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a16z领投AGI算力市场协议Gensyn 4300万美元一文读懂Gensyn

公司正越来越多地降低这项技术的可及性；OpenAI的GPT-3.5或者4名义上可以公开使用，但它位于API后面，只有Microsoft可以访问其源代码。数据：AGI深度学习模型需要大量数据——包括标记的和未标记的——并且通常随着数据量的增加而改进。GPT-3 接受了 3000 亿个单词的训练。标记数据尤为重要，训练AGI需要的数据集集中在一些大公司手中。比如一个冷知识：每次你解决reCaptcha访问网站时，你都在标记训练数据以改进谷歌地图。去中心化AGI计算存在的困难去中心化计算可以创造一个更便宜、更自由的基础来研究和开发人工智能。但去中心化AGI存在着工作验证难题，如何知道第三方已完成你请求的计算？工作验证难题有两个因素：状态依赖，高计算费用。状态依赖：神经网络中的每一层都连接到它之前的层中的所有节点。这意味着它需要前一层的状态。更糟的是，每一层的所有权重都由前一个时间步决定。因此，如果你想验证是否有人训练了一个模型——比如，通过在网络中选择一个随机点并查看你是否得到相同的状态——你需要一直训练模型直到那个点，这计算量非常大。高计算费用： 2020 年 GPT-3 单次训练的成本约为 1200 万美元，比2019 年 GPT-2 训练的估计值约 43,000 美元高出 270 倍以上。一般来说，最好的神经网络的模型复杂度（大小）目前每三个月翻一番。如果神经网络更便宜，和/或如果训练代表更少的模型开发过程，那么可能来自状态依赖的验证开销是可以接受的。如果想降低深度学习训练的价格并去中心化控制权，需要一个系统来不信任地管理状态相关的验证，同时在开销和奖励那些贡献计算的人方面也很便宜。 Gensyn如何去中心化AGI计算 Gensyn协议将世界上所有的计算联合到一个全球机器学习超级集群中，任何人都可以随时使用。它通过结合两件事来实现以超大规模和低成本无需信任地训练神经网络： 1、创新的验证系统有效解决任意规模神经网络训练中状态依赖问题的验证系统。该系统将模型训练检查点与终止于链上的概率检查相结合。它以无需信任的方式完成所有这些工作，并且开销与模型大小成线性比例（保持验证成本不变）。根据Gensyn Litepaper，Gensyn主要通过三个概念解决验证问题：概率proof-of-learning（使用基于梯度的优化过程中的元数据来构建所执行工作的证书并通过某些阶段的复制来快速验证）、基于图的精确定位协议（使用多粒度、基于图的精确定位协议和交叉评估器一致执行，以允许验证工作重新运行并比较一致性，并最终由链本身确认）、Truebit 式激励游戏（使用 staking 和 slashing 来构建一个激励游戏，确保每个财务理性的参与者诚实行事并执行他们的预期任务）该系统主要由四个主要参与者：提交者、解题者、验证者和吹哨者。提交者：系统最终用户，提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费；解题者：系统主要工作部分，执行模型训练并生成证明以供验证者检查；验证者：将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制解题者证明的一部分并将距离与预期阈值进行比较；吹哨者：最后一道防线，检查验证者的工作并挑战以期获得累积奖金。 2、新的供应利用未充分利用和未充分利用/未优化的计算设备资源。这些设备包括从目前未使用的游戏GPU到之前以太坊PoW时代的GPU矿机。而且该协议的去中心化意味着它最终将由社区多数管理，未经社区同意不能“关闭”；与web2对应物不同，这使其具有抗审查性。大规模+低成本：Gensyn 协议提供了与数据中心拥有的GPU相似的成本，其规模可以超过AWS 来源：金色财经

金色财经2023-06-12

诈骗者劫持八个推特账户窃取近 100 万美元加密货币

ZachXBT强调的另一个帐户黑客包括OpenAI的首席技术官Mira Murati。 6 月 2 日，加密社区成员发出警告，称她的帐户共享一个网络钓鱼链接，宣传名为 OPENAI 的 ERC-20 代币的虚假空投。这篇文章上线了大约一个小时，在被删除之前被浏览了79，600次，转发了83次。值得注意的是，诈骗者限制了谁可以回复推文，以阻止人们在其上发出警告。 5月下旬，元宇宙平台The Sandbox的联合创始人兼首席执行官亚瑟·马德里（Arthur Madrid）也遭受了与虚假沙子代币空投相同的推特账户黑客攻击。然而，目前还不清楚这种特殊的黑客是否与ZachXBT识别的黑客群体有关。来源：金色财经

金色财经2023-06-12

德银：全球52%家庭知道ChatGPT！如普及至100% AI股将涨到何种程度？

洲市场，现在有惊人的一半人说他们听说过OpenAI的聊天机器人ChatGPT，这表明生成式人工智能的未来可能掌握不光掌握在公司手中，还同样被消费者所熟知。德意志银行策略师们指出，在该行对全球10,000个家庭进行的独家调查中，52%的受访者在5月份表示，他们知道ChatGPT，而两个月前这一比例仅为38%。#ChatGPT火爆全网# （图源：德意志银行）有趣的是，目前学生们采用的速度远快于职员。（图源：德意志银行）高收入群体的使用率似乎最高。（图源：德意志银行）调查中也有一些证据表明，低收入群体比中等收入群体更频繁地使用ChatGPT。显然，现在下结论还为时过早，但有证据表明，相对于中产阶级，前者可能是最大的受益者。瑞德以一个反问句结尾:“如果全球50%的家庭都听说过人工智能，那么当所有人都听说过人工智能的时候，与人工智能相关的股票价格会如何?”

市场焦点2023-06-11

包翻译写稿发文有吗？印尼越南泰国菲律宾印度出海新闻媒体网站投放品牌PR那种

式。第四个赛道，是以ChatGPT、OpenAI为代表的新的交互方式。王超强调，每一次交互方式的代际变化都会带来新的变革，譬如从PC端到移动端诞生了像微信、INS这样革命性的产品和企业。下一个代际交互方式已然喷薄欲出，他预计会带来全新的商业契机。谈到今年蕴藏潜力的出海赛道，Yalla Group CSO华千里给出了一个非常实用的建议：“我会把比较发达的新兴市场，比如中国、东南亚，甚至印度，这些本身已经有互联网巨头产生的市场，相对比较大的企业在历史上曾做过的业务全部考查一遍，同时对比一下他们现在还剩下的业务，看看哪些业务死掉了，哪些业务还留着。还留着的这些业务如果在中国、东南亚、印度，甚至南美、东欧所有这些新兴市场都还活得不错，同时在中东北非地区还比较初级，这个行业甚至是可以all in来做的，因为它有成功的共性，互联网市场发展到这个阶段都是要由这个行业产生的。一般来说，如果其他新兴市场都没有做起来，可能在中东北非做起来也相对比较困难，不要孤注一掷地奢求自己能够创造奇迹。” 声网音频娱乐产品负责人杨帆分享了他比较看好的两个领域：一个是海外直播电商，“东南亚、欧美的直播电商基本是国内三年前的水平，还要经历整个产业链重构的过程，蕴藏着很多机会。”另一个领域是To B的SaaS、PaaS，“To C行业无论是在国内还是在海外，其实已经非常成熟化和红海化了，因此To C的企业会更关注于降本增效，更关注于如何提升内部的浏览效率和协作的效率，并且去精耕细作一些专业的领域，这样的话对于To B企业而言，就非常有机会，比如银行和教育机构的数字化转型，国内已经非常成熟了，可以把这个领域的经验移植到国外。” 大观资本北美首席代表徐瑞呈从“场景”维度分享了他的观察。第一个场景是Remote life，也就是远程生活。硅谷已经有许多大企业同意员工短期甚至永久远程工作，远程的协同办公、远程招聘，世邦魏理仕研究公司（CBRE Research）公布的数据显示，2022年第二季度硅谷写字楼空置率从上季度的 23.8% 升至 24.2%。伴随远程办公成为常态的，是远程的客户服务、履约交付、甚至远程部署能力，也成为了企业必须。 “更多的生活工作模式在变化，而远程生活不论是App、SaaS、元宇宙，甚至品牌、消费品都有可能冒出来一些很成功的企业，这里面的想象力，又岂止‘线上化’一个词这么简单。” 第二个思路是Creator Economy（创作者经济）。过去的Creator Economy主要强调KOL和网红经济，但徐瑞呈强调，目前需要重视的Creator可能不局限于网络红人，更多的包括从内容或品牌的创造者，到百行百业的创造者，甚至到AI产生的内容。但无论是哪个赛道，四位嘉宾都强调了“本地化”和“产品竞争力”这两点。今年随着疫情的终结和政策的放开，出海也必将开启新的篇章。 —————————————————————— 言同数字科技有限公司（百度搜索“言同数字”）我们是一家致力于助力品牌出海的顶尖整合营销传播机构。凭借着我们卓越的专业能力和全球化视野，我们帮助中国企业和品牌在国际市场实现业务增长，开拓全球机遇。作为行业领先者，言同数字以海外PR定制发稿和海外KOL网红营销为核心业务，为客户提供全面而个性化的品牌推广解决方案。我们拥有专业团队，并凭借全美融合团队的支持，以精准垂直领域的全球媒体投放，为品牌传播提供无可比拟的效果。市场上海外传播公司的功能单一，言同数字独创的5种外媒发稿方式，提供：媒体第三方独立报道、大媒体上稿、针对产品的评测报道等多种上稿方式，全面解决客户多元化的海外传播需求。外媒深度报道以外媒记者第三方的角度，围绕客户的内容展开，形成并发布外媒报道海外新闻稿发布企业向媒体主动“发声”的最常用模式。企业提炼自身有价值的新闻内容, 选择某个国家或地区作全媒体通发外媒新闻稿“定投” 言同数字独有的服务。可以指定海外顶级媒体刊登企业新闻稿，弥补了新闻通稿无法指定媒体的缺陷外媒报道话题植入言同数字独有的服务。我方定期整合客户各类新闻、话题等，主动去匹配外媒记者各类报道主题，最终以话题植入外媒报道的形式，帮助客户在海外媒体上获得更多真实报道科技产品外媒评测外媒专职记者亲自评测客户产品，并发布关于产品的试用推荐文章报道多语言新闻稿撰写 1、由多年新闻稿撰写经验的各国本土写手执笔。熟悉新闻稿撰写规则，深知读者的阅读习惯，确保最纯正的英文用词和表述 2、领先的写稿模式。客户只需提供中文素材，由我方精通中文的当地华人与本土专业写稿人共同写稿，确保内容更精准，更有深度，摒弃了传统的先翻译素材后撰写通稿的写稿方式，降低信息误读和翻译出错的几率言同数字海外PR定制发稿垂类精准曝光引流高投入产出比赋能品牌出海核心业务雄厚的实力与服务经验，精准匹配营销方案，以结果为导向，专业小组一对一服务言同数字专业的海外PR(公关)团队超过20年+经验的公关人员，1对1为品牌服务高品质1V1本土服务高投入产出比：ROI高达30 精准人群涵盖1M+媒体记者库(科技,时尚,电车,3c,母婴,日用,软件等)可以对数据进行整合和完善; 服务内容包含PR落地,竞品分析,PR 汇报总结服务对象服务过国内3c，科技，时尚艺术，母婴，亚马逊家电，电动车等出海客户言同数字通过高品质的一对一服务（百度搜索“言同数字”）深入了解客户需求和市场动态，为品牌出海提供源源不断的传播动力。我们深耕于PR和KOL营销领域，不断创新和发展，为品牌走向世界铺平道路。我们坚信高投入产出比是成功的关键，因此我们致力于通过卓越的策略和执行力，确保每一分投资都能带来巨大回报。我们的目标是成为您品牌出海的战略伙伴，携手共创辉煌。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

被神话的GPT 造不出你的梦中神车

2017年6月，特斯拉的老板马斯克，从OpenAI挖走了一个斯洛伐克籍的研究员。这个人叫Andrej Karpathy，他后来成为特斯拉的AI总监。当时马斯克对人工智能表现出极大兴趣，他也是OpenAI的捐资创办人之一。把Andrej Karpathy招致麾下不久，马斯克离开OpenAI董事会，他认为特斯拉和OpenAI都在研究AI，未来可能发生利益冲突。后来，Andrej Karpathy在特斯拉重写了自动驾驶算法，开发出BEV纯视觉感知技术，让特斯拉自动驾驶进入新阶段。而他的前东家OpenAI，则将全部筹码押注在通用人工智能，最终研发出GPT。从产品角度看，OpenAI的GPT和特斯拉的BEV，是完全不同的物种。但从技术底层来看，它们都依托人工智能技术，尤其是对谷歌Transformer模型进行了应用。 Transformer是一种深度学习的神经网络架构，由谷歌的8位AI科学家在2017年提出。这是人工智能行业极其重要的一项发明，今天大火的ChatGPT中的“T”，就是指Transformer大模型。与传统神经网络RNN和CNN不同，Transformer通过自我注意力机制，去挖掘序列中不同元素的联系及相关性，具有很好的时序数据处理能力。这让它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上，展现出突出的性能。因此Transformer一开始被人们用在NLP（高级自然语言处理）领域，用于理解人类的文本和语言。在Transformer模型上进行预训练，经过不断的微调、迭代，OpenAI相继推出了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等语言训练大模型。ChatGPT是OpenAI对GPT-3模型微调后开发出来的对话机器人。由于它能以对话的方式进行交互，普通人很好上手，且比过去的聊天机器人显得更“聪明”，因此大放异彩。从根本上，ChatGPT的GPT模型、谷歌的LaMDA大模型，以及百度的文心大模型，同宗同源。将Transformer模型用于自然语言，诞生了ChatGPT这样的聊天应用；将它用在计算机视觉，同样取得了惊人的效果，这方面的先行者是特斯拉。 Andrej Karpathy在担任特斯拉AI总监期间，负责领导自动驾驶的计算机视觉团队，通过结合Transformer模型，特斯拉成功开发出BEV技术。 BEV全称是Bird's Eye View，即鸟瞰图。它可以将摄像头拍摄的2D图像拼接转化为3D图像，统一转换到俯视角度下进行处理，形成“上帝视角”。这么做的原因是：开车是在三维空间中进行的，人看到的是立体的世界，而不是2D的图像。这项全新的感知方案，在2021年8月的特斯拉AI DAY上由Andrej Karpathy对外展示。为此特斯拉不惜重写了自动驾驶算法，对训练深度神经网络的基础设施进行了重构。这是大模型技术首次被应用到自动驾驶行业。今天回过头来看，虽然GPT目前主要应用在自然语言处理领域，我们并不能让GPT去驾驶一辆汽车，但它背后的AI大模型技术，尤其是Transformer架构，实际上早就已经在自动驾驶领域应用了。从自然语言处理到计算机视觉，两个领域基于Transformer架构在建模结构上实现了统一，使联合建模更加容易。而随着对AI的理解加深，汽车公司越来越像人工智能公司。除了特斯拉，理想汽车在今年初公布公司愿景，声称要在2030年成为一家人工智能企业。它将在今年推出的城市NOA导航辅助驾驶系统，技术支撑就是BEV感知和Transformer模型。让AI跟人对话，与让AI驾驶一辆汽车，似乎本质上并无区别，只是二者落地场景不同。在将底层技术应用到具体产品这件事上，人类永远充满想象力。 GPT教会自动驾驶的那些事今年以来，GPT展现出来的强大能力，让外界大受震撼。通用人工智能不再是空中楼阁。自动驾驶行业的人开始思考，或许生成式AI在语言模型上的应用思路，可以迁移到自动驾驶上。本质上，语言模型是对人类的语言建立的数学模型。计算机还是不懂自然语言，但它通过数学建模，把语言问题变成了数学问题。通过给定的文本的历史，预测下一个词出现的概率，间接地理解了自然语言。换到驾驶场景，如果给定当前的交通环境，给定一个导航地图，以及一个驾驶员驾驶行为的历史，那么，大模型是不是可以预测下一个驾驶动作？地平线创始人余凯在今年4月举办的电动汽车百人会论坛上说，ChatGPT给他很大启发，“我们要继续用大数据、更大的数据、更大的模型，并且无监督地去学习人类驾驶的尝试，就像你从大量的、无监督的、没有标注的自然文本里去学习一样”。他认为，每个驾驶员驾驶控制的序列，就像我们的自然语言文本一样。下一步，他想构建一个回归自动驾驶的大语言模型。理论上，这个思路是可行的。人工智能已经具备学习能力。根据自适应的语言模型，机器会根据用户的反馈不断迭代优化，学习用户的习惯，然后改进模型。现在的ChatGPT就运用了这项技术。那么，让机器学习司机的驾驶习惯，就不是一件很难的事情。特斯拉的影子模式，就是把真人司机的驾驶数据，投喂给机器学习。通过比对人类驾驶员行为，来达到训练算法的目的。 GPT掀起新一轮AI热潮后，对行业造成的一个认知冲击是，通过把模型的参数规模不断变大，数据量指数型增加，也就是所谓的大模型，在达到某个临界点后，模型会突然变得很聪明。过去，模型在训练阶段需要的数据，是经过人工标注的。以自动驾驶为例，数据标注员通过大量的图片标注，告诉机器什么是猫，什么是狗，猫和狗各有多少种类。标注员就像是机器的老师，一遍一遍教会它认识这个世界。问题是，老师没教过的东西，机器还是不会。典型的是特斯拉曾多次发生自动驾驶事故，车辆撞上侧翻的大卡车，因为机器识别不了。和高资本创始合伙人何宇华对深途举过这样一个例子：广州的夏季雨天频繁，在一些灯光比较昏暗的场景下，空中会有大量的飞虫。当汽车驶过时，灯光打过去，可能会有数以千计的飞虫撞向车头。在这种情况下，汽车的自动驾驶感知系统，可能会误认为是一堵墙。自动驾驶系统不能穷尽所有的corner case（极端场景），是其发展路上的一大难关。 ChatGPT抓取的是全网未标记的数据。在自监督学习中，数据本身被用作监督信号，而不是依赖于人工标记的标签。有一天人们发现，大模型在消化这些数据的过程中，突然具备了举一反三的能力。那么，如果自动驾驶大模型也能无监督地学习人类驾驶行为，不需要“老师”手把手地教，是不是意味着，系统摇身一变，成了“老司机”？ GPT“开车”，还不靠谱梦想很美好，实现梦想的路总是很骨感。类似ChatGPT的AI大模型要在自动驾驶领域发挥威力，目前来看至少有如下几个问题需要解决。首先是数据来源。 ChatGPT的数据来源非常丰富，包括维基百科、书籍、新闻文章、科学期刊等等，相当于全网公开数据都是它的养料。自动驾驶不同。驾驶员的驾驶数据、车辆行驶数据不公开，很多还涉及隐私。汽车厂商、自动驾驶公司各自为政，数据封闭不流通，这让获取数据变得困难。没有数据，自动驾驶就是无源之水。联想创投总裁贺志强对深途说，自动驾驶的核心是要有数据，数据对训练模型非常重要。比亚迪这样的主机厂有数据，但算法还需要打磨，“蔚小理”等造车新势力擅长算法，但车的销量还不够。既有数据也有算法的公司，才能充分用好大模型。其次是系统的计算部署方式有限制。余凯认为，OpenAI、ChatGPT是在云端的计算，在云端有充分的能量供给、电源供给，同时有非常好的系统，可是如果在车上依赖的是电池，依赖的是车端的散热，那么这个挑战是很大的，意味着自动驾驶不能用那么大的模型、那么大的计算。大模型对算力的消耗，导致云计算厂商成为这波AI热潮中第一批吃到红利的玩家。大厂开卷云计算，也是为大模型开路。但是在车端，这会是一个矛盾。更大的问题是，大模型的可靠性尚未验证。使用过ChatGPT的人知道，ChatGPT有时候会胡说八道，时对时错。这在业内被称为幻觉（hallucination）倾向，即产生完全没有出处的非真实内容。大模型会编造内容，而不在意内容的真实性和准确性。聊天可以胡说八道，自动驾驶不可以。任何一次错误的输出，导致的结果都可能是致命的。 “ChatGPT取得巨大进展，但自动驾驶迟迟没有到来，因为自动驾驶特别是无人驾驶，可能容错率就是零，那是人命关天的事情。”余凯说。曾在硅谷某AI创业公司担任COO的龙志勇认为，不可控、不可预测和不可靠，是大模型商业化最大的威胁。典型表现是大模型有幻觉倾向。现在，要让自动驾驶系统学会选择和辨别，并稳定地输出最优解，还不太现实。一家人工智能公司的内部人士对深途说：“视觉感知在算法层面的确有不少突破。但车这种场景，要求太高了，我个人不觉得短期能有大的突破。可以关注一下特斯拉的动向。” 然而最近科技圈有一股风气，大大小小的公司，都要蹭一把GPT的热点。有一些汽车厂商，宣布即将应用类似GPT的技术，一堆炫酷的概念让人傻傻分不清楚。比如某传统车企旗下的自动驾驶公司，就发布了一个自动驾驶生成式大模型，要用这个模型来训练自动驾驶，号称“行业首例”。一位长期关注智能汽车赛道的投资人，询问一位行业大佬怎么看该模型，对方就回了四个字：“TM扯淡。” “完全就是一个PR行为。”这位投资人对深途评价。自动驾驶，会被推倒重来吗？在特斯拉的带动下，再叠加今年兴起的AI浪潮，自动驾驶行业逐渐向大模型、大算力、大数据方向不断靠近。大模型对自动驾驶的影响，目前还不够剧烈，但嗅觉敏锐的人已经呈现出一种矛盾心态。就像当年特斯拉利用Transformer将多摄像机数据从图像空间转化为BEV空间，为此不惜将原有架构推翻，重写算法。现在大模型的应用，也可能意味着原有自动驾驶算法，会被推倒重来。贺志强认为，大模型会对自动驾驶有巨大影响。以前自动驾驶用到很多小模型，现在变成大模型，可能需要重新来一遍。自动驾驶行业会重新洗牌。一家AI芯片公司的自动驾驶总监赵东翔对深途说，整体端到端更改，等于重新做。洗牌对新入局者是机会，对领先者是威胁。弯道超车的故事，往往发生在技术急速变革时期。在技术一日千里的时代，在旧路线投入越多，沉没成本可能越大，转身越困难。对于整车厂或自动驾驶公司而言，要拥抱一项新技术，不仅要考虑效果，还要考虑成本。赵东翔表示，就当前阶段而言，自动驾驶变换技术路线没意义，“现在行业技术能力也不差，大家花那么多钱做了那么久，没有大幅度提高的话没有换的动力。” 在去年底的AI DAY上，特斯拉将BEV升级到占用网络（occupancy network），泛化能力得到进一步提升。通过占用网络，特斯拉的自动驾驶感知系统可以不需要知道看到的物体是什么，就可以判断是否需要躲避，由此解决了更多长尾问题。不论何种技术路线，现在都处于快速变化迭代中。过去的小模型可能会被大模型替代，今天的大模型也可能在未来被某种新物种替代。但不管怎样，蹭热点、制造噱头的做法，是无益于技术进步的。“蹭热度是陋习，踏踏实实做产品才有用。”赵东翔说。自动驾驶真正的“王炸”，还远没有到来。我们需要做的，是对每一轮技术变革保持敬畏之心。被神话的GPT，造不出你的梦中神车，但至少，变化已经发生了。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

OpenAI首席执行官称准备投资韩国初创企业

　　OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼周五访问韩国时称，他准备在韩国投资有前途的初创公司，对ChatGPT在这里得到迅速而广泛的使用感到高兴。　　奥特曼在首尔与韩国企业家举行的一次会议上表示：“我们喜欢支持人们在我们的平台上进行开发。我们今天在这里的一些团队很乐意提供帮助。我们正在探索加大对韩国初创企业的投资。我们很高兴能探索联合芯片合作以开发AI加速器。” 　　奥特曼说，在OpenAI之前，他曾经营过一家投资初创企业的公司，并在资助深度科技公司方面取得了成功。　　“这是我对投资的巨大热情。我真的希望在世界上看到更多这样的事情，”他补充道。　　这位38岁的美国企业家正在世界各地访问，在首尔逗留期间，他将在当天晚些时候与韩国总统尹锡悦会面。　　他说，韩国人对ChatGPT主导的最新人工智能技术的接受程度以及对他们的创新产品（软件和硬件）的兴趣给他留下了深刻的印象。“韩国是世界上最早采用OpenAI、最具创造性地使用它的国家之一。看到人们在这里做的事情真是太棒了。这两者与创新文化以及人工智能（尤其是OpenAI）的使用相结合，使我们非常高兴与该国进行更深入的合作。”

金融界2023-06-10

投资大佬德鲁肯米勒再次唱多人工智能：将持有英伟达至少两到三年

美元的股份。微软是ChatGPT母公司OpenAI的投资者，并已将ChatGPT技术整合到其必应浏览器中。　　但并非所有人都相信英伟达。方舟投资管理公司创始人凯茜·伍德和金融学教授达摩达兰（Asmath Damodaran）最近都表示，该股估值过高了。

金融界2023-06-08

谷歌和微软在人工智能实验中插入广告，可能遭到广告行业整体抵制

括对其他人工智能公司的投资，比如微软对OpenAI的数十亿美元投资，谷歌则拥有OpenAI的竞争对手Anthropic的4亿美元股份。媒体机构Horizon Media负责品牌安全的执行副总裁Jason Lee说，在未经品牌同意的情况下测试新的广告位置，是广告商令人担忧的做法。Horizon Media曾与保险公司GEICO和科罗娜啤酒等品牌合作。一家大型广告公司的另一位广告买家也表示，这种做法在业内并不被视为标准。据一位知情的广告买家说，作为回应，多家大型广告客户暂时从微软撤回了广告支出。这位知情人士还说，富国银行(Wells Fargo)继续将部分广告预算与微软撇清关系。在一次采访中，微软负责全球合作伙伴和零售媒体的副总裁Lynne Kjolso表示，公司的目标是让新的必应广告格式尽可能地“无缝”衔接，不会给广告商带来更多的工作量。她说，微软最近在必应聊天机器人中推出了酒店广告，并正在努力为房地产等其他行业引入广告。营销机构Code3的付费搜索主管Samantha Aiken表示：“这不是谷歌和必应第一次在扩大网络的同时限制广告商的控制。” 她说许多业内人士认为谷歌的Performance Max是一个分析“黑匣子”，算法模型没有透露它是如何决定在哪里投放广告的。Performance Max是一个使用人工智能在多个谷歌产品中自动找到最佳广告位置的工具，而不是要求广告商设置不同的广告活动。三名广告买家表示，他们担心微软缺乏透明度报告，也就是缺乏能够显示哪些搜索词触发了某个品牌的广告出现在生成式人工智能体验中的报告，或者这些广告与传统搜索广告相比表现如何的报告。

Sue2023-06-08

AI Network解读 Crypto和AI不用二选一

模型正发展成为主要趋势，比如微软支持的OpenAI的产品ChatGPT、谷歌的Bard以及Meta的LLaMA。想要操作、运行软件、开发更好的AI程序或模型，就必须提供大量的GPU。也正是因为如此，人工智能的发展目前主要都是由这些大型科技集团如微软、谷歌或Meta在推动。然而，人工智能的发展不应该被这些巨头公司垄断。 AI应该可以供任何人访问，应当开源。AI Network希望能为AI开发者和创作者提供免费的可访问GPU资源的机会。$AIN便是实现该目标的途径，是AI Network的核心。AI Network给GPU提供者及开源开发人员所做出的贡献提供奖励，这种解决方法能够保证所有人在使用AI的时候降低成本。目前在AI Network的Discord之中可以通过GPTrvael Man频道体验chat with AI的功能，目前AIN Credit正用于该功能。从本月起，AIN DAO Discord将支持ERC-20的$AIN代币充值转为AIN Credit的功能。您可以在$AIN已经上所的交易所中购买$AIN代币，存在Discord上面显示的个人AIN储蓄账户，将他们转为AIN Credit，这样您就可以在GPTravel Man频道等频道上使用这些Credit。关于AI绘图，Text-to-art或Text-to-anime这两个频道能让用户轻松使用Stable Diffusion。用户无需花费$AIN或AIN Credit来使用它们。远期来看，AIN Credit可能会用于使用这些服务的付费，以便我们能够提供更为可持续且多样的功能。因此，这也可以说是$AIN的潜在用途之一。 AI Network在这种叙述背景中有着至关重要的作用，因为团队正致力于解决一个日益严重的问题，该问题挑战了大众是否能够公平、公正地访问人工智能。该问题已经有了迹象。比如想要在高流量期间访问ChatGPT，用户需要每月支付大约20美元，全球将有数百万人可能无法负担此费用。如果情况恶化下去，AI将成为富裕阶层的特权，加剧全球收入不平等的现状。为解决该问题，AI Network致力于成为全世界最大的由去中心化算力支持的开源人工智能网络。为了实现AI Network的目标，其创新的使用了多种类型的NFT来实现不同生态参与者的功能和权益。AINFT是一种基于人工智能以及数据的NFT，可以利用个人身份以及历史记录构建NFT角色。AINFT由图像以及文本数据重塑。我们认为在未来它甚至能包含一个人的记忆与情感，绝不仅仅是数据那么简单。相信通过这样的方式能够实现可持续增长的价值。 Runo NFT是一种节点NFT，用来证明用户对AI Network生态圈所做的贡献。每一个Runo NFT都代表了AI Network区块链上的一个节点。一个节点则代表了参与者（用户）在AI Network区块链上所使用的例如电脑这样的设备。CPU或GPU是电脑的一个组成部分，它消耗算力资源、执行命令甚至也可运行AI引擎。从这个概念中，衍生出三种Runo NFT：CPU工作者节点、GPU工作者节点以及高性能GPU工作者节点。随着Runo NFT数量的不断增加，AI Network生态圈及其算力（GPU）资源也会得到扩展。购买了Runo NFT的持有者相当于贡献GPU，换句话说，他们能够给AI Network生态圈提供的算力资源相当于处理单元的大小。作为回报，用户在项目官网上点击“运行”从而激活功能时，会获得$AIN作为奖赏。这也是Runo NFT名称的来源（Run yoUr NOde）！ AIN-DAO NFT则是AI Network生态圈的治理代币。AIN-DAO NFT持有者可以通过投票机制决定AI Network所拥有的GPU资源的用途。任何对AI开发感兴趣或使用网络的GPU资源来创造个人艺术品的用户，都可以在我们的DAO网站上提交自己的提案。提案的通过与否则由AIN-DAO NFT持有者来决定。目前该种NFT无法通过购买而获得，AI Network通过投票决议赋予AI专家或艺术家该NFT。目前，在生态圈方面，我们需要更多的创作者、开发人员和像Runo NFT持有者这些Captain角色。如何让这些人加入生态圈是项目要应对的挑战。其中一个限制是，目前大部分的合作伙伴、创作者和开发人员都在韩国。想要达成1.5万个GPU NFT和1万个AINFT以及1千个AIN-DAONFT的里程碑，就需要向全球范围推广。所以，团队当前着眼于将社群推广至全球，例如我们最近新建了中文社群，还和一些全球规模的AI、艺术以及Web3项目达成了合作。同时，我们还在努力提高$AIN代币的使用用途，$AIN代币时生态系统的核心。$AIN代币的需求增加能够最终帮助AIN DAO生态圈实现指数级增长。让人欣慰的是RunoNFT的发行受到了社区的欢迎，在第三轮的售卖中，最高级的Hight GPU NFT只用了不到10秒就售罄了。AI Network近期在推特上发起了一个关于第四轮售卖计划的调查表单，预计在近期可能就会迎来第四轮的Runo NFT发行。来源：金色财经

金色财经2023-06-08

AI游戏剑已出鞘英伟达、网易、字节纷纷入局

研发《仙剑世界》，并与微软Azure OpenAI、百度文心一言联合，实现高交互NPC，提供“万物皆可交互”的沉浸式体验。除了高自由度的开放世界游戏本体，该游戏还将搭建出“仙剑灵境”，用户可以在个人家园娱乐，也可以共建空间，官方更是宣称为国内首款元宇宙国风游戏平台。该游戏预计在今年6月进行首次测试，并于7月放出元宇宙相关概念CG，我们拭目以待。有人剑已出鞘锋芒毕露。当一些游戏玩家还对AI+Game持有怀疑画饼想法时，网易《逆水寒》手游早已再三测试，即将在6月底进行公测，受到国内外诸多媒体关注。众所周知，《逆水寒》当年以“会呼吸的江湖”一句宣传语而闻名，再经王思聪、PDD等知名玩家的分享交流，曾火爆一时。虽然端游曾因定价高昂引发许多舆论哗然，但其一直在新兴技术领域进行着各种尝试，比如曾在游戏内基于区块链技术发行全新虚拟资产——伏羲通宝。而《逆水寒手游》更是表示将是国内第一个实装与ChatGPT同源的游戏GPT，主要应用在主城几百位NPC上，不仅会与玩家进行各种交互，还能实现智能NPC相互沟通并储存记忆，此外还提供了NPC陪玩的功能，解决玩家游戏中的“社恐”。游戏更号称要做AI技术X传统文化正向运用倡导者，创新使用AI文字捏脸，提供了AIGC地图生成道具提笔成川，可供玩家一键生成3D专属场景，以及在超过40个游戏内景点设置AI作词打卡点并自动生成诗画截图。 AI好比《重返未来:1999》的一场暴雨，它难以躲避，而我们都是行人，它能带我们重塑尘封的历史，亦能将我们指向崭新的未来。拥抱AI，拥抱未来科技浪潮势不可挡，AI的加持不可否认的是能够降低游戏的制作成本，提高游戏的品质、游戏的可玩性、游戏的安全性以及内容的丰富性等，但是游戏开发者们也会担忧自己是否会被AI取代？也许在未来，它可以参与游戏开发的某些方面。但是目前而言，还不能完全代替人类开发游戏。因为游戏的开发需要大量的创造力、想象力和审美能力，这些是AI目前还无法完全替代的。并且，游戏开发还需要涉及到复杂的人际交往和协作。因此，尽管AI可以在游戏开发的某些方面提供帮助，但是游戏开发仍需要人类主观的的创造力和协作能力。 AIGC的应用引领着游戏产业的迭代升级，从UGC向AIGC转变，游戏行业也面临着一些新的思考。AIGC可以帮助游戏开发者更好地理解玩家的需求，并且可以根据玩家的行为来调整游戏规则，使得游戏更加公平。此外，AIGC还可以帮助游戏开发者根据玩家的行为来调整游戏内容，使得游戏更加有趣。然而，AIGC也面临着一些新的问题。首先，AIGC需要大量的数据来进行训练，这意味着需要大量的时间和资源来进行训练；其次，AIGC在处理复杂问题时可能会出现错误；最后，AIGC可能会受到一些限制，例如计算能力和存储容量等方面。总之，从UGC向AIGC转变是一个必然趋势。随着人工智能技术的不断发展，拥抱AI就是拥抱未来，我们相信人工智能将会在游戏中扮演越来越重要的角色。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

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