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破除AI数据壁垒数据DAO正当时

私人数据是人工智能训练无法获取的：比如Google Drive和Slacks等公司、个人健康数据或私人信息。其次，如何收集收据：在现有的模式下，数据收集公司获取了大部分价值。Reddit的S-1将数据授权作为主要的预期收入源：“我们预计，我们不断增长的数据优势和知识产权将继续成为未来LLM训练的关键要素。”生成实际内容的最终用户并没有从这些授权协议或人工智能模型本身获得任何经济利益。这种错位可能会扼杀参与积极性——已经有起诉生成式人工智能公司或选择退出训练数据集的运动。更不用说将收入集中在模型公司或平台的手中而不分给最终用户分毫所带来的社会经济影响。 2、数据DAO效应上述数据问题有一个共同的主线：它们受益于来自不同的、有代表性的用户样本的大量贡献。任何单个数据点对模型性能的价值可能都可以忽略不计，但总体来看，一大群用户可以聚集对人工智能训练有价值的新的数据集。这就是数据DAO概念的用武之地。有了数据DAO，数据贡献者可以通过提供数据收获经济好处，并可管理数据的使用方式和货币化方式。数据DAO可以在当前数据领域里的哪些方面做出贡献？下面是一些想法——请注意，这并非一个详尽列表，数据DAO肯定还有其他的机会：（1）现实世界数据在去中心化物理基础设施（DEPIN）领域，Hivemapper等网络旨在收集全世界最新的全球地图数据，方法是通过激励行车记录仪的所有者贡献他们的数据，以及激励用户通过他们的应用程序贡献数据（例如关于道路封闭或维修的数据）。可以将DEPIN视为现实世界的数据DAO，其中数据集是从硬件设备和/或用户网络生成的。这些数据对许多公司都有商业价值，收入将以代币奖励的形式回馈给贡献者。（2）个人健康资料生物黑客是一项社会运动，指的是个人和社区采取DIY的方法来研究生物学，通常是拿自己来做实验。例如，一个人可能会服用不同的益智药物来提高大脑的表现，或者测试不同的治疗方法或环境变化来改善睡眠，甚至还有人给自己注射实验性药物。数据DAO可以通过组织参与者围绕共同的实验和系统地收集结果，为这些生物黑客的努力带来激励。这些个人健康DAO获得的收入，例如来自研究实验室或制药公司的收入，可以回到以自己的个人健康数据形式贡献结果的参与者。（3）用人类反馈强化学习使用RLHF（使用人类反馈强化学习）微调人工智能模型涉及到利用人类输入来提高人工智能系统的性能。通常，人们期待反馈者都是他们各自领域的专家，他们可以有效地评估模型的输出。例如，实验室可能会寻求数学博士的帮助来提高他们的LLM的数学能力，等等。代币奖励可以通过其投机优势在寻找和激励专家参与方面发挥作用，更不用说使用加密支付轨道所提供的全球访问权了。Sapien、Fraction和Sahara等公司都正在这一领域开展工作。（4）私人数据随着可供人工智能训练使用的公开数据越来越少，竞争的基础可能会转向专有数据集，包括私人用户数据。登录墙后面有大量高质量的数据仍然无法访问，例如私信、私人文件等。这些数据不仅可以有效地训练个人AI，而且还包含了在公共网络上无法访问的有价值的信息。然而，访问和利用这些数据在法律和道德上都面临着重大挑战。数据DAO可以提供一种解决方案，允许有意愿的参与者上传和变现他们的数据，并可管理数据的使用方式。例如，Reddit数据DAO允许用户上传他们从Reddit平台导出的Reddit数据，其中包含评论、帖子和投票历史，这些数据可以以隐私保护的方式出售或出租给人工智能公司。代币激励让用户不仅可以通过一次性交易赚取收益，还可以基于使用其数据训练的人工智能模型所创造的价值大小赚取收益。 3、开放问题与挑战虽然数据DAO的潜在好处是巨大的，但也存在一些考量和挑战。（1）激励的扭曲影响从Crypto使用代币激励的历史中可以看到一点，那就是外部激励会改变用户行为。这对利用代币激励来实现数据目的有直接影响：激励可能会扭曲参与者群体和其所贡献的数据类型。代币激励的引入也引入了参与者寻求系统漏洞的可能性，例如提交低质量或捏造数据来让他们的收入最大化。这很重要，因为这些数据DAO的收益机会取决于数据质量。如果贡献偏离目标，就会破坏数据集的价值。（2）数据测量和奖励数据DAO的核心思想是，通过代币激励来奖励贡献者的数据提交，从长远来看，这将成为DAO所获得的收入。然而，考虑到数据价值的主观性，确切地知道应该对各种数据贡献给予多少奖励是极具挑战性的。在上面关于生物黑客的例子中，例如：某些用户的数据比其他用户的数据更有价值吗？如果是，决定因素有哪些？对于地图数据来说：某些地区的地图信息是否比其他地区更有价值？这种差异如何量化？（通过计算数据对模型性能的增量贡献来衡量人工智能中的数据价值这方面的研究非常活跃，但这种方法可能需要大量的计算。）另外，建立健全的机制来验证数据的真实性和准确性至关重要。如果没有这些措施，系统可能容易面临欺诈性数据提交（例如创建虚假账户）或Sybil攻击。DEPIN网络试图通过在硬件设备级别进行集成来解决这个问题，但是依赖于用户贡献的其他类型的数据DAO可能容易受到操纵。（3）新数据递增量大多数开放网络已经被用作训练目的，因此数据DAO操作员必须考虑，通过分布式方式收集的数据集是否真的是开放网络上现有数据的增量和附加，以及研究人员是否可以从平台上获得这些数据或通过其他方式获取这些数据。上述想法强调了收集全新数据的重要性，这些数据超越了现有的数据，导致了接下来的考量：影响大小和收益机会。（4）评估收益机会从本质上讲，数据DAO正在构建一个双边市场，将数据买家和数据贡献者联系起来。因此，数据DAO的成功取决于能否吸引稳定且多样化的、愿意为数据付费的客户群。数据DAO需要识别和验证其最终需求，并确保收益机会足够大（无论是基于总量还是基于单个贡献者），以激励所需数据的数量和质量。例如，创建一个用户数据DAO来汇集个人偏好以及出于广告目的浏览数据的想法已经讨论了好几年了，但最终，这样一个网络能够传递给用户的收益可能微乎其微。（作为对比参考，Meta在2023年底的全球ARPU为13.12美元。）随着人工智能公司计划在训练方面投入数万亿美元，分给每个用户的数据收益可能足以吸引大规模贡献，这就给数据DAO提出了一个有趣的问题：“为什么是现在？” 4、攻克数据墙数据DAO代表了一种潜在的光明前景，可以生成新的高质量数据集，并攻克人工智能领域里的数据墙。具体如何实现还有待观察，但我们很高兴看到这个领域的发展。来源：金色财经

金色财经06-18 15:38

73%高净值富人都在做！AI炒作后，马斯克将布局目光转向“这传统资产”……

尤其是让英伟达(NVIDIA)和谷歌(Google)等科技巨头受益。 (来源:Bezinga) 然而，在AI公司被炒作的背景下，马斯克将注意力转向了更成熟的细分市场，他并不是唯一一个这样做的人；最近，罗斯柴尔德家族以超过1.97亿美元的价格将这项资产卖给了荷兰政府，而奥普拉·温弗瑞以1.5亿美元的价格出售了同一项资产，获利6200万美元。杰夫·贝佐斯也加入了这一潮流，投资7000万美元于这一资产类别：美术。瑞银调查显示，73%的超高净值美国人将艺术视为一种多元化策略，其理由十分充分。1995年至2022年间，蓝筹艺术品的表现比标准普尔500指数高出136%。 2023年，蓝筹艺术品销量超过了疫情前的水平。据德勤称，价值1.7万亿美元的艺术品和收藏品市场预计未来五年将增长58%。另外，《华尔街日报》(WSJ)将艺术品评为“地球上最热门的市场之一”。根据花旗银行1995-2021的数据，在主要资产类别中，艺术品与公开股票的相关性是最低的之一。人们普遍认为，投资毕加索、巴斯奎特和康多等知名艺术家的艺术作品需要大量财富，但Masterworks等平台允许投资者购买代表艺术品部分所有权的股份。这使得投资者能够以拥有整件艺术品的成本的一小部分，购买布拉德·皮特、莱昂纳多·迪卡普里奥和碧昂丝等名人也喜欢的资产类别。根据瑞银2023年亿万富翁报告，相当一部分超级富豪收藏家打算在2023年下半年至2024年维持或增加艺术品投资，与往年一致。信心依然高涨，77%的受访收藏家对未来六个月的艺术品市场表现表示乐观，凸显了其韧性。花旗的研究结果表明，即使只将5%的资金适度分配给当代艺术，在几乎所有情况下都能显著提高投资组合的长期表现。尽管这些统计数据令人信服，但许多投资组合主要由股票和债券组成，这主要是因为艺术品投资的复杂性和高成本。对于大多数投资者来说，大规模参与艺术市场仍然在财务上难以承受。然而，像杰作正在让大众能够接触到Banksy和Picasso等知名艺术家的数百万美元艺术品。 Masterworks已成功退出21次，年化净回报率高达14.6%至36.2%。对于那些希望效仿亿万富翁艺术品投资者的人来说，Masterworks是进入艺术品投资领域的关键门户。

秉哥说市06-18 13:32

解读Cookie3：以创新MarketingFi 重塑 Web3 营销生态

显著的比例。大部分预算都被广告巨头如 Google 和 Facebook 所占据，用户的注意力被商品化却没有得到公平的回报。大约 95% 的营销预算浪费在没有转化的用户上。此外，不相关的广告推送和频繁的广告打断用户体验，加剧了用户对广告的反感和抵制。用户的数据被收集和分析用于商业目的，使他们的隐私和数据安全受到威胁，进一步影响了对平台的信任度。随着广告数量的增加，用户逐渐对广告产生疲劳，甚至主动忽视广告内容。这种现象不仅降低了广告的有效性，还浪费了企业的营销资源。为了应对这些问题，越来越多的企业开始转向更具互动性和用户参与度的营销策略，如任务和空投奖励，这种方法不仅提高了用户的参与度，还能够更公平地分配营销价值。为了应对这些问题，我们今天介绍的 Cookie3 项目通过 MarketingFi 和 AI 数据层，致力于创建一个去中心化的营销经济，提升用户参与度和投资回报率，同时为用户、创作者和企业带来更公平的价值分配。 1. 基础信息 Cookie3 旨在通过利用 Web3 技术和 AI 创建去中心化的营销经济（称为 MarketingFi），彻底改变数字营销。这一系统通过令牌奖励用户，为他们在生态系统中的贡献提供公平的回报。Cookie3 提出了 MarketingFi 概念，通过去中心化的框架重新定义营销经济。它结合 Web2 和 Web3 的营销渠道，利用 AI 识别最有价值的受众，并通过令牌或链上和链下奖励进行回报。这种方式可以最小化营销浪费，促进生态系统的增长。 1.1 项目信息项目名称：Cookie3 推特：448K粉丝 Discord：185K成员电报：184K粉丝 1.2 代币信息代币名称：Cookie 代币总量：10亿枚 TGE时间：北京时间 2024 年 6 月 13 日 18 点上所情况：计划在 Bitget、Bybit、MXEC 和 Kucoin 等交易所发行。 2. Cookie3的项目背景 2.1 团队背景 Cookie3 由一支经验丰富的专业团队创立，包括联合创始人兼 CEO Filip Wielanier、联合创始人兼 CTO Wojciech Piechociński 以及首席数据官 Patrycja Sawicka。团队成员在区块链、AI 和数据分析领域拥有丰富的经验，为项目的发展提供了坚实的技术和管理支持。 2.2 融资情况 Cookie3 在其发展过程中共筹集了550万美元的资金。最近的一轮种子轮融资于2022年8月3日完成，筹集了330万美元，领投机构为 The Spartan Group。其他参与投资的机构包括 LD Capital、Hartmann Capital、OrangeDAO、Big Brain Holdings 和 Jsquare 等。另外，80 万美元的融资是通过在 Polkastarter 和 ChainGPT Pad 上进行的 IDO 向公众开放的。 Polkastarter IDO 注册已结束，ChainGPT Pad IDO 于 6 月 12 日和 11 日完成。 2.3 合作情况 Cookie3 与多个知名机构建立了战略合作关系，包括 Spartan Group、Animoca Brands 和 ChainGPT。这些合作伙伴不仅提供了资金支持，还为项目带来了宝贵的行业资源和战略指导。 3. Cookie3的商业价值 3.1 解决的问题营销预算浪费：传统的 Web2 营销模式中，大量营销预算被广告巨头如 Google 和 Facebook 占据，导致高达95%的预算浪费在没有转化的用户身上。用户数据隐私：用户的注意力被商品化，隐私和数据安全问题严重，影响用户体验和信任度。无效的广告投放：不相关的广告推送和频繁打断用户体验，导致用户对广告的反感和抵制。 3.2 解决方案 MarketingFi 模型：结合链上和链下数据分析及 AI 技术，通过去中心化框架重新定义营销经济。利用 $COOKIE 代币，实现营销价值的锁定和公平分配。 Cookie3 Analytics：提供类似 Google Analytics 的全面数据分析工具，帮助项目方追踪和优化网站流量及用户行为。 Cookie3 Airdrop Shield：确保空投分发给优质用户，避免代币被机器人或 Sybil 攻击者滥用。 Cookie3 Affiliate：汇聚了超过18000个 KOL，覆盖超过4亿粉丝，帮助项目方实现更广泛的用户覆盖和更高的转化率。 3.3 市场容量与市场机会人工智能和数字营销行业：目前价值超过7200亿美元，预计到2030年将增长至2.5万亿美元。Cookie3 在这一快速扩展的市场中具有巨大潜力。 Web3 营销：随着去中心化技术和区块链的普及，越来越多的项目需要高效、透明和公平的营销解决方案。Cookie3 提供的 MarketingFi 模型正好满足了这一需求。 3.4 增长预估用户增长：当前已被超过300个 dApps 集成使用，每天新增用户数超过2个，预计在牛市来临和项目大量上线时将迎来更大的增长高峰。市场份额：通过不断优化产品和扩大市场覆盖，Cookie3 有望在 Web3 营销领域占据重要位置，成为行业标杆。投资回报：随着 $COOKIE 代币的多重应用场景和奖励机制，持有者将获得丰厚的回报，进一步推动平台的增长和用户参与度。 4. Cookie3的经济学 4.1 角色用户：在 MarketingFi 经济中，用户不仅是消费者，还是项目的共同拥有者和共同创作者。他们因发现并参与合适的项目而获得报酬。创作者：品牌与影响力者（KOL）合作，通过特定渠道和转化事件获取用户，并根据其在各种活动中的表现获得奖励。企业：企业利用数据、AI 和钱包分析，将营销预算分配给会成为项目推动者和支持者的用户，从而增加生态系统的价值。 4.2 COOKIE代币经济学 1. 代币功能 $COOKIE 代币是 Cookie3 生态系统的核心，它在多个方面发挥作用：价值分配：$COOKIE 代币锁定了所有产品和平台的价值，并以奖励的形式重新分配给 $COOKIE 持有者。这种机制确保了所有参与者的公平收益。奖励机制：持有 $COOKIE 代币的用户可以获得奖励、空投以及独家体验的访问权限治理权：持有 $COOKIE 代币的用户还可以参与平台治理，决定 Cookie DAO 财库的使用方向，影响平台的未来发展。 2. Staking $COOKIE 代币拥有全面的质押功能，提供有竞争力的质押奖励。质押代币的用户不仅可以获得额外的收益，还能在生态系统中获得更高的影响力和权利。 3. 多重空投持有 $COOKIE 代币的用户可以参与多个项目的空投，这些项目使用 Cookie3 Airdrop Shield 来确保空投代币的分发质量。通过这种方式，用户能够不断获得新的代币和项目的参与机会。 4. 协议费用部分 Cookie3 Affiliate 协议费用将转化为奖励，分配给 $COOKIE 代币持有者。这个机制不仅增加了代币的使用场景，还提升了用户的参与积极性。 5. 市场评分提升持有 $COOKIE 代币的用户将提升他们的 MarketingFi 评分，从而在生态系统中获得更多的投资机会和参与项目的优先权。 6. 专属访问 $COOKIE 代币持有者可以获得 Cookie3 新产品的白名单访问权限，以及代币门控平台的独家功能。这种专属访问不仅增加了用户的忠诚度，还提升了平台的用户活跃度。通过这些多样化的功能和应用场景，$COOKIE 代币不仅在生态系统内创造了一个公平和高效的价值分配机制，还通过激励和奖励机制提升了用户的参与度和平台的整体价值。 5. 产品与技术 5.1 Cookie3的产品线 Cookie3 Analytics：一个 B2B 应用程序，帮助营销人员跟踪从链上到链下的活动表现，确定最有效的渠道和活动。 Cookie3 Airdrop Shield：确保空投分发给优质用户，而不是机器人或 Sybil 攻击者。 Cookie3 Affiliate：一个允许企业启动和管理联盟活动的平台，创作者可以选择适合他们的活动并获得报酬。 5.2 关键技术 Cookie3 的技术基础源于多年的研究和开发，包括链上和链下分析、AI 工具和行为特征映射。其核心功能包括：无需 Cookie 的分析基于表现的奖励跨链操作数据驱动的决策 6. 总结 Cookie3 通过其独特的 MarketingFi 模型和强大的数据分析能力，致力于解决传统营销中的诸多痛点，提升营销效率和用户体验。随着 Web3 生态系统的扩展和市场需求的增加，预计 Cookie3 的用户群体和市场份额将快速增长。其代币经济学设计确保了代币的公平分配和市场的长期稳定，未来有望成为数字营销领域的领先平台，为用户、创作者和企业带来更多价值。 Cookie3 将于2024年6月13日18:00正式上线 $COOKIE 代币，已经参与IDO或者对项目感兴趣的朋友们可以关注一下。（投资有风险，注意请勿追高，本文不作为投资推荐。）其他什么是MarketingFi？ MarketingFi 是一种创新的去中心化营销经济模型，由 Cookie3 提出。它结合了 Web2 和 Web3 的营销渠道，通过利用人工智能和区块链技术，识别并奖励最有价值的受众。MarketingFi 通过分配代币或链上和链下的奖励，最小化营销浪费，促进生态系统的增长。与传统营销不同，MarketingFi 将价值从广告巨头转移到用户和创作者，创建一个透明且公平的价值分配系统，激励持续参与和支持的优质用户。来源：金色财经

金色财经06-18 08:20

高盛追加标普500指数年底目标价！最高看涨至6300点

伟达（NVDA）、 Alphabet（GOOGL）、亚马逊（AMZN）和Meta（META）—— 它们合计上涨了45%，占该指数市值的25%。这五只股票的每股收益增长了84%，而普通股票的每股收益增长了5%，这是因为人们对人工智能的热情推动了估值的上升。他们表示：“我们现在预计，截至年底，目前自下而上共识预期显示的2025年每股收益预期将为279美元，仅下调2%，为历史平均修正值的一半。”但他们仍将2024年和2025年的每股收益预期分别定为241美元（增长8%）和256美元（增长6%），因为他们认为对明年的普遍盈利的预测“过于乐观”。他们的估值模型显示，标普500指数的市盈率到年底将达到20.4倍，比目前的21.1倍低3%。高盛还列出了标普500指数可能面临的其他情景，例如“追赶”情景（即其他股票跟上大型股的上涨步伐），那么该指数年底将收于5900点，届时标普500等权重指数的市盈率将扩大至18倍，达到疫情前的最高水平。他们还指出一种“下跌”情景，即该指数年底将达到4700点。科斯汀及其团队表示：“当今市场领导者面临的主要风险是：当前分析师的估计被证明过于乐观”，而人工智能的乐观情绪会给上涨带来更高的门槛。第三种情景是“大型股持续表现优异”，那么该指数收盘价将达到6300点。第四种情景是，如果投资者开始对经济持谨慎态度，并开始消化更高的经济衰退风险，那么该指数收盘价可能达到4800点。科斯汀表示：“尽管我们的经济学家仍预测美国经济增长高于市场共识，但进一步疲软的增长数据可能会重新引发人们对经济放缓的担忧，并将标普500指数市盈率推低至18倍。”在这种情况下，投资者可能会“倾向于购买那些被认为安全的大型股，从而推高整体股指相对于等权重指数的溢价，并限制一些下跌空间。” 他们表示，这种下行风险也将受到美联储的限制，如果经济数据开始恶化，美联储将有更大的降息空间。科斯汀和他的团队还补充道，美国大选仍然是股市面临的一个主要风险。从历史上看，在大选年，该指数在10月下旬至11月初之间下跌了4%，但大选结束后股市往往会反弹得更高。

金融界06-18 07:59

高盛预测：标普将飙升至5600点，科技巨头驱动市场强劲回报

Heidi06-18 01:24

深入探讨去中心化人工智能（DeAI）及其重要性

来自研究机构、私营公司或少数开源组织。Google、OpenAI、IBM、AWS 和 Microsoft 是一些主要参与者。去中心化 AI 的需求中心化 AI 存在其问题。试想一下，单点故障意味着一次漏洞可能会危及所有内容。相比之下，去中心化 AI (DeAI) 通过将数据分布在多个节点上，使系统更安全。如果一个节点受到攻击，其余节点仍能正常运作。这种设置还使用户对其数据拥有更多控制权，尤其是在利用完全同态加密 (FHE) 和零知识机器学习 (ZKML) 等技术时，降低了隐私风险。审查是中心化系统的另一个重大问题。一个实体可以控制和操纵信息。相比之下，去中心化 AI 分布控制，难以让任何单一实体主导叙述。这确保了信息保持可访问并免受不当影响。透明度是我认为的关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以随时检查和验证决策。这种开放程度解决了中心化系统中隐藏偏见和不透明过程的问题。此外，它允许更多人参与并贡献。例如，拥有闲置计算空间的人现在可以通过去中心化计算提供商如 Akash 和 Render 出租。去中心化模型还限制了中央实体的权力，防止 AI 被滥用于不公平的目的。通过促进协作和知识共享，它利用集体智慧和更大的治理，导致系统更稳健、更开放和更准确。加密技术在其中充当了促进者，将最好的两方面结合在一起。它提供了对顶级服务、计算、模型和数据的访问，同时为每个利益相关者提供激励循环、安全性和隐私。这种协同作用确保 DeAI 不仅有效，而且公平和安全。 DeAI 的实际应用以下是 DeAI 领域的一些关键应用：行业应用医疗保健 DeAI 通过实现医疗机构之间的安全、私密的数据共享来增强医疗保健。 AI 算法可以分析匿名数据以识别模式、预测疾病爆发并个性化治疗计划。例如，患者可以私下分享他们的数据给医院，并确保只有他们自己拥有数据，没有其他人。金融去中心化金融 (DeFi) 是 web3 的最大子生态系统之一。AI 可以帮助增强风险管理和交易。这些协议使用 AI 评估风险、预测资产价格并优化交易策略。例如，许多项目正在开发有效资产管理、AI 驱动的自动化做市商 (AMM) 工具等。安全和欺诈检测 AI 算法可以通过分析交易数据中的模式和异常来帮助系统检测和防止欺诈。这增加了 web3 协议的安全性。例如，在 NFT 生态系统中，AI 可以帮助识别假冒资产，确保完整性。内容/情感生成 AI 可以用于创建故事情节、传说、游戏机制等。例如，web3 游戏可以使用 AI 从文本描述生成游戏内容，智能合约管理角色画像和物品等资产的所有权。此外，了解用户对某个类别、问题或市场的看法非常有价值。Kaito 和 Nansen 等工具旨在提供这种情报。 AI 代理和自动化有项目正在为各种领域的任务构建自主 AI 代理，从客户服务到供应链管理。这些代理可以由任何人创建或在协作努力下创建，所有利益相关者都可以无缝地自动获得奖励。用户体验 web3 的用户体验并不是最好的，但模型可以通过个性化推荐和行为预测来提升这一体验。去中心化的社交网络是一个很好的例子，允许用户选择内容推荐的算法或根据自己的喜好策划他们的 feed。生态系统管理激励结构利益相关者可以通过提供数据、计算能力或开发算法获得奖励（赚取代币）。动机在于，存在强大的需求驱动因素，促使人们聚集在一起，合作解决难题，同时也能公平地获得时间和努力的回报。成本效率 DeAI 平台可以通过利用分布式网络中的未使用资源大幅降低成本。它们消除了对昂贵数据中心的需求，并确保资源被最大化使用。例如，Akash Network、Aethir 和 Render 等项目允许用户租用他们未使用的计算能力用于 AI 任务，提高了效率。治理 DeAI 还可以用于改进治理流程，特别是对于协议和去中心化自治组织（DAO）。 AI 可以自动化声誉管理和奖励，确保在 DAO 中公平地认可贡献。推动加密与 AI 结合领域发展的催化剂加密与 AI 结合的交叉领域有几个强劲的催化剂推动其发展。让我们来看看其中的一些。首先，生态系统的资金一直在增加。过去一年中，共有 10.2 亿美元被投入到 136 轮融资中，平均每轮 750 万美元。Hack VC、Variant、Paradigm 和 Polychain 等著名投资者正在进行重大投资。这一资本的涌入正在为该领域的研究和创新提供动力。其次，这项技术旨在提供比中心化系统更具成本效益的替代方案。它可以将潜在的运营成本降低近 50%，高效处理大数据量，并同时提供安全性和隐私性。例如，Akash 声称与 AWS、GCP 和 Azure 相比，其计算提供的成本降低了 85%。从市值来看，该领域的领先项目，如Bittensor、Akash、Render、Worldcoin，在过去的一年里在二级市场上表现异常出色。这些项目一直是 web3 中表现最好的资产之一。根据 Coinbase 的报告，Crypto x AI 品类在品类层面也表现明显出色。 2024 年 4 月，NVIDIA 公布的业绩非常出色。以下是一些新闻中的数据：他们报告称 2024 年第一季度的收入为 260 亿美元，比 2023 年第四季度增长 18%，比去年同期增长 262%。 2024 年第一季度每股摊薄 GAAP 收益为 5.98 美元，比上一季度增长 21%，比去年同期增长 629%。这些数字相当亮眼。中心化服务的宕机事件最近，所有中心化服务（包括 Google.com、ChatGPT、Perplexity）都同时宕机，而所有 Web3 服务则完好无损地运行着。Akash Network 的创始人在此事件期间发出了这样一条推文。由于这些以及许多其他类似的举措、事件和创新，这个领域正在快速发展。领先的远见者生态系统正在积聚势头，这要归功于一些关键行业人物的支持和参与。 Erik Voorhees ShapeShift 的创始人和推特上的大人物，推出了 Venice AI，旨在创建一个无需许可的替代品，替代类似 ChatGPT 的流行 Web2 大语言模型（LLM）。 Venice 侧重于用户隐私和反审查，利用开源技术提供未经过滤和无偏见的信息。 Emad Mostaque Stability AI 的创始人和前 CEO，已辞职，全身心投入 DeAI，他正在构建 Schelling AI。他认为，随着 AI 变得越来越关键，透明和分布式治理将变得非常重要。 Niraj Pant 前 Polychain Capital 的 GP，现正在构建 Ritual.net。这个平台旨在为 AI 构建一个主权执行层，允许开放和无需许可的创建、分发和改进 AI 模型。 Ritual.net 的第一阶段 Infernet 允许开发者通过智能合约和链下访问模型。存在的问题虽然去中心化 AI 提供了许多好处，但它也面临着需要注意的重大挑战。以下是当前面临的主要问题：初始设置成本和挑战建立一个 DeAI 网络面临相当大的困难。构建必要的基础设施和吸引参与者需要大量的时间和资源。这个冷启动问题突显了吸引早期采用者的强大激励措施的必要性。然而，在未达到临界质量之前，网络难以获得牵引力。增加的协调需求管理一个去中心化网络非常复杂。同步多个节点和利益相关者，确保数据一致性，维护安全性，并以成本效益高的方式运营需要大量努力。虽然这种协调体现了加密 x AI 的精髓，但有时可能变得低效和繁琐。可扩展性挑战网络在可扩展性方面面临挑战。在不降低性能的情况下处理不断增加的数据和交易是当今的一个重大挑战。由于节点运行时间的差异，去中心化网络可能会遇到延迟和带宽问题，影响整体效率。诸如分片之类的解决方案仍在发展中，可能无法完全缓解这些问题。资源获取公司在获取最先进的资源方面往往会遇到障碍。主要的中心化提供商可以大量投资于最新的硬件和软件，赋予他们竞争优势。相反，DeAI 项目由于资金有限，可能落后，影响其性能和能力。例如，NVIDIA 倾向于优先为像 GCP、Azure 和 AWS 这样的大型用户分配资源，而不是他们的 Web3 对手，因为需求更高。然而，对于 Web3 提供商来说，当前供应超过需求，或者他们可能仍处于初期建设阶段。法规和法律挑战加密在很大程度上处于法规的灰色地带。缺乏明确的监管框架可能会导致法律风险和不确定性。在去中心化环境中遵守 GDPR 等法规变得更加困难，导致全球范围内持续的斗争。加密 x AI 的未来加密和 AI 的融合有望催生创新项目和应用，解决现实世界的挑战。在我们即将发布的博客中，我们将深入探讨加密的几个关键子类别。我们将探索零知识机器学习（zkML），如 Modulus Labs 和 Giza 等项目，开发以模型推理为中心的产品。此外，我们还将研究去中心化云计算提供商如 Render、Akash Network 和 Aethir，强调它们在提供可扩展且具有成本效益的传统云服务替代方案中的作用。还有许多其他类别，包括 AI 代理、消费者应用和 Web3 游戏，正在蓬勃发展，如 Prime、Nim Network 和 AI Arena 等项目在这一领域运作。虽然列表可以继续扩展，但我们将把进一步的探索留待下一篇博客文章中。在这个领域中，有着悠久历史和成功记录的几个项目包括： Bittensor：这个项目正在开发一个去中心化网络，通过区块链激励参与者共享 AI 模型和数据集，使用“子网”奖励贡献。 Fetch：致力于自主 AI 代理市场，Fetch 提供与 ChatGPT 和 Slack 等顶级服务的集成，通过简单的 API 集成实现对齐。 Akash Network：专注于构建一个提供云计算资源的去中心化市场，Akash Network 使用其 AKT 代币进行治理、安全和网络内的交易。结束语我坚信去中心化 AI（DeAI）有望成为游戏规则的改变者，我们才刚刚开始见证其在生态系统中的增长。 DeAI 体现了透明性、协作和全球影响的原则。正如我们所讨论的，它正在重塑各个关键领域。 Render、Akash 和 Worldcoin 等项目凭借其显著的吸引力和资金，不仅展示了这一领域的巨大潜力，还预示了未来几年可能会经历的显著增长。展望未来，我们将深入探讨加密 x AI 的子类别，继续探索这一动态领域。未来光明，我们才刚刚开始。来源：金色财经

金色财经06-17 16:51

3EX品牌全新升级后带来了哪些变化？

用，用户可以在Apple Store或Google Play中下载最新版本。这确保了无论用户在何处，都能享受到3EX提供的优质服务和先进技术。我们期待看到这些新功能如何在实际操作中帮助用户实现交易效率的提升，并继续关注3EX如何在未来继续引领市场创新。 3EX相关链接：社媒Linktree：https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经06-17 16:01

DeFi 演进之路：如何进一步优化用户体验？

你可以使用指纹、Face ID 或 Google Chrome 个人资料访问你的钱包协议可以代为支付Gas费支持批量交易与 Coinbase 账户集成 - 你可以使用你的 Coinbase CEX 账户余额支付你的 Web3 钱包交易费用使用 Coinbase Smart Wallet，你可以在不到一分钟的时间内开始链上交易。你可以在 35 秒内从没有钱包到铸造一个 NFT。 2. Fuse Fuse 是 Solana 的第一个智能钱包，本周早些时候上线。 Fuse 将在 Solana 上创建个人智能账户的过程简化为几次点击，并且有许多有趣的功能： Gas抽象 - Fuse 充当一个“油箱”，代你支付Gas费支出限制 - 为任何代币和时间框架定义支出限制。这一功能特别有助于安全钱包恢复 - 使用从电子邮件到冷钱包的任何东西作为双重验证（2FA）系统直观的 CEX 风格用户界面根据 Fuse 背后公司 CEO 的说法，Fuse 的目标是成为一个 Web3 储蓄账户，而不是像 Phantom 那样专注于生态系统集成。 3. Infinex 最后，让我们谈谈 Infinex。 Infinex 是一个 UX 层项目，由著名的 OG DeFi 协议 Synthetix 的创始人创建。Infinex 在用户体验方面是一个游戏规则的改变者。以下是原因：除了其 Web2 风格的钱包身份验证功能（Fuse 和 Coinbase Smart Wallet 也支持该功能）外，Infinex Wallet 还具有链抽象功能。 “链抽象”指的是 Infinex Wallet 使跨链转账变得毫不费力，消除了桥接过程的复杂性。想象一下，能够将你的资产从一个 Solana dApp 转移到一个 Arbitrum dApp，而无需使用跨链桥。这就是 Infinex 能实现的。此外，钱包还将具有许多应用内集成功能。不过，目前 Infinex 仍处于主网测试阶段，只有少量集成上线。这些就是我今天想介绍的三个新的 UX 解决方案。在 DeFi 大规模普及方面，我们还处于早期阶段，但像 Infinex、Fuse 和 Coinbase Smart Wallet 这样的项目的发展让我对未来充满信心。 DeFi 已经提供了传统金融投资者只能梦寐以求的疯狂收益机会。现在的目标是让普通人也能轻松进入 DeFi 世界。链上 Alpha Pendle 成为 TVL 前五的 DeFi 协议 Pendle 是我最看好的 DeFi 项目之一。 2024 年初，Pendle 的 TVL 不到 2.5 亿美元。现在它的 TVL 已接近 70 亿美元。只要它的团队继续集成提供非常有吸引力收益机会的热门协议，我预计该协议将继续增长。 DeFi 的最新动态 ZKsync 推出了 ZK 代币。其代币供应的 17.5% 分配给空投 Symbiotic，一个新的主要重质押协议，上线。上线不到 24 小时，其 TVL 超过 2.4 亿美元 Solana 的第一个智能钱包 Fuse 上线。Fuse 提供钱包恢复和 2FA Fantom 的新一轮空投活动提案上线 Berachain 的公共测试网 bArtio B2 已上线。与其互动可能让你有资格获得空投 Polygon 推出了社区资助计划，未来十年内将分配 10 亿 $POL 代币。MATIC 将很快过渡到 POL 代号 Solana Labs 推出了 Bond，这是一个为希望在 Solana 上推出客户忠诚度计划的企业提供的技术堆栈 Lido 推出了与 Symbiotic 合作的“重质押金库”。Symbiotic 是一个由 Paradigm 支持的新重质押协议 Optimism 推出了无许可的故障证明，旨在变得更加去中心化 pSTAKE Finance 在 Thruster 合作下推出了其代币 $PSTAKE 于 Blast 上 Massa Labs 宣布推出 Massa 去中心化 DNS。Massa 的链上网络直接在区块链上托管 dApp 的前端和后端 Arbitrum 提议 BOLD 升级，成为第二阶段以太坊 Rollup。BOLD 将通过使任何人成为 Arbitrum 验证者来提高网络安全性 Sociocat 推出了其“问答赚取”激励计划 deBridge 推出了 deBridge P2P，一个 DeFi 的 OTC 桌面平台。deBridge P2P 允许在 13 条链上完全按照你的条件进行 OTC 交易 Wormhole 为 $W 代币持有者推出了质押。据传前 10,000 名 W 质押者将获得 Monad 的空投 Binance Labs 投资了以太坊 L2 项目 Zircuit 来源：金色财经

金色财经06-17 16:01

5月共40个国产厂商入围全球手游发行商收入榜TOP100，合计吸金21.1亿美元

总体来看，全球手游市场在苹果IDFA和Google广告ID等隐私政策的影响下，中重度游戏收入有所下降，但休闲游戏特别是混合休闲手游内购收入的激增，表明了市场结构正在发生深刻变化。《金铲铲之战》与《火影忍者》等游戏也在本月表现出色，通过内容更新和活动吸引玩家，实现收入的显著增长。

金融界06-17 14:31

苹果想在拥抱生成式人工智能的同时避开众多陷阱

至是有害的回复，由此受到了严格的审查。Google核心搜寻引擎的人工智慧摘要功能建议人们吃石头，在披萨上涂抹胶水。Google的人工智慧影像产生器不显示白人的影像，同样引起了轩然大波。 Apple希望避免类似的可能损害自己品牌的失误。该公司长期以来一直将自己定位为负责任、注重隐私的科技龙头，可以建立让客户全家都安全的数字避难所。例如，当马克·朱克伯格受到剑桥分析丑闻影响时，苹果行政总裁蒂姆·库克就公开指责过他。库克说，他不会陷入这样的境地。苹果称，该公司没有储存私人资料，也没有利用这些资料来训练其人工智能模型。苹果在台上展示的影像产生器版本没有显示出建立逼真图片的能力，从而有可能避开人们对“深度伪造”的担忧。截至目前，苹果仍没有发布可以自主地为使用者执行各种任务的所谓的人工智能“代理”——这是其他公司注重的一种热门产品，但一旦出错，风险也更大。即使是苹果与OpenAI的高调合作，也存在一些限制，似乎是为了让iPhone制造商在其无法控制的系统出现响应错误时保持一定的距离。苹果的Siri语音助手只有在使用者明确授权苹果后，才会向ChatGPT发出提问。苹果也很快表示，与OpenAI的合作并不是排他性的。未来，苹果可能会与包括Google在内的其他人工智慧聊天机械人开发商合作。（苹果不与单一公司独家合作可能还有另一个原因：苹果之前与Google达成的让Google成为iPhone预设搜寻引擎的协议成为了一起反垄断案的基础。）不过，如果要限制人工智能的风险，苹果推出的产品可能会少一些令人惊叹的因素。“苹果正试图把人工智慧装进盒子里，让它变得非常普通，”宾夕法尼亚大学沃顿商学院研究人工智能的教授莫利克（Ethan Mollick）说，“OpenAI就是要让你接触到这个东西的全部怪异之处，这正是它强大的地方。” 苹果希望透过提供个性化的人工智能建议来实现其人工智慧产品的差异化——但苹果表示，它将在不实际收集和储存个人资料的情况下做到这一点。苹果之所以能做到这一点，是因为许多工都是在装置上处理的，这意味著该公司不需要向外部伺服器传送请求。对于必须发送到伺服器的更复杂的任务，苹果表示将依靠一种新的“私有云计算”模式，对使用者资料进行加密。该公司在加密使用者资料和让外部专家验证其资料安全性的方法上有著良好记录。尽管如此，苹果在隐私方面的预防措施仍招架不住所有的批评者。经营著另一家与之竞争的人工智能初创公司，长期与OpenAI（有时也与苹果）关系不睦的马斯克表示，如果ChatGPT整合到装置的作业系统中，那么他的公司将禁止苹果装置进入。 “苹果其实不知道把你的资料交给OpenAI会发生什么。他们是在背叛你，”马斯克在X上发帖说。这很可能只是马斯克的酸葡萄心理在作怪，但鉴于苹果装置上共享了大量个人资讯，我们有理由对Apple的隐私保护提出更高要求。无论Apple多么谨慎，在人工智慧的青少年阶段，必然会出错。库克已经承认了这一点：他在接受《华盛顿邮报》采访时承认，他不能百分之百保证苹果的人工智能不会产生幻觉或编造资讯。 “我知道，还有可能发生一系列可怕的事情，”他说，“这就是为什么我们致力于在这个领域深思熟虑。”

金融界06-17 07:32

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