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中国“打压”ChatGPT？！传腾讯和蚂蚁集团已收到禁止提供ChatGPT服务指示

tter。2018年至2019年间，对Reddit和维基百科实施了禁令。中国监管机构的最新举措正值官方对ChatGPT的强烈反对之际。周一，官方媒体《中国日报》在微博上发帖称，该聊天机器人“可以帮助美国政府散布虚假信息，并操纵全球叙事以维护其自己的地缘政治利益。” 科技行业的消息人士表示，他们对这种打压行为并不感到意外。一家领先科技公司的一位高管表示：“我们从一开始就理解，由于审查问题，ChatGPT永远无法进入中国，中国将需要自己的ChatGPT版本。” 另一家领先的中国科技公司的高管表示，即使没有直接警告，他的公司也不会使用 ChatGPT。该高官表示：“我们已经成为中国监管机构，在近年来的科技行业打击中的目标，所以即使没有这样的禁令，我们也绝不会主动将ChatGPT添加到我们的平台，因为它的反应是无法控制的，不可避免地会有一些用户向聊天机器人提出政治敏感问题，但平台将对结果负责。” 自从ChatGPT风靡科技界以来，包括腾讯、阿里巴巴和百度在内的中国科技巨头纷纷公布了自己开发类似ChatGPT服务的计划。然而，这些公司对公告的措辞持谨慎态度，他们都强调他们的服务类似于ChatGPT，但并未集成ChatGPT本身。百度宣布将于3月完成对名为“文心一言（Ernie Bot）”的ChatGPT风格项目的内部测试。百度的知情人士告诉日经新闻，该服务最初可能不是聊天机器人，而是公司某些产品的嵌入式功能。 OpenAI、阿里巴巴、腾讯和蚂蚁集团没有立即回应日经亚洲的置评请求。

Linlin2023-02-22

NFT市场行为报告：消费者希望从NFT中获得什么？

而不是通过现有市场进行的。这些交易由Reddit等新玩家直接通过品牌平台，钱包到钱包的方式完成，其中一些交易通过法定货币支付代替了仅限加密货币的选项。这表明获取NFT的多样化方式，导致对越来越多的市场替代品的需求显著增加。 Alsomine的研究发现，为消费者提供真正效用和好处的NFT是当前NFT市场增长的最大驱动力。也就是说当前NFT有必要让老用户和新用户都更容易获得福利。该研究确定了消费者在NFT市场中的两个主要差距：信息差距和访问差距。即消费者需要了解、验证和信任每个NFT产品，但他们对花费大量时间学习和调整其习惯不感兴趣。新一波NFT用户需要轻松、无隔阂地了解NFT，包括无需被迫单独打开钱包或使用加密货币即可购买NFT的方式。在考虑NFT的更广泛用途时，单个NFT的价格点必须与Web3领域之外的类似价值报价相匹配。除PFP和数字艺术之外，消费者还想要什么？要问消费者还想要什么的同时，可以观察Web2公司在做什么？对Web2公司来说，转向NFT的趋势很重要，因为他们寻求利用NFT作为为用户提供独特而有价值的体验的一种方式。比如蒂芙尼（Tiffany）公司的 NFT系列就是web2与web3结合的一个很好的例子。它赋予加密朋克NFT持有者将他们的NFT转换为包含精美宝石和钻石的定制吊坠的权利，显然这种方式符合消费者对类似NFT产品的期望。 2022年6月，泰国举行了首次虚拟房产销售，允许用户在曼谷市中心购买实际房产，成为元宇宙生态系统中的虚拟土地所有者。这种把线上虚拟资产和现实生活中的实际资产结合在一起的方式，凸显了 NFT被用于现实世界资产的增长趋势，以及它们如何越来越多地被视为一种合法的投资形式。另一例子来自最受欢迎的去中心化虚拟世界Sandbox。玩家除了可以购买和拥有虚拟土地，并以独特而创造性的方式开发它之外，还可以提前访问Alpha季节，获得质押的独家APR 收益率等。具备实用价值的NFT旨在提供特定的效用或功能，而不是纯粹的收藏品。这种价值存在于NFT之外。与通常本身就是艺术品或 PFP（个人资料图片）的传统NFT不同，这些 NFT 可用于多种目的，例如授予对内容或活动的访问权限、代表所有权或会员资格、解锁游戏内福利或功能、提供投票权、启用活动票务等。如上图所示，实际上，大多数NFT消费者（60%）没有听说过具有实用价值（效益）的NFT，只有10%的少数人兑换了具有效益NFT的福利，绝大多数（92%）受访者认为能提供各种类型的福利和效用的NFT具有优势。当谈到NFT能提供明确的效益时，web3新用户和老用户都对NFT 持乐观态度并保有兴趣。当被问及他们在下个季度与NFT互动或购买NFT的意图时，57%的受访者表示他们会打算出售或赎回NFT。在最活跃和最有经验的Nfteers（NFT 用户）中，意图增长到 80%，明确强调NFT背后创作者能够提供的福利和津贴的透明度。就具有实用的NFT最重要的方面而言，研究发现人们现在更多地寻求切实的好处。总之，不论是其持有的NFT带来的隐形福利（升值、利润），还是更多实际功能（会员、访问、票券）等，这都表明，NFT正在超越仅仅好看。可以说这都代表了消费者的意愿。结论根据DappRadar 和 Alsomine 的NFT市场行为研究报告，除了NFT本身的价值属性在逐渐改变、用户的意愿和期待也在改变之外，报告也得出了和其息息相关的观点：NFT自身价格若和它们带来的福利相对应，会更容易为公众所接受。比如Polygon在2022年第四季度的平均价格为61美元，Flow为19美元，都通过Utilitity NFT取得了多项成功，这是因为前者被Reddit采用、Flow则和NBA、NFL、西甲等主要体育联盟之间具有合作伙伴关系有很大关联。这表明，对这些NFT的需求可能更多地由其实用价值驱动，而不是短期的金钱激励，所以其价格更容易为公众接受。 2022年的NFT市场总体趋势在增长并保有韧性，新个人交易者的数量指数级增加了19.75%，总数达到6万，也发出了着行业的未来是一个非常好的信号。 2022年，NFT市场行为的变化，带给企业/品牌的启发是：消费者使用NFT与使用任何其它产品或服务一样，都能获得其实用效益。例如，星巴克推出的基于区块链的忠诚度计划和以咖啡为主题、可转化为现实世界体验的NFT社区“Odysee”，都是一大例证。 NFT所带来的实在效益还因不同的消费者群体（即年龄、性别、兴趣）而异，并且不能用链上数据代替。公司还必须根据消费者的 web3“成熟度”来考虑产品，对NFT的理解、经验等因素都会吸引不同的受众。反之，当“初代NFT”不再被其创建者和买家视为交易资产，而实用NFT与产品或服务价值挂钩后，则现实世界中相对应的定价会受其影响。这样意味着一个深度和市场融合的“NFT市场”在逐渐兴起，这背后体现的是用户的期待和意愿。并且，NFT正逐渐证明它在彻底改变企业与消费者之间的商业关系方面的潜力，且这新一波的数字化转型已经影响了多个行业。商业NFT——代表有形、可衡量价值、商业利益或效用的智能合约——是消费者真正想要的。随着具备实用价值的NFT用例的不断扩大，我们可以期待看到越来越多的案例，它可能会在该领域带来更多的投资和创新，并为创作者、开发商、企业家和老牌企业带来新的商业模式和收入来源。于用户/消费者而言，也许NFT不过是回到了它原本应该去往的方向，那就是从代表身份、财富、价值的象征，回到商业世界的土壤再重新焕发新的生机，毕竟后者才是生生不息的源泉，也是和众多用户产生连接的地方。来源：金色财经

金色财经2023-02-22

Coinbase2022Q4业绩电话会高管解读财报

nstagram、Twitter 和 Reddit 等社交媒体平台。这些都将加密服务集成到他们的产品中，使用这些东西的客户将需要一个钱包，一个加密钱包。这就是 Coinbase 的用武之地。我们甚至在监管方面也取得了长足的进步。在美国之外，几乎每个主要的金融中心都在争夺成为 Web3 的领导者。我们已经看到 MiCA 在欧盟通过了一项全面的加密立法。甚至英国、香港、日本、巴西都在朝着全面的加密立法迈出非常积极的一步。而且我认为我们最终甚至会在美国得到它。所以简而言之，我们仍然非常看好这个行业的这项技术。在这个新规模下，我们的运营效率更高。我们相信，我们将成为监管透明度提高的净受益者。当然，最终，我们必须继续推动加密的实用性，改进我们的产品，推动越来越多的用例，以便数十亿或更多的人可以从这项技术中受益，我们可以增加世界的经济自由。阿莱西亚·哈斯我要回顾一下我们第四季度的业绩。我们第四季度的净收入环比增长 5% 至 6.05 亿美元。这是由我们的订阅和服务收入的强劲增长推动的。首先在交易收入方面，我们获得了交易量市场份额。我们的交易量确实比上一季度下降了 9%，但它的表现优于整个加密货币现货市场，后者的交易量比上一季度下降了 21%。因此，我们的总交易收入下降了 12% 至 3.22 亿美元。相比之下，订阅服务环比增长 34% 至 2.83 亿美元。正如第四季度利率增长所报告的那样，这主要是由于我们参与了 USTC 计划。我们的总运营费用环比增长 3% 至 12 亿美元，这与我们提供的展望一致。有三个因素导致支出略有增加。首先，我们有更高的季节性营销支出。其次，我们看到某些 SEC 奖励的时间环比增加了成本。第三，我们与纽约 DFS 达成了 5000 万美元的和解协议。如果没有这项和解，支出将比上一季度下降约 1%。我现在想缩小范围，看看 2020 年全年。2022 年我们调整后的 EBITDA 为负 3.71 亿美元，完全在我们大约一年前在 2022 年 2 月提供的 5 亿美元损失护栏内。这包括第四季度调整后的 EBITDA 负值 1.24 亿美元。我想指出，虽然第三季度略有下降，但我们的收入环比有所改善，而且我们的经常性支出（不包括 DFS 结算的影响）环比下降。因此，第四季度 EBITDA 较低的主要原因是我们在第二季度经历的外汇损失，直到第四季度才完全实现。我现在想转向我们的前景。与第四季度相比，到目前为止，加密市场在第一季度有所改善。截至 2 月 17 日，加密货币市值今年迄今上涨了 40%。同期，加密货币的波动性高出 5%。因此，我们在 2023 年 1 月产生了 1.2 亿美元的交易收入。我怎么强调都不为过。我们告诫投资者不要向前推断这些结果。我们都需要牢记去年市场发展速度的经验。它们在 Q4 和 Q1 之间进化得很快，而且它们有再次进化的潜力。我们注意到多个维度的行业动态仍在不断变化。本着这种精神，我们更新了 2023 年的展望方法。我们的展望反映了我们认为是我们业务中最稳定和可预测的要素，特别是订阅和服务收入和支出。我们现在提供 1 个季度的展望。因此，我们预计第一季度订阅服务收入将在 3 亿至 3.25 亿美元之间。正如 Brian 提到的，我们专注于成本管理和遵守纪律。这意味着我们正在更严格地评估我们的产品市场契合度，我们正在采取更积极的投资方式，并且我们正在回归小团队规模。对于第一季度，我们预计技术和开发以及一般和管理费用将在 6.25 亿美元至 6.75 亿美元之间。销售和营销将在 6000 万到 7000 万美元之间。当对这些运营支出类别进行总计时，与第四季度报告的结果相比，第一季度减少了 30% 以上。如果你撤销第四季度的 5000 万美元和解协议，我们的经常性支出环比减少了 25% 以上。在该支出前景中，预计第一季度将有 2.5 亿美元的股票薪酬。相比之下，第四季度基于股票的薪酬支出为 4.31 亿美元。因此，我们已经将这一季度环比减少了 2 亿多美元。另外，我们的展望包括与我们 1 月份裁员相关的重组费用约为 1.5 亿美元。总体而言，我们 2023 年的目标是以美元计算的调整后 EBITDA 与 2022 年全年相比有所改善。我们相信，我们在降低成本方面所做的努力使我们能够做到这一点。正如我们所期待的那样，与我们预计约为 3,650 人的第一季度水平相比，我们预计不会显着增加员工人数，这是我们最大的支出驱动因素之一。好吧，在我们进行问答之前，我想简要介绍一下您将在我们今天下午提交的 10-K 中看到的一些更新的背景信息。继 2022 年发生的事件（包括 FTX 等某些加密货币公司的倒闭和其他财务困境情况）之后，美国证券交易委员会于 12 月发布了一项新指南，涉及像我们这样的加密货币市场参与者的上市公司的预期披露。虽然我们已经在指南中披露了很多内容，但本季度我们确实进行了一些额外的披露。因此，您将看到更多关于 2022 年事件如何影响 Coinbase、类似事件如何影响我们公司的讨论，我们扩大了对借贷活动、交易对手风险以及我们与其他市场参与者的相互联系的披露。因此，您将看到我们的业务部分、MD&A 和风险因素的更新。这些都是对新指南的直接回应。完整的信件可以在网站上找到。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-22

BV行研 | 全方位解读去中心化社交协议的“抗审查性”

金色财经2023-02-21

全方位解读去中心化社交协议的“抗审查性”

金色财经2023-02-21

2023年zk赛道爆发即将推出的Polygon zkEVM有多重要？

Instagramd的底层、BBS平台Reddit都是基于Polygon进行建构。据不完全统计，与Polygon建立合作关系的品牌有软件巨头Adobe、Meta、电商eBay、NFL、NuBank、时尚品牌Prada、Adida、宝格丽等。现在，Polygon选择zk作为其未来的发展核心，必定基于自身丰富和成熟的经验。并且优化后的Polygon zkEVM，是无需许可的，任何人都可以使用它。不断探索的Polygon一直在夯实自己的基础，这也许就是众多知名品牌和IP选择Polygon的原因。总结 zk赛道仍处于早期阶段，尚不清楚各种类型的zk如何应用在具体的实际情况中。比如不同的技术选择：使用的验证系统类型、虚拟机的设计、网络架构等，这些都有可能会对未来的实际采用产生深远的影响。 Polygon的选择，其它项目方的选择，都是对zk赛道早期阶段的尝试。未来的zk发展态势如何，以太坊能否借由L2 zk实现生态繁荣、霸占市场，其它原生zk项目又如何因应形式发展，都值得翘首以盼。参考： Polygon Blog《What Is a zkEVM?》 Blockchain《Polygon Announces Beta Launch of Zero-Knowledge Ethereum Virtual Machine》 Bitcoinist《Polygon Growth Plans Will Take The Following Path》 Helio《Polygon宣布3月27日上线zkEVM Beta，号称100%相容以太坊dapp》芦苇在说《ZK季节即将到来一文了解zkEVM领域的巨大机会》全因素热爱《Polygon zkEVM 公测上线：以太坊的新篇章》编辑：Bowen@Web3CN.Pro、Yuanshan@Web3CN.Pro 声明：web3中文原创作品，内容仅代表作者立场，且不构成投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

2023 年最值得投资的加密货币项目,给你带来巨大收益!

还拥有大量的在线追随者——尤其是来自 Reddit 论坛的追随者。因此，许多人认为，一旦熊市结束，狗狗币就有机会从之前的 0.74 美元的历史高位回升一个人的加密道路总是那样坎坷老陈区块笔记来源：金色财经

金色财经2023-02-21

一场灾难恐正在酝酿中！“零日期权”突然飙升让华尔街坐立不安：“犹如在压路机前捡硬币”

小交易员买入和做空0DTEs的证据，在Reddit的一个论坛Wall Street Bets上随处可见。交易员们在这个论坛上吹嘘自己的利润，并对自己的损失表示同情。在2月中旬的一篇帖子中，一名名为“Pizza_n_tendies”的交易员分享了一张经纪账户的截图，显示他们在一个多小时内就赚了大约6000美元，此前他们押注了约3500美元与SPDR S&P 500 ETF(一种流行的股票交易所交易基金)挂钩的每周看跌期权。去年12月，一位名为“livelearnplay”的用户分享了一张Robinhood账户的截图，显示他们通过跟踪标普500指数的SPY的0DTE看跌期权在一天内赚了大约10万美元。其他人分享了他们在几周或几个月的时间里执行这一策略时，其投资组合价值大幅波动的证据。 MarketWatch联系了这两个账户，以及其他十几个分享了0DTEs交易结果的账户。大多数人都没有回应。一个人简单地回答了一句“哈哈哈”，而另一个人则要求“证明”自己的身份。 “一场乒乓球比赛” 期权分析服务公司SpotGamma的创始人Brent Kochuba说，已经有迹象表明，短期期权交易可能会导致市场在盘中出现更大的波动。道琼斯市场数据的数据显示，去年标普500指数有122个日涨跌幅度均在1%或以上，为2008年以来最多，是20年平均水平65.6日的近两倍。这一趋势在2023年继续下去，标准普尔500指数已经出现了15次1%或以上的上下波动，这是自2016年以来年初最多的一次。一个令人难忘的例子发生在去年10月13日，当时0DTEs和其他临近到期期权的交易帮助引发了美国股市盘中的历史性逆转。当天，在9月份消费者价格指数(CPI)报告发布后，道指一度大跌近550点，跌幅达1.9%。然后，在似乎没有任何消息的情况下，股市突然飙升。当尘埃落定后，道指收盘上涨827.87点，至30038.72点，涨幅2.8%。Kochuba说，买入看涨期权的热潮夸大了这一历史性盘中波动。 “人们会在高点卖出看涨期权，买入看跌期权，然后在低点抛售，”Kochuba称。“它创造了一场乒乓球比赛。” 交易所淡化风险芝加哥期权交易所和芝加哥商品交易所的代表都反驳了这些产品使市场更加不稳定的说法。芝加哥期权交易所一位发言人在发给MarketWatch的电子邮件中表示:“目前还没有确凿的证据表明，当日期权交易会导致市场波动加剧。” 但芝加哥商品交易所的Woolman表示，交易所实际上无法对潜在风险发表评论，因为它们不是负责管理风险的机构。他说:“我们很难评论这对市场的实际影响，因为我们没有管理风险。”

夏洛特2023-02-21

OpenAI与AIGC：改变人类生产范式通往“万物的摩尔定律”

，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

关于狗狗币的十大事实 | 最佳加密货币

进了他们首选的加密货币的增长。例如，Reddit 社区在 2014 年为 NASCAR 车手 Josh Wise 筹集了 55,000 美元，作为交换，Wise 用来自 Reddit 社区的狗狗币和外星人照片装饰了他的整辆车。关于狗狗币#6 的事实。社交媒体上的狗狗币：从一开始，Reddit 和 Twitter 等社交媒体网站就对这种加密货币产生了浓厚的兴趣，并大力支持狗狗币，这有助于它获得普及。TikTok 最近加入了调查狗狗币的平台组。例如，TikTok在 2020 年夏天发起了狗狗币挑战，以吸引用户购买这种加密货币。TikTok 上的#DogecoinTikTokChallenge 趋势越来越受欢迎。为了将狗狗币的价格提高到 1 美元，一位用户制作了一段 10 秒的视频，敦促 8 亿用户向该加密货币投资 25 美元。截至目前，他的视频已有 80 万次观看，狗狗币交易量增长了 2000%。关于狗狗币#7 的事实。喜欢 Doge 的名人：名人是狗狗币的忠实拥护者，并已成为其最大的支持者。赢得绰号“总督”的埃隆马斯克无疑是第一个浮现在脑海中的人。马斯克是狗狗币增长的主要贡献者，他的推文迅速提升了该货币的价值。音乐家Snoop Dog似乎是一个非常崇拜者并投资了Dogecoin，所以特斯拉的首席执行官并不是唯一的。凯文·乔纳斯 (Kevin Jonas) 是另一位热心名人，他在年初发推文“我所说的一切……$doge ”。关于狗狗币#8 的事实。狗狗币无限供应： Dogecoin 的创造者将其作为一个笑话创造，并试图生产尽可能多的 Dogecoins。因此，他们使 DOGE 的供应变得无限。这是关于狗狗币的著名事实。目前有 1290 亿个狗狗币在流通，这比比特币或以太坊等其他加密货币还要多。关于狗狗币 #9 的事实。挖矿过程：狗狗币的开采发生得相当快。区块率是每分钟一个区块，这让矿工有很大的机会开采更多的区块并获得最多的区块奖励。有10,000 DOGE 区块奖励。每天都会创建超过 1440 万个新的狗狗币，每年总产量为 52 亿个狗狗币。它存在的第一年就开采了 1000 亿枚代币。此外，Dogecoin 网络上的每笔交易都需要大约 1 DOGE 的交易费用。 10. SpaceX 接受狗狗币作为 2022 年发射月球任务的付款方式：加拿大的 Geometric Energy Company 和埃隆·马斯克 (Elon Musk)拥有的 SpaceX于 2021 年 5 月 9 日宣布了他们在DOGE-1 月球任务方面的合作伙伴关系。在 2022 年第一季度，他们打算启动一次完全由狗狗币赞助的月球之旅。来源：金色财经

金色财经2023-02-20

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