AI丰收年——继AGIX崛起之后的CNTMlg...

AI 代币的价值在 2023 年呈爆炸式增长。2021 年首次推出的一个休眠代币在 1 月份上涨了近 4000%。 2022 年是 AI 丰收年之后，AI 代币价格上涨。DALL-E 2 和 ChatGPT 等工具重新定位了技术对话。

人工智能的爆炸式增长吸引了全世界的目光。加密市场也不例外。

对于大多数加密货币交易者而言，2023 年的表现比预期的要好得多。在令人沮丧的 2022 年结束后，随着 FTX 的崩溃和随后对市场的冲击，我们对 2023 年的预期有限。然而，市场又迎来一波爆发，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！

比特币21 天内飙升至 2.3 万美元以上。自 2 月 2 日仅一次突破 24,000 美元大关以来，加密货币的 OG 一直保持相对稳定。以太坊也取得了类似的成功，并在2月2日达到顶峰，价格略高于 1700 美元。

过去30天，BTC上涨34.1%，ETH上涨28.02%。不错，对吧？

然而，市场上一些最成功的代币让 BTC 和 ETH 相比之下显得微不足道。SingularityNET（AGIX）30天最高上涨669.15%，AnchorNeural World（ANW）上涨810.66%，GNY（GNY）上涨946.61%。他们有什么共同点？它们是 AI 代币。

但今天本文要介绍的重点——CNTM

很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，目前来看，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM近30天涨幅才67%，这个币会有自己的独立行情，不会随大盘走，后续还会有大的动作，而这才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！

那什么是CNTM？

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。

未来发展

1.基于ChatGPT的理论，创建CNTM的GPT平台：Jinn；

2.为Jinn加入双引擎结构：GPT引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；

3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能；

Jinn=ChatGPT+Sparrow

Jinn VS ChatGPT

ChatGPT目前的三个核心问题：

对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；

拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。

ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好；

拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。

ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用；

拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。

Sparrow（google的产品）是ChatGPT的良好补充：

sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT；

Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。

Jinn的优势：

Jinn=ChatGPT+Sparrow

Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式；

所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。

下一代搜索引擎：Jinn

Jinn将采用传统搜索引擎+ChatGPT的双引擎结构，ChatGPT模型是主引擎，传统搜索引擎是辅引擎。传统搜索引擎的主要辅助功能有两个：一个是对于ChatGPT产生的知识类问题的回答，进行结果可信性验证与展示，就是说在ChatGPT给出答案的同时，从搜索引擎里找到相关内容片段及url链接，同时把这些内容展示给用户，使得用户可以从额外提供的内容里验证答案是否真实可信，这样就可以解决ChatGPT产生的回答可信与否的问题，避免用户对于产生结果无所适从的局面。

传统搜索引擎的第二个辅助功能是及时补充新知识。既然不可能随时把新知识快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果发现具备时效性的问题，它自己又回答不了，则可以转向搜索引擎抽取对应的答案，或者根据返回相关片段再加上用户输入问题通过ChatGPT产生答案，这里有一部分将参考LaMDA关于新知识处理的具体方法。

来源：金色财经