模型进化收益：积累更富裕的数据优化迭代下一代大模型，在通往 AGI 的路上走得更坚实。定位相似的另一家公司是 Deepmind——2010年成立，2014 年被谷歌收购。同样背靠科技巨头，也同样从强化学习智能决策领域起家，麾下的 AlphaGo 名声在外，Elon Musk 和 Sam Altman 刚开始组局创办 OpenAI，首要的研究领域就是步 AlphaGo 后尘的游戏决策 AI。不过 19 年后，两者的研究重心出现了分叉。DeepMind 转向使用 AI 解决基础科学如生物、数学等问题：AlphaFold 在预测蛋白质结构上取得了突破性的进展，另一个 AI 模型 AlphaTensor 自己探索出了一个 50 年悬而未决的数学问题：找到两个矩阵相乘的最快方法，两个研究都登上了 Nature 杂志的封面。而 OpenAI 则转向了日常应用的内容生成 AIGC 领域。 AIGC大模型是通往 AGI 路上极为重要、也有些出乎意料的一站。其重要性体现在 AI 对人类传达信息的载体有了更好的学习，在此基础上各个媒介之间的互通成为可能。例如从自然语言生成编程语言，可以产生新的人机交互方式；从自然语言生成图片和视频，可以革新内容行业的生产范式。意外性则是，最先可能被替代的不是蓝领，而是创作者，DeepMind 甚至在协助科学家一起探索科研的边界。 OpenAI 的模式也给了下游创业者更多空间。可以类比当年预训练语言模型发展初期，Hugging Face把握机会成为大模型下游的模型开源平台，补足了模型规模膨胀下机器学习民主化的市场空间。而对 AIGC 模型，未来会有一类基于大模型的创业公司，把预训练完成的 AIGC 模型针对每个子领域进行调优。不只需要模型参数优化，更要基于行业落地场景、产品交互方式、后续服务等，帮助某个行业真正用上大模型。正如 AI 的 bitter lesson 一样矛盾，投资者需要短期投资回报率、研究者需要短期投稿成功率，尽管OpenAI 走在通往 AGI 正确的路上，这条路道阻且长，短期很难看到极大的突破。而 Sam Altman 展望的大模型应用层公司很有可能有更高的高投资回报，让我们来介绍下主要的分类与创业者。百家争鸣的 AIGC 大模型应用层对应 OpenAI 大模型发布的顺序，模型应用层相对最成熟的是文本生成领域，其次是图片生成领域，其他领域由于还未出现统治级的大模型相对落后。文本领域天然应用场景丰富，且 GPT-3 开放 api 很久，细分赛道很多。大致可以根据生成内容不同分为两类：机器编程语言生成、人类自然语言生成。前者主要有代码和软件行为的生成等，后者主要有新闻撰写、文案创作、聊天机器人等。而图片领域当前还专注于图片自身内容的生成，预期随着未来3D、视频相关内容生成能力的增强，会有更多结合不同业务场景如游戏、影视这样细分领域的创业公司。以下是海外各子领域创业公司的梳理，接下来将针对几个领域的重要公司进行介绍。 1、编程语言文本领域最成熟的应用暂时不在人类自然语言，而是在代码等机器语言的生成领域。因为机器语言相对更结构化，易学习；比如鲜有长文本的上下文关系、基于语境的不同含义等情况。（1）代码生成：Github Copilot 代表公司是微软出品的 Github Copilot，编程中的副驾驶。该产品基于 OpenAI 专门用 GPT-3 为编程场景定制的AI模型 Codex。使用者文字输入代码逻辑，它能快速理解，根据海量开源代码生成造好的轮子供开发者使用。提高一家科技公司 10% 的 coding 效率能带来很大收益，微软内部已进行推广使用。相比低代码工具，Copilot 的目标群体是代码工作者。未来的低代码可能是两者结合：低代码 UI 界面实现代码框架搭建，代码子模块通过 Copilot 自动生成。正如 Copilot 的 slogan：Don’t fly solo，没有 Copilot 的帮助 coder 的工作会变得繁冗，没有 coder 的指引 Copilot 生成的内容可能会出现纰漏。也有用户报告了一些侵犯代码版权、或代码泄露的案例，当前技术进步快于版权法规产生了一定的空白。（2）软件行为生成：Adept.ai Adept.ai 是一家明星创业公司。创始团队中有两人是Transformer 模型论文作者，CEO 是谷歌大脑中大模型的技术负责人，已经获得 Greylock 等公司 6500 万美元的 A 轮融资。他们的主要产品是大模型 ACT-1，让算法理解人类语言并使机器自动执行任务。目前产品形态是个 chrome 插件，用户输入一句话，能实现单击、输入、滚动屏幕行文。在展示 demo中，一位客服让浏览器中自动记录下与某位顾客的电话，正在考虑买 100 个产品。这个任务需要点击 10 次以上，但通过 ACT-1 一句话就能完成。软件行为生成颠覆的是当下的人机交互形式，使用文字或语音的自然语言形式来代替当下人与机器的图形交互模式（GUI）。大模型成熟后，人们使用搜索引擎、生产力工具的方式都将变得截然不同。 2、自然语言自然语言下还有多个应用型文本生成领域值得关注：新闻撰写、文案创作、对话机器人等。（1）新闻撰写最著名的是 Automated Inights。他们的结构化数据新闻撰写工具叫做 wordsmith，通过输入相应数据和优先级排序，能产出一篇基于数据的新闻报道。该工具已在为美联社每季度自动化产出 300 余篇财报相关报道，在雅虎体育新闻中也已经崭露头角。据分析师评价，由 AI 完成的新闻初稿已接近人类记者在 30 分钟内完成的报道水准。 Narrative Science是另一家新闻撰写生成公司，其创始人甚至曾预测，到 2030 年，90%以上的新闻将由机器人完成。（2）文案创作该领域竞争较为激烈，有copy.ai、Jasper、copysmith 等公司。他们基于 GPT-3 的能力加入了文案领域的人工模板与结构，为商家和个人创作者提供了快速为自己的商品、内容进行宣传的能力。以copysmith 为例：（3）对话机器人前面提到的 Adept.ai 由Transformer 模型的一作和三作联合创立；而二作也创业了，他创办的 Character.ai 是当前对话机器人中使用效果最逼真的。该对话机器人可以自定义或使用模板来定义角色的家庭、职业、年龄等，在此基础上保持一贯的设定和符合设定的对话风格。经常能体现出一定的共情对话能力带给人惊喜，并且支持多语言互通。比如他们有已训练好的马斯克等名人和一些动漫角色，与他们对话会有很棒的代入感。而商业化的对话机器人，在客服、销售等行业有巨大的市场空间，但如今还为成熟。主要出现的问题有二：其一，客服、销售行业遇到的客户往往情绪状态不稳定，AI 难以对情绪进行适应并调整对话内容；其二，AI 的多轮对话能力较弱，无法保证持续有效的跟进问题。（4）创作性文本 AI 对于长文本创作有一定困难，难以保持1000字以上的文本创作后仍能进行上下文的联系。但基于短文本创作仍有一些有趣的应用，例如基于GPT-3的 AI Dungeon，可以引导 AI 创造一个虚拟游戏世界观。该领域进一步的成长需要期待未来 3-5 年，有成熟的能产出千字内容的 AI 出现。 3、多模态图片 DALL·E2 是极具突破性的 AIGC 大模型，但距离丰富生产力和创造力的成熟产品还有差距。因此有研究者顺着 DALL·E 和 CLIP 的思路开发了开源版本的扩散模型，就像当年的 Hugging Face 那样，并将其根据创作者社区的反馈转变为更成熟易用的商业产品。接下来就介绍几个主要出圈的模型：（1）Disco Diffusion 最早出圈的 AI 绘图工具是开源模型Disco Diffusion。发布时间比 DALL·E 2 稍晚，同样也是 CLIP + Diffusion Model 的结构，生成效果让许多插画师担心起了失业。尽管很多插画师和 AI 工具爱好者的推荐都认可了该工具的易用性和生成效果的出众，但其生成时间略长有待优化，可以认为是大家对图片生成大模型的初体验。（2）MidJourney 该模型发布后不久，Disco Diffusion 的开发者 Somnai 加入了 MidJourney，和团队一起打造了一款产品化的 Disco Diffusion。 Midjourney 的创始人 David Holz 并不是以CV（计算机视觉）研究为主，更关注人机交互。产品公测和主要交流平台都基于Discord，使用 Discord Bot 进行交互，打造了相当良好的社区讨论环境。使用中印象深刻的有几个重要功能：MidJourney 画廊中可以看到每时每刻创作者们用 MJ 创作出的作品，用户可以对作品进行打分，每周排名靠前的作品将得到额外的 fast GPU 时间奖励。同时，MJ官方还为用户贴心的提供了引导语 prompt 集合和 AI 擅长的风格指南，指导用户如何最高效的生成出他们想要的图片。基于良好的产品和社区体验，MidJourney 的付费用户量也是目前最大的。目前收费模式采用了订阅制，个人用户有两个档位，每月最多 200 张图片（超额另收费）的 10 美元/月，以及”不限量“图片的 30 美元/月；对企业客户，单人一年收费仅有 600 美元，且生成的作品可以商用（当前法规尚不完善，仍可能存在一定版权问题）。（3）Stable Diffusion 如果说 MidJourney 是一个勤勤恳恳的绩优生，那么 Stability.ai 则是天赋异禀技术力强、诞生之初就备受 VC 追捧的富二代，公司估值已达到十亿美元。产品 Stable Diffusion 首要目标是一个开源共创模型，与当年的 Hugging Face 神似。创始人 Emad 之前是对冲基金经理，用自己充裕的资金联合 LMU 和 Runaway ML开发了开源的 Stable Diffusion，在 Twitter 上使用扎克伯格在 Oculus 发布会上的照片作为背景，号召SD会成为”人类图像知识的基础设施“，通过开源让所有人都能够使用和改进它，并让所有人更好地合作。 Stable Diffusion 可以认为是一个开源版本的DALL·E2，甚至不少使用者认为是当前生成模型可以使用的最佳选择。官方版本部署在官网 Dream Studio 上，开放给所有用户注册。相比其他模型，有很多可以定制化的点。不过官网只有 200 张免费额度，超过需要付费使用，也可以自行使用开源 Colab 代码版无限次使用。此外，Stable Diffusion 在压缩模型容量，希望使该模型成为唯一能在本地而非云端部署使用的 AIGC 大模型。 05 AIGC大模型的未来展望 1、应用层：多模态内容生成更加智能，深入各行业应用场景上述的多模态图片生成产品当前主要局限于创作画作的草图和提供灵感。在未来待版权问题完备后， AIGC 内容能进入商用后，必然会更深入地与业界的实际应用进行结合：以游戏行业为例， AI 作画给了非美术专业工作者，如游戏策划快速通过视觉图像表达自己需求和想法的机会；而对美术画师来说，它能够在前期协助更高效、直接地尝试灵感方案草图，在后期节省画面细节补全等人力。此外，在影视动画行业、视频特效领域，甚至是文物修复专业，AI 图片生成的能力都有很大想象空间。当然，这个领域 AI 的能力也有着不小的进步空间，在下面的未来展望部分进行阐发。目前 AIGC 存在 Prompt Engineering 的现象，即输入某一些魔法词后生成效果更好。这是目前大模型对文本理解的一些缺陷，被用户通过反向工程进行优化的结果。未来随着语言模型和多模态匹配的不断优化，不会是常态，但中短期内预期Prompt Engineering 还是得到好的生成内容的必备流程之一。 2、模态层：3D生成、视频生成 AIGC 未来3-5年内有明显进步多模态（multimodal）指不同信息媒介之间的转换。当前 AI 作图过程中暴露的问题会成为视频生成模型的阿喀琉斯之踵。例如：AI 作画的空间感和物理规则往往是缺失的，镜面反射、透视这类视觉规则时常有所扭曲；AI 对同一实体的刻画缺少连续性。根本原因可能是目前深度学习还难以基于样本实现一些客观规则泛化，需要等待模型结构的优化进行更新。 3D生成领域也有很大价值：3D 图纸草图、影视行业模拟运镜、体育赛场现场还原，都是 3D 内容生成的用武之地。这一技术突破也渐渐成为可能。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，可以很好的完成三维重建任务：一个场景下的不同视角图像提供给模型作为输入，然后优化 NeRF 以恢复该特定场景的几何形状。基于该技术，谷歌在2022年发布了 Dream Fusion 模型，能根据一段话生成 360 度三维图片。这一领域当前的实现效果还有优化空间，预期在未来3-5年内会取得突破性进展，推动视频生成的进步。 3、模型层：大模型参数规模将逼近人脑神经元数量近年的大模型并未对技术框架做颠覆性创新，文本和图像生成领域在大模型出现前，已有较成熟方案。但大模型以量变产生质变。从神经网络角度看，大脑有约 100 万亿神经元， GPT-3 有 1750 亿参数，还相差了 1000 倍的数量级，随着算力进步可以发展的空间还很大。神经网络本质是对高维数据进行复杂的非线性组合，从而逼近所观测数据分布的最优解，未来一定会有更强的算力、更精妙的参数堆叠结构，来刷新人们对AI生成能力的认知。 4、成本结构决定大模型市场的马太效应大模型最直接的成本便是能源成本（energy cost），GPT-3 发布时的训练成本在千万美元级别。难以在短期内衡量 ROI ，大科技公司才能训练大模型。但随着近年模型压缩、硬件应用的进步，GPT-3 量级的模型成本很可能已降至百万美元量级，Stable Diffusion 作为一个刚发布一个月的产品，已经把原本 7GB 的预训练模型优化压缩至 2GB 左右。在这样的背景下，算力成本在未来必然会逐渐变得更合理，但 AIGC 领域的另一个成本项让笔者对市场结构的预测还是寡头垄断式的。大模型有明显的先发优势，来自巨大的隐形成本：智能成本。前期快速积累用户反馈数据能帮助模型持续追新优化，甩开后发的竞争者，达到模型性能的规模效应。 AI 的进化来自于数据的积累和充分吸收。深度学习，乃至当前的所有机器学习都是基于历史预估未来，基于已有的数据给到最接近真实的可能。正如前文讨论的，OpenAI 的目标从来不是留恋于某个局部行业的商业产品，而是通过模型规模经济，不断地降低人类社会全局的智能成本，逼近通用人工智能 AGI。规模经济正体现在智能成本上。 5、虚拟世界的 AGI 会先于现实世界诞生从更宏观的视角上，虚拟世界 AI 技术的智能成本比现实世界中来得低得多。现实里 AI 应用最普遍的是无人驾驶、机器人等场景，都对 Corner Case 要求极高。对于AI模型而言，一件事超过他们的经验范畴（统计上out of distribution），模型将立马化身人工智障，不具备推演能力。现实世界中 corner case 带来的生命威胁、商业资损，造成数据积累过程中极大的试错成本。虚拟世界则不同，绘图时遇到错位扭曲的图片，大家会在 Discord 中交流一笑了之；游戏 AI 产生奇怪行为，还可能被玩家开发出搞怪玩法、造成病毒传播。因此虚拟世界，尤其是泛娱乐场景下的 AIGC 积累数据成本低会成为优势。这个领域的 AI 如果节省人力、生成内容产生的商业价值能大于算力成本，能很顺畅地形成低成本的正向循环。伴随着另一个重要的革新——长期 Web3.0元宇宙场景下新内容经济生态的形成，虚拟世界内容场景下的 AI 很可能更早触及到 AGI。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

AI板块进入2023年后猛涨其CNTM代币经济有何隐藏讯息

涟漪，已经变为汹涛骇浪。近日来，微软、谷歌、百度、阿里、京东先后加入战局。然而，就在互联网巨头群雄逐鹿的同时，记者注意到，一款同名虚拟货币也悄悄拿起了“镰刀”。根据CoinGecko显示的数据，近日上线的ChatGPT同名虚拟货币ChatGPT币的发行价格仅0.000611美元，而在其上线仅5个小时后，价格便一路飙升至0.011775美元，涨幅超1800%，随后又迅速回调80%。截至记者发稿，ChatGPT币最新价格为0.001836美元，24小时跌幅为2.81%，较历史高点下滑84.41%。除此之外，FET、CNTM、HOOK等与AI概念相关的项目也均出现暴涨。今天，我们主要讲的就是被各大资深博主推荐的热门币种——CNTM CNTM Grant DAO 是 CNTM 的一个长期资助计划，旨在资助早期的优质 CNTM BUIDL，以进一步丰富 CNTM 生态体系，项目评审和奖励发放将会定期进行，此外，作为 CNTM Grant DAO 长期资助计划的一部分，CNTM Grant DAO 还将资助除 AI 生态外的 BUIDL、社区等优质团队，持续赋能极客运动。点击输入图片描述（最多30字） CNTM 是一个专门为 Web3 打造的人工智能服务平台，其产品和服务已在全球广泛地被报道与采用，其基于 GPT3.5 打造的人工智能 Web3 搜索引擎 Jinn 即将发布，并在 Aptos 部署。据官方消息，CNTM 近期已与日本雅虎就 AI 搜索达成合作，同时日本知名财团伊藤忠商事（株式会社）将对 CNTM 追加第二次投资，双方中期经营计划即将发布将围绕 CNTM 下一代搜索引擎 Jinn 展开。 Connectome宣布成立CNTM Grant DAO Fund，在CNTM官方网站即可报名据CNTM官方消息：CNTM近期与日本雅虎就AI搜索达成了合作，并且日本第一财团伊藤忠商事即将对CNTM追加第二次投资，双方中期经营计划即将发布将围绕CNTM下一代搜索引擎Jinn来展开 CNTM Grant DAO 是CNTM的一个长期资助计划，旨在资助早期的优质CNTM BUIDL，以进一步丰富CNTM生态体系，项目评审和奖励发放将会定期进行，此外，作为CNTM Grant DAO长期资助计划的一部分，CNTM Grant DAO还会资助除AI生态外的BUIDL、社区等优质团队，持续赋能极客运动。 CNTM是一个专门为Web3打造的人工智能服务平台，其产品和服务已在全球广泛地被报道与采用，其基于GPT3.5打造的人工智能Web3搜索引擎Jinn即将发布，并在Aptos部署 COCOS布道大佬A神看好CNTM智能搜索引擎前景，开始布道CNTM。众所周知，A神主攻步道潜力币种，COCOS就是他的代言币种之一，埋伏起来，现价0.14u，止损0.12u。点击输入图片描述（最多30字） CNTM近期利好消息面 1.CNTM 2月25日将与ADA在台湾举办线下会议，同时收到清华大学邀请参与AI人工智能技术会议；同时AGIX也是ADA和Ocean深度孵化的项目，预计CNTM将会是ADA和Ocean共同孵化的第二个AI项目。点击输入图片描述（最多30字） 2.近期和Ocean的圆桌会议；据官方消息：CNTM要和日本某顶级互联网公司达成AI方面的合作，如果利好落地，涨幅预计会像CFX一样。点击输入图片描述（最多30字） 3.百万大V、各大社区宣发推荐作为欧易AI板块的明星项目，推特和微博百万大V敏锐的察觉到了CNTM的潜力，在各大平台上纷纷发文宣发推荐，而且CNTM官方推特也宣布同时布局 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。总结：牛转熊是好事也是坏事，物极必反，盛极必衰这是自古以来的铁律，任何事物在时间的长河里是不存在万古长青的，熊市暴雷是正常的，在我理解就是泡沫消融，为下一个牛市奠定基础。所以告诉我们一个道理，资本市场玩的是什么，风向！说直白点就是趋势，站在时代风口上，连只猪都能起飞，更何况我们这些时代的弄潮儿呢！现在市场的趋势相信都不用我去说大家都看得很明了！来源：金色财经

金色财经2023-02-20

神州泰岳：公司未与百度在文心一言产品上开展合作

司在nlp，AI等人工智能方面与微软，谷歌，百度，阿里，腾讯等哪些企业有合作呢？神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，公司未与微软、谷歌、百度、阿里、腾讯在自然语言处理（NLP）领域开展合作。投资者：员工持股已解锁，请问减持后要公告吗？谢谢了神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，按照相关规定，减持完成后需要公告。神州泰岳2022三季报显示，公司主营收入32.35亿元，同比上升9.04%；归母净利润3.83亿元，同比上升80.6%；扣非净利润3.33亿元，同比上升94.54%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入11.55亿元，同比上升16.1%；单季度归母净利润1.61亿元，同比上升175.88%；单季度扣非净利润1.24亿元，同比上升120.73%；负债率16.23%，投资收益1842.7万元，财务费用-6050.61万元，毛利率61.0%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为5.46。近3个月融资净流出4524.28万，融资余额减少；融券净流入589.91万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，神州泰岳（300002）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性较差。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标1.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）神州泰岳（300002）主营业务：向国内电信、金融、能源等行业的大中型企业和政府部门提供IT运维管理的整体解决方案,以及以“飞信”、“农信通”为代表的移动互联网开发及运维支撑服务业务。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2023-02-20

主网上线一文速览zkSync Era更新功能

进行兼容适配，比如 Era 主网可使用谷歌云服务存储数据； GPU 和非 GPU 环境，均可用于秘钥生成和设置，并且 GPU 加速仍会优化，以便于未来开发硬件加速设备；本地开发使用官网开发指南，基本可做到一次指令，即可运行的集成开发模式，无需过分调试软硬件环境；但需要提醒开发者注意，目前的 zkSync 仍然是采取“链下计算和存储，链上交易确认”的模式，并且仍然由 Matter Labs 运行节点，因此并非是完全的去中心化，只是会逐步过渡到分布式模式。结语没有一个春天不会到来，zkSync 也顺利迎来自己的初春，如果说 Polygon zkEVM 的发布吹响了新年的号角，那么 zkSync 2.0 便是全面繁盛的预演。在本次的竞赛当中，zkSync Era 的完成度相对较高，其面向开发者和项目的策略也有助于其构建自身的生态系统，并且对于未来的硬件加速和链间扩展性，也有深厚的技术储备。来源：金色财经

金色财经2023-02-20

金色Web3.0日报 | 元宇宙专委会执行会长：ChatGPT为元宇宙按下“加速键”

年9月到11月，该网站在使用方面仅次于谷歌，平均每月访问量为748亿次。 4.The Sandbox将与Fragbite Group子公司合作开发多人跑酷主题游戏模板 2月17日消息，Fragbite Group AB全资子公司Lucky Kat与元宇宙游戏平台The Sandbox签署协议。Lucky Kat将在2022年宣布的合作伙伴关系的基础上，开发一个多人游戏、跑酷主题的模板，以此构建一种允许对The Sandbox上其他头像收藏进行换肤，该模板将首先作为一个独立的体验发布。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-02-20

CNTM能否力挽狂澜,重启AI赛道的辉煌？

全球人工智能领域“浪花翻飞”。一时间，谷歌、微软和亚马逊等科技巨头频频在人工智能领域出手，欲与ChatGPT一争高下。 2023年，各巨头或将在人工智能（AI）领域掀起新一轮鏖战，而这也将成为各主流媒体聚焦的重点。人工智能代币是下一件大事，甚至在CoinMarketCap等价格跟踪网站上也有自己的分类。考虑到它们的相对较新，这些代币中的大多数都表现得非常好。但是我们今天既不讲AGIX，也不讲FET，来讲讲CNTM——这个AI赛道中的隐藏“黑马”。 CNTM简介 Connectome是一个基于区块链核心技术开发的DeFi人工智能投顾平台，支持DeFi产品上链交易、理财产品去中心化AI测评、流动性挖矿、一键式智能投顾、智能客服等。通过大数据多维分析、AI模型演练，为用户提供接近一站式的、定制化人工智能投资顾问服务，为理财产品发行人、投资用户提供全方位的区块链解决方案。 CNTM优势一键操作：CNTM为投资者提供简单的投资操作，降低投资的时间成本。 Al智能投顾：CNTM结合大数据和人工智能进行平台开发，为投资者提供智能投顾服务。 DeFi产品挖掘自动盈利：作为CNTM的核心产品，DeFi智能投顾平台将为投资者提供一键参与DeFi产品挖K服务。智能客服：CNTM首创VHA型人性智能客服，通过模仿人类形象为投资者提供客户服务，并具备数据分析和学习功能，为投资者提供全方位的智能投顾服务。 jinn简介 CNTM的GPT引擎Jinn会对用户的行为进行分类和建模，并将Web3上相应的内容和产品链接给用户。Jinn将提供例如数据分析、自动化交互及网络安全相关的专业建议，帮助用户更快更好的接受到核心信息。降低用户搜索信息准确度所耗费的时间，并提高效率。 CNTM代币情况代币总量共1亿4千万，目前流通量约120W左右，具体流通机制不详 CNTM代币的应用场景为可以使用代币支付使用其人工智能产品，这一点和FET、AGIX等都一样。 CNTM近期利好 1.CNTM 2月25日将与ADA在台湾举办线下会议。 CNTM 2月25日将与ADA在台湾举办线下会议，同时收到清华大学邀请参与AI人工智能技术会议；同时AGIX也是ADA和Ocean深度孵化的项目，预计CNTM将会是ADA和Ocean共同孵化的第二个AI项目。 2.雅虎重金布局AI赛道，CNTM快速借力上位随着OpenAI的爆火，全球各大科技巨头都开始全力布局AI赛道，其中包括雅虎。在与Line合并之后，日本雅虎每年将投入超过1000亿日元用于人工智能技术的投资与开发，致力于成为全球领先的AI公司。日本雅虎与CNTM正式达成了合作，在AI智能搜索方面进行全面的业务合作，雅虎也将为CNTM提供相应的资源与资金支持，致力于共同打造全球第一的AI Web3搜索引擎。此前，CFX宣布将与中国电信合作于今年晚些时候在香港推出首个 BSIM 试点项目。第二天，欧易OKX行情显示，CFX上行突破0.1 USDT，最高涨至0.11 USDT；现报0.09736 USDT，24H涨幅为18.88%。而CNTM与雅虎的合作，势必将超越CFX与中国电信，强势起飞！ 3.AI板块热度不减，CNTM再出重磅消息不止雅虎，日本第一大财团伊藤忠商事在2020年对CNTM进行了第一轮战略投资，目标是创造新的服务，而不仅仅是利用AI技术节省人力和自动化业务。今日伊藤忠商事株式会社已对CNTM进行战略投资。2023年中期计划“Brand New Deal 2023”将围绕CNTM的下一代AI智能搜索引擎Jinn展开。 4.Connectome宣布成立CNTM Grant DAO Fund CNTM Grant DAO 是 CNTM 的一个长期资助计划，旨在资助早期的优质 CNTM BUIDL，以进一步丰富 CNTM 生态体系，项目评审和奖励发放将会定期进行，此外，作为 CNTM Grant DAO 长期资助计划的一部分，CNTM Grant DAO 还将资助除 AI 生态外的 BUIDL、社区等优质团队，持续赋能极客运动。 CNTM价格实时数据今天 Connectome 的实时价格为 0.089625 美元，24 小时交易量为 18,684,875 美元。总结：在众多AI代币中，作为龙头的AGIX已经走得太远了，追高不是一个明智的选择，而CNTM才是大多数用户的战略第一布局标的。在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，CNTM能走多远相信不用我多说，大家还要继续犹豫下去吗？来源：金色财经

金色财经2023-02-20

2023年新风口区块链拍卖赛道 Bounce Finance Tech推出“新创业计划”

ction 2.0相当于去中心化拍卖的谷歌搜索，您可以在其上搜索正在拍卖的区块链资产，Auction2.0的代币是Auction。 Auction3.0是一个聚合交易引擎。用户可以通过账户和私钥完成区块链资产的聚合拍卖，Auction3.0的代币是Bounce Finance Tech(BOFT)。 BOFT继承了1.0和2.0的优质特性，并在此基础上进行优化和升级，创建了一个简单易用的区块链资产拍卖交易平台。固定掉期拍卖，也称为固定价格拍卖，是指拍卖人和参与者同意按照固定价格执行交易的拍卖。如果拍卖人对拍卖资产有明确的价值目标，则使用固定互换拍卖。它为基于区块链的资产提供固定掉期拍卖。它有时间限制并自动执行。拍卖人和参与者同时接收交换的资产。 2023年，Bounce Finance Tech推出“新创业计划”，号召更多人加入全球区块链web3的新世界，共同推动区块链拍卖赛道的新发展。来源：金色财经

金色财经2023-02-20

如何免费铸造元宇宙头像Lifeform Cartoon？

form到手机端，IOS可扫码下载，或谷歌应用商店下载，或APK下载链接。免费铸造nft 连接钱包注册登录打开 APP 后点击“Login with wallet”选择常用的钱包进行连接。不同钱包登录反应有差别，有的比较卡，一直卡着没办法进入下一个环节；可以切换钱包，或者退出重试，或者断开网络重新链接，另外使用钱包时最好打开节点；还也可以使用社交媒体账号登录，系统会自动分配一个钱包地址。初晓链在使用TP注册时，一直没有成功，授权之后依然提示进行授权，后来使用Metamask注册成功了。使用钱包注册登录创建虚拟人物点击“CREATE”创建人物，根据个人喜好进行装扮和编辑，也可以上传或拍摄自己的照片做成NFT。点击“EDIT”可以随时编辑人物；点击INTERACT，体验AI头像创作。编辑确定之后就铸造人物，铸造之后不可以重新编辑。创建人物NFT FreeMint 头像 NFT 免费铸造到3月17日截止，点击MINT，填写邀请人钱包地址可分别获得500积分，积分还不知道有什么用途。填写地址之后就可以Minting free了，跳转到钱包登录确认，gas费差不多是0.5美元，在BSC链上。铸造之后就可以在My NFT看到。点击左上角的钱包标识，看到points就是获得的积分，可以继续邀请好友。 NFT铸造之后，就可以开启体验了，但目前还没有详细的功玩法攻略。填写邀请人钱包地址可分别获得500积分 2月17日Lifeform Cartoon开通铸造第一天，NFT铸造量突破1w，当前铸造人物已超过6.5万个。有玩家整理了Lifeform 项目生态介绍，从赛道竞品，亮点创新，团队和融资，以及路线图做了梳理。 DID赛道一直挺火，很多入口都需要用户持有数字身份，而这次Lifeform Cartoon会不会为用户打开新的元宇宙大门，创作出更酷的体验？还需要等待。 Lifeform Cartoon 项目解读目前Lifeform Cartoon免费铸造，下载和注册环节稍微麻烦，但后续有什么就不清楚了，币安实验室领投的项目，可能会自带光环吧。另外元宇宙+DIA+3D+NFT，会不会碰撞出新的玩法，也值得期待。以上，只是我个人的看法，无投资建议。我是初晓链，我在关注元宇宙和web3。来源：金色财经

金色财经2023-02-20

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