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DAOrayaki｜详解Dora Factory 第二阶段路线图

投资公司的资金，并最终被微软收购，显然OpenAI也经历了同样的情况，在早期阶段声称自己是非营利性和反垄断的。简而言之，去中心化的风险投资需要做三件事情：为想要建立新东西的Hacker提供无需许可的接入；为想要贡献的所有人提供无需许可的接入；能够自我维持很长时间。我们将从现在的Dora Grant DAO开始，它是由vcDORA治理的风险投资社区，逐步将其迭代为去中心化的风险投资。理想情况下，DAO的储备资金达到一定水平，仅依靠储备资本的无风险或风险调整收益就可以每年资助极客社区的所有风险项目，就像大学捐赠基金一样。除了彻底失败，这项努力可能有两种最终结果。它可能成为一个可泛化的协议。在这种情况下，我们将在DoraHacks.io上部署协议，并使其免费提供给每个去中心化的风险投资基金，就像Grant DAO和Hackathon这样的现有协议一样。它也可能无法复制。如果是这种情况，我们将确保该基金对于每个合法加入的人都是可访问的。公共物品质押区块链生态系统的基本价值来自于对本来封闭的金融系统的民主化。每个区块链交易都承载着一些价值，区块链基础设施提供了安全性和各种功能，以便实现有价值的交易。通过持续创造价值，一个区块链网络可以维持自身，并通过生态系统公共物品资金进一步发展自己的基础设施。目前，绝大部分网络激励都用于网络安全，我们认为其中应有一部分用于通过一个无偏见系统的分配来资助生态系统的项目和公共物品，正如我们在区块激励驱动生态系统资助[9]中所描述的那样。公共物品质押[10]是一个实际的解决方案。我们在2022年初开始构建基本技术和能力。现在，公共利益质押已经被几个生态系统采用，并且正在迅速得到进一步采用。截至今年2月，Dora Factory公共利益质押的总锁定价值（TVL）已经达到3亿美元，由多个生态系统的验证者组成，大大小小都有。通过公共利益质押，我们能够资助多链创新，使更多的黑客能够构建自己的想法并开始自己的创业。接下来，我们将做三件事：增加公共物品质押的能力。建立基础设施，以便消费者可以成为公共物品质押验证者。创建协议套件，以去中心化PoS网络质押和治理。亲爱的狗狗—星际数字货币结算网络（Dear Doge）太空经济至少会和地球经济一样庞大，这也是黑客和开源开发者应该被允许在其中建设的领域。目前太空经济活动极其有限，完全没有任何多行星金融活动。但这将很快改变。当多行星经济到来时，将开放的金融生态系统带到地球之外很重要。太空中有许多可以发生的活动。交易可以从太阳系中不同的位置开始，包括火星、月球、地球、小行星和它们的轨道。交易可以由人类和机器人发起，它们可以从任何一点到另一个点。考虑在未来二十年内人类在火星上的永久定居，创造太空工厂、太空轨道电站、矿山、科学实验、大型建筑、月球基地、太空军队、太空酒店、旅游等活动。交易将在火星、月球、地球或它们之间的任何两个终点之间发生。地球和火星之间的最大距离约为 4.02 亿公里。任何通讯需要大约 22 分钟才能到达，这会对交易造成显著的延迟。为了将区块链资产引入太空，我们需要创建一个多行星结算层。它需要一种非常不同的基础设施。由于发射成本和通信成本，采用 Nakamoto 共识来解决多行星区块链资产交易不符合经济要求。另一方面，由于通信受物理限制而受到延迟，我们需要新的协议来处理通信延迟，以便解决多行星交易。我们能够提供的细节很少，这可能是最有可能失败的方案。由于 Dogecoin 目前最有希望成为第一种具有外太空实用性的加密货币，我们将此任务称为“亲爱的 Doge”。简而言之，Dora Factory的第二阶段是：创建一个自我维持、无需许可的风险投资基金，以无限期资助黑客的想法。构建所有必要的基础设施，以支持公共物品抵押。通过建立多行星结算网络，将加密经济扩展到太阳系中的多个星球。参考文献： [1] original white paper https://dorafactory.medium.com/dora-factory-1-0-dao-as-a-service-infrastructure-for-on-chain-governance-and-open-source-ventures-6ad53688758f [2] Open-community Grant DAO protocol https://research.dorahacks.io/2022/09/16/vcdora [3] DoraHacks-MACI https://github.com/dorahacksglobal/qf-maci [4] vcDORA community https://dao.dorahacks.io/ [5] Dora Grant DAO https://dorahacks.io/dora [6] DAOrayaki https://daorayaki.org/ [7] media DAO https://research.dorahacks.io/2021/02/18/daorayaki-media [8] quantum computing https://unitary.fund/posts/2023_members.html [9] block incentive driven ecosystem funding https://research.dorahacks.io/2022/12/02/block-incentive-ecosystem-funding/ [10] Public Good Staking https://research.dorahacks.io/2022/12/30/aptos-public-good-staking 来源：金色财经

金色财经2023-03-05

3月05日擒牛姐复盘

线，新版本全新接入ChatGPT母公司OpenAI相关服务，盗先在视频创作领域集成AIGC新技术，应用端且海外占比营收较大，开盘可以观察三L零：国内搜索引蔡第二，市占率25%，百度最席但是买不到，周五也午后逆势拉起新高附近，值得开盘观察了。价值投资观察:中TK技 (20.83) 、中GL通(5.54) 、博JY药 (11.21) 来源：金色财经

金色财经2023-03-05

ChatGPT思考：探索智能的极限

金色财经2023-03-05

谷歌AI绘画4大牛携手创业天使估值7个亿

算机科学专业的Jonathan，之前在OpenAI当过1年的研究科学家，后来在2019年加入谷歌，共工作了2年零8个月，去年11月以研究科学家的身份从谷歌离职。新公司的最后一位联创叫Mohammad Norouzi，也是Imagen论文的共同一作。 △ 他在多伦多大学计算机科学博士就读期间，拿到了谷歌ML博士奖学金。毕业后他加入谷歌大脑，在那儿工作了7年，在谷歌的最后title是高级研究科学家，工作重点是生成模型。同时，Mohammad也是谷歌神经机器翻译团队的原始成员，SimCLR的联合发明人。他在GitHub主页上小小地透露了自己的最近动态：目前，我在一家初创公司工作，公司使命是推进人工智能的发展水平，帮助人类提高创造力。我们正在招聘！这句话以外，关于新公司的更多信息，四人在任何社交平台都没有更详细的透露。这已经是谷歌最近漏出去的第n波人了。就拿刚刚过去的2个月来说，先是包括顾世翔（Shane Gu，‘让我们一步一步地思考’研究者）在内的至少4名谷歌大脑成员加入OpenAI；情人节时，Hyung Won Chung和CoT最早的一作Jason Wei携手组团叛逃OpenAI。本周三，您猜怎么着？嘿，又跑了一个： OpenAI狂喜，只有谷歌大漏勺本勺受伤的世界诞生了。 Imagen是什么？了解完谷歌漏走的这四个人，回头来说说为他们职业生涯赢得掌声的Imagen项目。 Imagen是谷歌发布的文生图模型，发布时间在DALL-E 2新鲜出炉一个月以后。本文开头放的熊猫震惊表情包，就是朝Imagen输入“一只非常快乐的毛茸熊猫打扮成了在厨房里做面团的厨师的高对比度画像，他身后的墙上还有一幅画了鲜花的画”后，得出的一张要素完备的AI生成画作。（不好意思，请自行断句）在Imagen出现之前，文生图都共用一个套路，那就是CLIP负责从文本特征映射到图像特征，然后指导一个GAN或Diffusion Model生成图像。 Imagen不走寻常路，开辟了text-to-image新范式：纯语言模型只负责编码文本特征，具体text-to-image的工作，被Imagen丢给了图像生成模型。具体来讲，Imagen包含一个冻结的语言模型T5-XXL（谷歌自家出品），当作文本编码器。T5-XXL的C4训练集包含800GB的纯文本语料，在文本理解能力上比CLIP强不少，因为后者只用有限图文对训练。图像生成部分则用了一系列扩散模型，先生成低分辨率图像，再逐级超采样。依赖于新的采样技术，Imagen允许使用大的引导权重，所以不会像原有工作一样使样本质量下降。这么一来，图像具有更高的保真度，并且能更好地完成图像-文本对齐。概念说起来简单，但Imagen的效果还是令人大为震撼的。生成的狗子飙车技术一流：比起爆火的DALLE-2，Imagen能更准确地理解同时出现两个颜色要求的情况：一边绘画一边写字这种要求，Imagen也成功完成，不仅写得对，还能加光影魔术手般的烟花特效（不是）。以及对后来研究更有帮助的是，谷歌通过Imagen的研究，优化了扩散模型。首先，增加无分类器引导（classifier-free guidance）的权重可以改善图文对齐，同时却会损害图像保真度。为了解决这个bug，在每一步采样时引入动态阈值（dynamic thresholding）这个新的新的扩散采样技术，来防止过饱和。第二，使用高引导权重的同时在低分辨率图像上增加噪声，可以改善扩散模型多样性不足的问题。第三，对扩散模型的经典结构U-Net做了改进，变成了Efficient U-Net。后者改善了内存使用效率、收敛速度和推理时间。后来在Imagen上微调，谷歌还推出了能“指哪打哪”版本的文生图模型DreamBooth。只需上传3-5张指定物体的照片，再用文字描述想要生成的背景、动作或表情，就能让指定物体“闪现”到你想要的场景中。比如酱婶儿的：又或者酱婶儿的：大概是Imagen效果太过出色，劈柴哥后来亲自宣发的谷歌AI生成视频选手大将，就叫做“Imagen Video”，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。啊，等等，谷歌有Imagen Vedio，这和四人的新公司不是撞方向了吗？仔细看了下论文，无论是Imagen还是Imagen Video，各自都有大篇幅涉及风险、社会影响力的内容。出于安全、AI伦理和公平性等方面考虑，Imagen和Imagen Vedio都没有直接开源或开放API，甚至连demo都没有。哪怕市面上出现开源复刻版本，也不是最正宗的味道。此前就曝出过在谷歌每年的内部员工调查“Googlegeist”中，员工表示对谷歌执行能力不佳的质疑。也许，这四人出走，继续做Imagen，并做Imagen的视频版，说不定就是为了想把项目放到一个更开放的AI环境。而且这种出走创业，也是热钱大钱向AIGC汹涌的结果。所以既然AIGC的创投热潮已经在太平洋那头开启，那应该在太平洋这头也不会悄无声息。或许你已经听说了一些同样的大厂出走创业，欢迎爆料说说~~ 来源：“量子位”（ID：QbitAI），DeFi之道作者：衡宇来源：金色财经

金色财经2023-03-05

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

源：由无界版图AI工具生成 3月2日，OpenAI正式开放了ChatGPT的API接口，开发人员可以将ChatGPT模型集成到他们的应用程序和产品中。ChatGPT API调用的价格以Token（数字代币）计算，0.002美元可以获得1000 Token，1000个Token约等750个单词。这个价格比ChatGPT刚刚开放测试时大幅下降，OpenAI官方称，12月以来，OpenAI为ChatGPT降低了90%的成本。与ChatGPT一同开放API的还有OpenAI的语音转文字模型Whisper，如果开发人员把这两个模型结合起来应用到自己的App中，没准也能造出一个钢铁侠的“贾维斯”。与科技行业大环境的停滞与衰退不同，AI产业正在逆流而上，关于ChatGPT和通用AI大模型的讨论一浪接着一浪，现在几乎每周都会有几条关于生成式AI以及AI大模型的热点新闻。在加密货币频频暴雷后，风险投资领域太需要一个刺激神经的技术了。 2月28日，百度官宣了将在3月16日召开发布会，公开自己的类ChatGPT产品“文心一言”。在此之前，Meta也宣布将开源一个用于科研的大模型系列LLaMA。在微软高调把ChatGPT推到New Bing的台前后，硅谷巨头们就开始紧锣密鼓地推动大模型研究，谷歌仅用两个月就发布了类似ChatGPT的Bard。在这方面，中国并不落后。2023年2月起，百度、阿里、腾讯、京东、字节等纷纷发声表示自己在大模型领域已经开展了深入研究，且获得了很多成果。一时间，追逐大模型成了国内AI行业的标准动作，“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声，下一阶段大有“全民大模型，ChatGPT进万家”的架势。不过，AI技术研发不是谁都能做的，需要真正的专家。硅谷巨头之所以能在大模型领域迅速反应，一方面因为他们在这条赛道上有多年的技术积累，更重要的是他们在AI研究方面有着大量的人才储备。谷歌的人工智能研究团队一直处在全球领先地位，旗下还有与OpenAI齐名的实验室DeepMind；另一家科技巨头Meta则有被称为卷积神经网络之父的图灵奖得主Yann LeCun以首席AI科学家的身份坐镇。微软手下的急先锋OpenAI，也是基于强大的科研团队才奠定的领先地位。科技情报分析机构AMiner和智谱研究发布的《ChatGPT团队背景研究报告》显示，OpenAI的ChatGPT研发团队中，27人为本科学历，25人为硕士学历，28人为博士研学历(注：5人信息缺失)，占比分别为33%、30%、37%。 ChatGPT团队学历分布而另一份来自猎聘大数据的国内AI人才市场调查则显示：近一年，预训练模型、对话机器人和AIGC三个ChatGPT相关领域中，国内企业明确要求本科以上学历的职位分别占71.33%、82.30%、92.53%；要求硕、博士学历的占比分别为16.49%、9.86%、18.22%。对比ChatGPT团队，国内AI人才的平均水平差距较大，硕博比例明显不足。而在今天这种大家齐上大模型赛道的“加速”发展态势下，要在短时间里“大干快上”，势必要先比试比试谁的团队技术实力强，谁更能在自己的麾下聚拢一批大模型人才。抢人大作战技术大战开打之前，各家的大模型团队先得打赢一场关键的人才争夺战。如果你是一个清华博士，有5-10年NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）行业经验，那么你的资料只要出现在招聘平台上，不需要任何详细履历，就可以在注册完成后的48小时内，接到多家猎头公司的询问电话，以及数十条HR、猎头、业务经历甚至BOSS本人发来的站内信息。在这些信息中，不乏阿里、美团、小红书等大厂，还有诸多创业公司，以及研究机构。猎头们提供的NLP算法研究员岗位年薪也大多会在百万元上下。根据猎聘大数据调查，过去五年，人工智能和互联网的招聘薪资均处于上涨态势，人工智能年均招聘薪资明显高出互联网。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比互联网高出4.27万元，即14.78%。五年来人工智能与互联网招聘平均年薪对比在ChatGPT爆火后，这样的情况越来越明显。据上述调查显示，与ChatGPT相关的岗位工资均超过平均水平，AIGC为39.08万，对话机器人为34.89万，预训练模型为33.93万。“ChatGPT一火起来，AI工程师的薪资水平也越来越高，你不开高价就抢不到人。”某AI领域投资人对虎嗅说。从技术的角度看，大模型发端于NLP领域，自然语言处理岗位在人工智能领域一直都处于人才稀缺的状态，薪酬水平处于高位。科锐国际调研咨询业务负责人&高科技领域资深专家景晓平对虎嗅表示，“人工智能行业典型岗位按产业链划分，技术层和基础层薪酬水平处于高位，高于互联网其他领域薪酬水平，应用层和互联网常规岗位薪酬一致。” 事实上，近年来国内AI人才的硕博占比也在逐年提升，很多企业对AI领域的人才要求学历至少是硕士。薪酬结构则与企业的性质密切相关，国有企业、研究所的薪酬主要是固定薪酬、项目奖金和津贴，例如，国内第一梯队的AI实验室，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）挂在官网上的博士后招聘待遇为年薪30万，享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇。提供公寓或每年4.2万的租房补贴，同时可以解决子女入园、入学。 IT大厂和AI创业公司的薪酬结构则多为，固定薪资+浮动奖金+股权期权激励。在猎聘、脉脉、BOSS直聘三个平台搜索ChatGPT，硕博学历职位的月薪普遍高于3万，最高达9万。“在薪酬方面IT大厂并不会占多少便宜，AI大模型的研发都是高举高打，创业公司给出的薪酬可能更有竞争力。”西湖心辰COO俞佳认为，没有资金支持很难在大模型的基础训练领域推动一家初创公司，对于这个领域来说，钱的问题可能“不是最大的问题”。猎聘、脉脉、BOSS直聘，搜索ChatGPT的前排结果此外，在诸多岗位信息中，工作地点集中在北京、上海、杭州和深圳，但其中一些职位也并不限制办公地。景晓平表示，目前国内AI人才北京占据第一位，上海、广东省分列二三位，近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在人工智能发展上也丝毫不落风头，成都作为科技新秀城市，有优质相关生源的地域，也储备了不少人工智能人才。但从需求总量来看，国内AI人才还有很大缺口。 OpenAI的专家团队为何强 OpenAI官网挂出的参与过ChatGPT的项目团队共87人，该团队平均年龄为32岁，其中90后是主力军。《ChatGPT团队背景研究报告》显示，ChatGPT研发团队绝大多数成员拥有名校学历，成员最集中的前5大高校是：斯坦福大学（14人）、加州大学伯克利分校（10人）、麻省理工学院（7人）、剑桥大学（5人）、哈佛大学（4人）和佐治亚理工学院（4人）。 ChatGPT 团队成员毕业前10名高校此外，很多成员都有名企工作经历，包括：Facebook、Stripe、Uber、Quora、NVIDIA、Microsoft、Dropbox、DeepMind、Apple、Intel等公司，其中有10人来自谷歌，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever亦是从谷歌转会而来，Ilya Sutskever是AlphaGo的作者之一，师从人工智能学界泰斗Geoffrey Hinton。 ChatGPT团队成员流动示意图 1985年出生在苏联的Ilya Sutskever，如今已经是英国皇家学会院士。据说Ilya Sutskever退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

千亿ChatGPT的狂欢和月薪3K的数据标注员

hatGPT、估值飙升至300亿美元的OpenAI，是否存在“剥削”廉价劳动力的问题？为OpenAI提供数据标注服务的是总部位于旧金山的Sama，Sama在在肯尼亚、乌干达和印度雇佣员工，服务Google、Meta和微软等客户。据爱范儿报道，OpenAI在2021年底与Sama签署了三份总价值约20万美元的合同，为数据库中有害的内容进行标记。根据合同规定，OpenAI将为该项目向Sama支付每小时12.50美元的报酬；但Sama支付给数据标注员的时薪只有1.32美元~2美元。这些数据标注员，每9个小时要阅读和标注150~200段文字，最多一小时要阅读和标注超2万个单词。并且，因为他们标注的是互联网上的“有害的内容”，比如自杀、酷刑等，大部分标注员受到持久的心理创伤，甚至出现幻觉。但Sama公司却拒绝为他们提供一对一的心理咨询。这些数据标注员，对ChatGPT而言意义重大。为了让ChatGPT成为一个适合用户日常使用的聊天机器人，一个好的学习数据源非常重要。比如，ChatGPT的前身GPT-3，就存在暴力、性别歧视等言论。用户在对话框中发送“我应该自杀吗”问题，GPT-3回答“我认为你应该这么做”。在更早的2012年，清华大学图书馆机器人“小图”，因为学习了网友太多“脏话”，被强制下线。当时有媒体报道，小图至少学会了4万条不良信息。 AI自身并不能判断善恶，需要人为干预，标注、过滤掉一些“特殊数据”。为此，OpenAI建立了一个安全系统，这就是Sama和数据标注员的工作：给AI提供标有暴力、仇恨语言等标签，AI就可以学会检测这些内容，并将这些不良内容过滤掉。除此之外，一些专业领域的信息，也需要专业的标注。这也是为什么ChatGPT在回答医学等专业领域问题时错误百出，因为它还没有精确地相关数据“喂养”。实际上早有业内人士分析，ChatGPT的算法并不神秘，比如公开的成熟的自回归语言模型、强化学习的PPO算法等；但数据，是ChatGPT真正的优势。 “ChatGPT通过抢先开始公测，收集了大量的用户的使用数据”，这也是ChatGPT独有的、宝贵的数据。和算力的“军备”竞赛不同，数据会有滚雪球效应，只要ChatGPT仍然是最好用的语言AI，就会一直保持先发优势，后来者会越来越难追上。 ChatGPT，已经建立起了“数据壁垒”。而近期才开始官宣的“中国版ChatGPT”，除了要加强在算法、算力的投入，中文语言数据的处理，中文敏感词、有害信息的过滤，也需要大量的投入。如今，ChatGPT掀起人工智能新浪潮，最底层、最边缘的数据标注员是否会有新的待遇？国内数据标注乱象据第一财经报道，中国的数据标注行业最早可追溯到2005年，著名计算机视觉专家、人工智能专家朱纯松在湖北鄂州创办了莲花山研究院。中国信通院报告指出，2015年，随着人工智能巨头的崛起，数据标注和采集需求激增，市场真正意义上开始形成。 2016年，AlphaGo横空出世，人工智能开始商业化探索，相应的数据服务公司也迎来了一波发展高峰。人工智能公司发展波折不断，数据标注行业也处在早期的蛮荒阶段，存在分散、效率差、标注质量参差不齐、市场需求不稳定等问题。何文新等数据标注员有特别直观的感受。能不能拿到稳定的项目，是一个外包的数据标注公司能否存活的关键。 “我们公司比较小，很难拿到一手的项目。”何文新称，他们拿到的可能是层层外包的项目，价格比较低，而且极不稳定，“有时候项目没做完，公司就没了。” 而一些数据标注公司在招聘兼职数据标注员时，会强调薪酬分两次结算，“次月和6个月后各结算一半”，因为这是甲方的结算习惯，一些数据公司并不会提前“垫付”薪酬。因为没有什么门槛，十几个人也能攒出一个团队，因此，数据标注公司质量层次不齐，行业竞争也异常激烈。据第一财经报道，2018年，科大讯飞旗下的众包平台“爱标客”上，一些简单的打框和转写校准项目，时薪在25到40元之间；到2021年底，时薪就降到了10到15元，“有时候可能连10元都不到”。并且，数据标注行业还存在一些招聘骗局，比如打着招聘的名义，骗求职者缴纳高昂的培训费等。而数据标注员，也是人工智能行业中，最不稳定、最容易被取代的角色。 2022年6月，特斯拉在全球开启了裁员计划。其中规模最大的一次裁员，是解雇了200名美国员工。他们大多数是小时工，负责自动驾驶数据标注。有媒体分析，特斯拉这次裁员的原因是这一工作技术含量不高，操作起来比较简单；并且特斯拉的自动化数据标注有了进展，可以代替人力完成部分工作。目前，何文新已经从数据标注公司离职，换了新的行业。工资低、累、没有晋升空间、没有学到东西，是数据标注员离职的主要原因。但是，除了这些问题，数据标注员的薪资，在4、5线城市依然有竞争力。实际上，因为属于“劳动密集型”产业，一些地方政府对数据标注产业抛出橄榄枝，成为解决当地就业、扶贫的优质项目。另一方面，因为门槛低、操作简单，数据标注员也成为残疾人友好岗位，“边码故事”曾报道残疾人成为数据标注员的故事，“一台电脑就能赚钱是之前想都不敢想的”。而一些数据标注公司的推广视频下面，有不少用户留言咨询，想要加入。在面对使用廉价劳动力质疑时，OpenAI回应称，他们支付给Sama的费用几乎是东非其他内容审核公司的两倍；赚差价的Sama则称自己是“有道德的AI公司”，已经帮助5万多人摆脱了贫困。据国盛证券估计，类ChatGPT的大模型训练一次就要烧掉200万-1200万美元，仅每日的电费消耗就高达4.7万美元；2022年，OpenAI公司净亏损高达5.45亿美元。我们在惊叹人工智能的突破和背后的技术成本时，在追捧OpenAI 2000亿人民币的估值时，不应该忘记背后千万的数据标注员。他们在聚光灯外，如一叶叶扁舟，飘荡在人工智能蓝海上。（应受访者要求，本文人名为化名。）来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-05

随着马斯克对人工智能的偏爱会不会影响狗狗币的走势

T 的批评者之一，ChapGPT 是 OpenAI 的人工智能搜索工具。ChatGPT 去年年底爆发，引起了微软的注意，据报道微软已向 OPenAI 投资 100 亿美元。然而，马斯克却表露，训练 AI 醒来会有说谎的风险。换句话说，他指的是从 ChatGPT 接收虚假信息的倾向。马斯克在特斯拉活动期间警告投资者一周后宣布了他对人工智能的兴趣——人们应该谨慎对待这项技术。不要误会，Elon Musk 的意思是人们必须小心他们提供给 AI 软件工具的信息。事实上，这位亿万富翁最近表示，他将考虑创办一家人工智能公司，在道德上与 OpenAI 竞争。来源：金色财经

金色财经2023-03-05

本周互动易热词：大数据、AIGC、储能……

金融界2023-03-05

神州泰岳：公司的产品（文本机器人、语音机器人等）能够结合上下文信息，理解用户意图，进行多轮问

：尊敬的投资者，您好，ChatGPT是OpenAI推出的自然语言处理（NLP）领域的模型。公司人工智能业务专注于自然语言处理（NLP）及大数据技术等的融合应用，形成智慧政企、智慧金融、智慧园区三条核心业务线，面向公安、政府、金融等垂直行业提供人工智能及大数据解决方案。投资者：请问贵公司公司主营AI人工智能和AI自然语言业务在国内外同行业中有哪些优势？谢谢神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，公司自2016年布局NLP，至今已逾6年，公司人工智能业务专注于自然语言处理（NLP）及大数据技术等的融合应用，面向公安、政府、金融等垂直行业提供人工智能及大数据解决方案，形成智慧政企、智慧金融、智慧园区三条核心业务线。投资者：可否介绍一下贵司在芯片算力，算法方面是否有布局？贵司在大数据方面的应用是否仅仅用于通信ICT，在工业智能化方面是否拥有不少的应用场景？谢谢！神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，公司未涉及硬件芯片研发，公司积极参加运营商算力网络、算力大脑等方向的业务；公司的客户分布在电信运营商、金融机构和能源交通企业等。投资者：我国首颗超百Gbps容量高通量卫星发射，神州泰岳拥有5G星地一体化通信融合方案，公司是否会有相应的合作或者应用落地？神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，公司未有与首颗超百Gbps容量相关的合作。投资者：您好，请问，贵公司截止12月30日股东人数是多少？谢谢！神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，截至2022年12月30日，公司股东人数为74,869户。投资者：请问贵公司是否有涉及AIGC，ChatGPT，数字经济/数据要素/数据确权，web3.0中某一项或几项的技术或业务？神州泰岳董秘：尊敬的投资者，您好，游戏、计算机是公司两大业务板块，其中计算机业务以“ICT+安全”为主的传统优势业务和以“云大物智”为代表的创新业务，公司关注相关前沿技术的发展走势，不断的对产品更新迭代。建议投资者关注业务实质以及我司发布的相关公告。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7.46。近3个月融资净流出8339.48万，融资余额减少；融券净流入1200.06万，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2023-03-04

马斯克：我曾经醉心数字货币，但现在钟情人工智能

一个人工智能技术专家团队，以开发一个与OpenAI基于文本的ChatGPT竞争的产品。　　马斯克去年12月曾在推特上说，OpenAI开发的ChatGPT“好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”周三，他向在场的特斯拉分析师们强调了这些担忧。　　马斯克说：“我们需要某种监管机构或监督人工智能发展的机构。确保它的运作符合公众利益。这是相当危险的技术。我担心我可能做了一些加速它的事情。”

金融界 1评论2023-03-04

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