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a16z：机器学习和零知识证明的制衡

d Co担任了四年的股票分析师。她拥有哥伦比亚大学巴纳德学院的历史学学士学位。在过去的几年里，区块链上的零知识证明在两个关键目的上非常有用：(1)通过处理链下交易和验证主网上的结果来扩展计算受限的网络；(2)通过启用屏蔽交易来保护用户隐私，只有拥有解密密钥的人才能看到。在区块链的背景下，很明显为什么这些属性是可取的：像以太坊这样的去中心化网络如果没有对验证器处理能力、带宽和延迟无法维持的需求(因此需要有效性Rollup)，就无法增加吞吐量或区块大小，并且所有交易对任何人都是可见的(因此需要链上隐私解决方案)。但是零知识证明对于第三类功能也很有用：有效地验证任何类型的计算是否正确运行(不仅仅是EVM链下实例化中的计算)。这远远超出了区块链的范畴。利用零知识证明的能力来简洁地验证计算系统的进步，现在使得用户可以从现有的每个数字产品(最关键的是机器学习模型)中要求区块链确保相同程度的不可信任和可验证性。对区块链计算的高需求激励了零知识证明研究，创建了具有更小内存占用和更快证明和验证时间的现代证明系统，使得现在可以在链上验证某些小型机器学习算法。到目前为止，我们可能都体验过与一个极其强大的机器学习产品交互的潜力。几天前，我使用GPT-4帮助我创建了一个在国际象棋中不断击败我的AI。这感觉像是过去几十年机器学习领域所有进步的一个缩影：IBM的开发人员花了12年时间开发出Deep Blue，一个运行在32节点IBM RS/6000 SP计算机上的模型，能够每秒评估近2亿步国际象棋，在1997年击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)。相比之下，我只花了几个小时，我只编写了很少的代码，就编写了一个能够战胜我的程序。诚然，我怀疑我创造的人工智能能否在国际象棋中击败Gary Kasparov，但这不是重点。关键是任何玩GPT-4的人都可能有类似的获得超能力的经历：不费什么力气，你就可以创造出接近或超过你自己能力的东西。我们都是IBM的研究人员；我们都是Gary Kasparov。显然，这是令人兴奋和有点令人生畏的思考。对于任何在加密行业工作的人来说，自然的冲动(在惊叹于机器学习可以做什么之后)是考虑潜在的中心化向量，以及如何将这些向量去中心化到一个人们可以透明地审计和拥有的网络中。目前的模型是通过吸收大量公开可用的文本和数据来构建的，但目前只有少数人控制和拥有这些模型。更具体地说，问题不是“人工智能是否具有巨大的价值”，而是“我们如何构建这些系统，使与之交互的任何人都能获得经济利益，如果他们愿意，还能确保他们的数据以尊重他们隐私权的方式使用。” 最近，有一种声音呼吁暂停或减缓Chat-GPT等大型人工智能项目的进展。停止进展可能不是这里的解决方案：相反，更好的做法是推动开源模型，在模型提供者希望其权重或数据是私有的情况下，用链上和完全可审计的隐私保护的零知识证明来保护它们。如今，后一种围绕私有模型权重和数据的用例在链上尚不可行，但零知识证明系统的进步将使其在未来成为可能。可验证和可拥有的机器学习像我使用Chat-GPT构建的象棋AI在这一点上感觉相对良性：一个具有统一输出的程序，它不会使用侵犯有价值的知识产权或侵犯隐私的数据。但是，当我们想要确保我们被告知的模型在 API 后面运行时确实是运行的模型时会发生什么？或者如果我想将经过验证的数据提取到链上的模型中，并确保数据确实来自合法方？如果我想确保提交数据的“人”确实是人，而不是试图攻击我的网络的机器人，该怎么办？零知识证明，凭借其简洁地表示和验证任意程序的能力，是实现这一目标的一种方式。值得注意的是，今天，在链上机器学习环境中零知识证明的主要用例是验证正确的计算。换句话说，零知识证明，更具体地说，SNARK(简洁的非交互式知识论证)，在ML上下文中因其简洁属性而最有用。这是因为零知识证明保护了证明者(及其处理的数据)的隐私不受窥探验证者的侵害。像全同态加密(FHE)、功能加密或可信执行环境(TEE)这样的隐私增强技术更适用于让不受信任的验证者对私有输入数据运行计算(更深入地探索这些技术不在本文的范围内)。让我们退一步，从更高层次上理解你可以用零知识表示的机器学习应用程序的类型。(要想更深入地了解ZK，请参阅我们关于零知识证明算法和硬件改进的文章，Justin Thaler关于SNARK性能的工作，或者我们的零知识标准。)零知识证明通常将程序表示为算术电路：使用这些电路，证明者从公共和私人输入中生成一个证明，验证者从数学上计算该语句的输出是正确的——而不获得关于私人输入的任何信息。我们仍然处于在链上使用零知识证明进行计算实用验证的非常早期阶段，但算法的改进正在扩大可行的范围。以下是零知识证明在机器学习中的五种应用方式。 1. 模型真实性：你希望确保某些实体声称已经运行的机器学习模型确实是运行过的模型。例如，可以在 API 后面访问模型的情况，并且特定模型的提供者有多个版本——比如，一个更便宜、不太准确的版本和一个更昂贵、性能更高的版本。如果没有证据，你就无法知道模型的提供者是否为你提供了更便宜的模型，而你实际上已经支付了更昂贵的模型(例如，模型的提供者想要节省服务器成本并提高他们的利润率)。要做到这一点，你需要为模型的每个实例化单独的证明。实现这一目标的一种实用方法是通过Dan Boneh、Wilson Nguyen和Alex Ozdemir的功能承诺框架，这是一种基于SNARK的零知识承诺方案，允许模型所有者向模型提交数据，用户可以将数据输入模型并收到已提交模型已运行的验证。一些构建在Risc Zero(一种基于 STARK 的通用虚拟机)上的应用程序也支持这一点。Daniel Kang、Tatsunori Hashimoto、Ion Stoica和Yi Sun进行的其他研究已经证明，可以验证ImageNet数据集上的有效推断，准确率为92%(与性能最高的非ZK验证ImageNet模型相当)。但是仅仅收到提交的模型已经运行的证据是不够的。模型可能不能准确地表示给定的程序，因此希望提交的模型由第三方进行审计。功能承诺允许证明者确定它使用了一个已提交的模型，但它们不能保证关于已提交模型的任何内容。如果我们能够使零知识证明具有足够的可执行性来证明训练(参见下面的示例#4)，那么有一天我们也可以开始得到这些保证。 2. 模型完整性：你希望确保相同的机器学习算法以相同的方式在不同用户的数据上运行。这在你不希望应用任意偏见的领域非常有用，例如信用评分决策和贷款申请。你也可以使用功能承诺。为此，你将提交一个模型及其参数，并允许人们提交数据。输出将验证模型是否使用每个用户数据的提交参数运行。或者，模型及其参数可以公开，用户自己可以证明他们将适当的模型和参数应用于他们自己的（经过身份验证的）数据。这在医疗领域可能特别有用，因为法律规定患者的某些信息必须保密。在未来，这可能会使医疗诊断系统能够从完全私密的实时用户数据中学习和改进。 3.证明：你希望将来自外部经过验证的各方(例如，任何可以产生数字签名的数字平台或硬件)的证明集成到一个模型或任何其他类型的链上运行的智能合约中。为此，你将使用零知识证明来验证签名，并将该证明用作程序的输入。Anna Rose和Tarun Chitra最近与Daniel Kang和Yi Sun一起主持了一集零知识播客，探讨了这一领域的最新进展。具体来说，Daniel和Yi最近发布了一项工作，研究如何验证由经过验证的传感器拍摄的图像是否经过裁剪、调整大小或有限的编辑等转换——这在你想证明图像不是深度伪造而是经过某种合法形式的编辑的情况下很有用。Dan Boneh和Trisha Datta也做了类似的工作，使用零知识证明来验证图像的来源。但是，更广泛地说，任何经过数字认证的信息都可以进行这种形式的验证：正在研究EZKL库的Jason Morton(下一节将详细介绍)将其称为“给区块链眼睛”。任何签名的端点：(例如，Cloudflare的SXG服务，第三方公证员)都会生成可验证的数字签名，这对于证明来自受信任方的出处和真实性非常有用。 4. 去中心化推理或训练：你希望以去中心化的方式进行机器学习推理或训练，并允许人们向公共模型提交数据。要做到这一点，你可以在链上部署一个已经存在的模型，或者构建一个全新的网络，并使用零知识证明来压缩模型。Jason Morton的EZKL库正在创建一种方法，用于提取ONXX和JSON文件，并将它们转换为ZK-SNARK电路。最近在ETH Denver的演示表明，这可以用于创建基于图像识别的链上寻宝游戏等应用程序，其中游戏的创造者可以上传照片，生成图像的证明，玩家可以上传图像；验证者检查用户上传的图像是否与创建者生成的证明充分匹配。EZKL现在可以验证多达1亿个参数的模型，这意味着它可以用于在链上验证ImageNet大小的模型(有6000万个参数)。其他团队，如Modulus Labs正在对不同的证明系统进行链上推理的基准测试。Modulus的基准运行高达1800万个参数。在训练方面，Gensyn正在构建一个去中心化的计算系统，用户可以输入公共数据，并通过一个去中心化的节点网络来训练他们的模型，并验证训练的正确性。 5. 身份证明：你想要在不损害他们隐私的情况下验证某人是独一无二的人。为此，你需要创建一种验证方法——例如，生物识别扫描，或以加密方式提交政府ID的方法。然后，你将使用零知识证明来检查某人是否已被验证，而不透露有关该人身份的任何信息，无论该身份是完全可识别的，还是像公钥那样的假名。 Worldcoin通过他们的身份证明协议来做到这一点，这是一种通过为用户生成唯一的虹膜代码来确保抗女巫攻击的方法。至关重要的是，为WorldID创建的私钥(以及为Worldcoin用户创建的加密钱包的其他私钥)与项目的眼睛扫描球在本地生成的虹膜代码完全分离。这种分离完全将生物识别标识与任何形式的用户密钥分离开来，这些密钥可能来自于一个人。Worldcoin还允许应用程序嵌入一个SDK，允许用户使用WorldID登录，并利用零知识证明保护隐私，允许应用程序检查该人是否拥有WorldID，但不支持个人用户跟踪(更多细节，请参阅这篇文章)。这个例子是用零知识证明的隐私保护特性来对抗更弱、更恶意的人工智能形式的一种形式，所以它与上面列出的其他例子有很大的不同(例如，证明你是一个真正的人，而不是一个机器人，而不透露任何关于你自己的信息)。模型架构和挑战实现SNARK(简洁的非交互式知识论证)的证明系统的突破是将许多机器学习模型放在链上的关键驱动因素。一些团队正在现有的架构(包括Plonk、Plonky2、Air等)中制作定制电路。在自定义电路方面，Halo 2已经成为Daniel Kang和Jason Morton的EZKL项目等在工作中使用的流行后端，。Halo 2的证明时间是准线性的，证明大小通常只有几千字节，验证时间是常数。也许更重要的是，Halo 2拥有强大的开发人员工具，使其成为开发人员使用的流行SNARK后端。其他的团队，比如Risc Zero，则致力于一个通用的VM策略。其他人正在使用Justin Thaler基于求和校验协议的超高效证明系统创建自定义框架。证明生成和验证时间绝对取决于生成和检查证明的硬件，以及生成证明的电路的大小。但这里需要注意的关键是，无论所表示的程序是什么，证明的大小总是相对较小，因此验证者检查证明的负担是有限的。然而，这里有一些微妙之处：对于像Plonky2这样使用基于FRI的承诺方案的证明系统，证明大小可能会增加。(除非它被包装在一个基于配对的SNARK中，如Plonk或Groth16，它们的大小不会随着语句的复杂性而增长。) 这里机器学习模型的含义是，一旦你设计了一个证明系统，准确地表示一个模型，实际验证输出的成本将非常便宜。开发人员必须考虑最多的事情是证明时间和内存：以一种可以相对快速地证明模型的方式表示模型，并且理想的证明大小在几千字节左右。为了证明机器学习模型在零知识下的正确执行，你需要对模型架构(层、节点和激活函数)、参数、约束和矩阵乘法操作进行编码，并将它们表示为电路。这涉及到将这些属性分解为可以在有限域上执行的算术运算。该领域仍处于起步阶段。在将模型转换为电路的过程中，准确性和保真度可能会受到影响。当一个模型被表示为一个算术电路时，那些前面提到的模型参数、约束和矩阵乘法操作可能需要近似和简化。当算术运算被编码为证明的有限域中的元素时，一些精度可能会丢失(或者在没有这些优化的情况下，使用当前的零知识框架生成证明的成本将高得离谱)。此外，为了精确起见，机器学习模型的参数和激活通常被编码为32位，但今天的零知识证明不无法在没有大量开销的情况下以必要的算术电路格式表示32位浮点运算。因此，开发人员可以选择使用量化的机器学习模型，其32位整数已经转换为8位精度。这些类型的模型有利于表示为零知识证明，但被验证的模型可能是高质量初始模型的粗略近似。在这个阶段，无可否认，这是一场追赶游戏。随着零知识证明变得更加优化，机器学习模型的复杂性也在增长。已经有许多有前景的优化领域：证明递归可以通过允许证明用作下一个证明的输入来减少整体证明的大小，解锁证明压缩。也有一些新兴的框架，比如Linear A的Apache张量虚拟机(TVM)的分支，它改进了一个转译器，用于将浮点数转换为零知识友好的整数表示。最后，我们a16z crypto乐观地认为，未来的工作将使在SNARK中表示32位整数变得更加合理。 “规模”的两种定义零知识证明可通过压缩进行扩展：SNARK允许你使用一个极其复杂的系统(虚拟机、机器学习模型)，并以数学方式表示它，以便验证它的成本小于运行它的成本。另一方面，机器学习通过扩展来扩展：今天的模型随着更多的数据、参数和GPU/TPU参与训练和推理过程而变得更好。中心化的公司可以以几乎不受限制的规模运行服务器：按月收取API调用费用，并支付运营成本。区块链网络的经济现实几乎以相反的方式运行：鼓励开发人员优化他们的代码，使其在计算上可行(并且便宜)。这种不对称有一个巨大的好处：它创造了一个证明系统需要变得更有效的环境。我们应该推动在机器学习中要求区块链提供同样的好处——即可验证的所有权和共享的真理概念。虽然区块链激励了zk-SNARK的优化，但计算的每个领域都将受益。来源：金色财经

金色财经2023-04-08

调查显示：1/3的加拿大人认为，杂货店“价格欺诈”是造成食品价格上涨的主要原因

货店抬高食品价格。调查显示，在不列颠哥伦比亚省、阿尔伯塔省、安大略省、新不伦瑞克省和马尼托巴省，30%至33%的受访者回答价格欺诈是价格上涨背后的主要问题。萨斯喀彻温省和魁北克省认为价格欺诈是主要问题的受访者比例最低，分别为27%和22%左右。这两个省份是仅有的“哄抬物价”不是受访者首选的省份。来自魁北克和萨斯喀彻温省的受访者选择“通货膨胀/货币/财政政策”作为他们认为是价格上涨主要原因的首选，36%的魁北克受访者和32%的萨斯喀彻温省受访者认为货币政策是问题所在。总体而言，约29.9%的加拿大人表示，他们认为通货膨胀或货币政策是食品价格上涨的主要因素，这与30.3%的人表示他们认为杂货店价格欺诈是主要原因的比例几乎持平。该调查还询问了加拿大人最近的议会委员会是否影响了他们对杂货店的信任度，在该委员会中，杂货商为自己免受价格欺诈指控辩护。只有35%的受访者知道该委员会，而在这些加拿大人中，绝大多数人表示，他们不相信Loblaws、Metro和Sobeys等大型杂货店背后公司的首席执行官和领导人的证词。约33%的受访者认为杂货商的证词令人信服或非常有说服力，约25%的受访者将此证词描述为“透明且坦率”。达尔豪斯大学农业食品分析实验室的研究助理Janet Music在报告称：“杂货商可能会在他们的货架上摆满最新鲜的农产品和最好的商品，但如果没有消费者的信任，他们的产品不会影响消费者。对于杂货商而言，透明度、道德和可持续性将更加重要。” 在杂货店如何赢得消费者信任方面，46%的受访者表示他们希望看到更多的价格锁定。联邦政府一直在讨论一项潜在的杂货行为准则，该准则将尝试平衡大型杂货店和小型杂货店之间的供应，以吸引更多供应商到加拿大。政府将在4月的某个时候提供有关此想法的最新信息。除了拟议的《杂货店行为准则》之外，44%的受访者表示，政府可以通过对杂货店某些食品的价格制定法规来进行干预。只有19%的人支持征收暴利税。

Dan19772023-04-08

太疯狂了！砸100万美元上哈佛耶鲁藤校！咨询公司惊爆：美国人比你想的更卷！

加拿大乐活网2023-04-06

爆料丨大学排名有多水！通过排名选学校！很可能掉坑里！

News法学院排名； 11月18日，哥伦比亚大学法学院（排名第4）、乔治城大学法学院（排名第14）、斯坦福大学法学院（排名第2）宣布退出排名； 11月20日，密歇根大学（排名第10）宣布退出排名； 11月21日，杜克大学（排名第11）、西北大学（排名第13）宣布退出排名； 11月22日，加州大学洛杉矶分校（排名第15）宣布退出排名。一时间对于这些权威的大学排名的争议此起彼伏，这些排名，到底靠谱吗？内幕究竟是什么？对于学生和他们的家人来说，在决定去哪里上大学时，是一年中既快乐又充满压力的时刻。家庭经常求助于排名系统来帮助做出决定，但排名忽略了一个关键因素：大学教学质量。新兴研究表明，综合排名较低大学的课程在以学生为中心的教学方面的平均得分高于排名较高的大学课程。事实上，旨在提高排名的大学通常会将重点和资金从教学转移到营销等其他建立声誉的因素上。考虑到高质量教学与学生成功之间的联系，排名并不是关键因素，教学质量是广泛的大学成果最重要的预测因素之一，包括学术技能、领导能力、公民参与、道德发展、学位获得和就业。简而言之，优质教学对于塑造大学中的个人和社会效益至关重要。然而，排名只是高等教育教学价值较低的原因之一。管理人员通常不会将卓越的教学视为增加入学率或资金的一种方式，因此在招聘、任期或晋升方面并没有因此而得到高度重视。更重要的是，研究表明，教师花在教学上的时间越多，他们的薪水就越低（因为在其他研究领域可能付出的时间较少）。最关心教学的教师往往工作稳定性较差，而且在资源较少的大学里。结果是什么？许多教师继续使用传统讲座进行教学，这种方式的成功率较低且不太公平。尽管最近出现了改善大学教学的努力，但在重视高质量教学的学校获得更多资源、更高排名和增加入学率之前，情况不会有太大变化。家人应该怎么办？他们应该重点考虑那些重视高质量教学的大学，即使这些学校可能排名较低。家庭对大学学习进行了大量投资，他们的学生理应从高质量的教学中受益。也许更重要的是，如果卓越教学不是常态，那么高等教育就没有发挥其作为民主学习引擎的潜力。从长远来看，大学、对学校进行排名的组织和其他机构应该努力使教学成为使命中有价值的核心部分。所以，知名大学陆陆续续退出这些排名也能看出，其实排名不能代表一切，真正衡量一所学校的还是其教学质量以及师资力量！在选择学校时，所作的调查绝不只是排名

加拿大乐活网2023-04-06

JZL数字周报第13期 23/04/03 加密市场缩量震荡,市值小幅上涨

球投资。团队成员分别来自芝加哥大学、哥伦比亚大学、华盛顿大学、卡耐基梅隆大学、伊利诺伊大学香槟分校和南洋理工大学等顶尖院校，并曾服务于摩根士丹利、巴克莱银行、安永、毕马威、海航集团、美国银行等国际知名企业。【免责声明】市场有风险，投资需谨慎。本文不构成投资建议，用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。来源：金色财经

金色财经2023-04-03

A股头条：监管重磅出击！美国芯片巨头被实施网络安全审查碳酸锂消息不断，A股龙头否认25万元底价传闻

国家包括澳大利亚、巴林、加拿大、智利、哥伦比亚、日本等，欧盟和英国尚没有资格。评：美国人如意算盘敲得叮当的响，想着把全球新能源车的产业链往自己家弄，但是这个不考虑经济规律的操作，实在是不太现实。　　4、美国技术伦理组织要求FTC阻止发布新的OpenAI GPT商用版本　　近日，美国技术伦理组织“人工智能和数字政策中心”（Center for Artificial Intelligence and Digital Policy）要求美国联邦贸易委员会（FTC）阻止OpenAI发布新的GPT-4商用版本，该组织称GPT-4“存在偏见、具有欺骗性，并对隐私和公共安全构成威胁”，并敦促FTC“对OpenAI展开调查，禁止GPT-4的进一步商用发布，并确保建立必要的护栏来保护消费者、企业和商业市场”。评:前有意大利封禁，后有美国技术组织蠢蠢欲动。虽然OpenAI GPT发展道路曲折，但是人工智能的前途还是无线光明。毕竟发展才是硬道理。　　5、中信证券：全年第二个关键做多窗口料将在4月开启　　周末，中信证券研报指出，基本面、估值、风险偏好共振上修的市场环境下，A股料将在4月打开全年第二个关键做多窗口；财报业绩驱动将取代主题炒作，成为阶段性主线，建议关注制造中的新能源、基建、一带一路出口中的细分领域。中信证券研报还判断二季度港股市场或迎来全年最佳行情。评:最近这几周，中信一直在疯狂看多。但是同时看多A股和港股很少见。　　6、钟南山：进入4月后条件允许情况下建议可以不戴口罩　　全国多地不再强制要求旅客搭乘地铁时佩戴口罩。也有研究认为，冬春流感流行季呈“滞后性”和“高水平流行”两大特征，背后均与“戴口罩”等非药物干预措施密切相关。随着天气逐渐转暖，口罩还要不要戴？对此钟南山院士认为人群长时间低暴露于流感等病原体，鼻腔缺少刺激，对人体自然免疫力的形成不利，进入4月以后，条件允许情况下，建议可以不戴口罩。　　市场策略　　上周五上证指数震荡小幅收涨，上证50指数微幅收跌，中证1000指数涨1％。权重股表现偏弱，从富时A50指数来看，周五震荡收螺旋桨K线，这里至少也是B-c浪的次高点，即短线调整后还有最后一冲反弹就会结束。这里就是反弹高点的可能性也并不低，后市可关注3月30日中阳线的低点，这里如果下破则反弹结束。　　　　题材掘金　　能源数字化：国家能源局发布关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见，意见提出，到2030年，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑，数字技术与能源产业融合发展对能源行业提质增效与碳排放强度和总量“双控”的支撑作用全面显现。为此，一是推动能源装备智能感知与智能终端技术突破。二是推动能源系统智能调控技术突破。三是推动能源系统网络安全技术突破。　　标的：科远智慧（002380）、安科瑞（300286）　　氢能：据报道，在近日由中国城市燃气协会主办的《天然气管道掺氢输送及终端利用可行性研究》成果发布会上，与会嘉宾一致认为，天然气掺氢技术对调整优化产业结构、能源结构，实现减污降碳协同效应意义重大。　　标的：水发燃气（603318）、陕天然气（002267）　　海底数据中心：据报道，3月31日下午，全球首个商用海底数据中心在海南省陵水黎族自治县下水。据介绍，这个项目承建方为深圳海兰云数据中心科技有限公司。数据中心的核心装备海底数据舱与“天和号”空间站核心舱相当，是目前全球最大的海底数据舱，结构设计寿命为25年。　　标的：海兰信（300065）、中电兴发（002298）　　公告精选　　【重大事项】　　南钢股份 600282：实控人拟由郭广昌变更为中国中信集团有限公　　协鑫能科 002015：3亿元入股星临科技步入AI算力赛道　　华友钴业 603799：发行GDR并在瑞交所上市申请获证监会核准　　紫金矿业 601899：各方同意尽快启动波格拉金矿的全面复产　　*ST金洲 000587：公司股票将在4月3日被深交所摘牌　　【业绩速递】　　晶盛机电 300316：2022年净利润同比增长70.8％拟10派4.5元　　利柏特 605167：2022年净利润同比增长25.25％拟10派0.35元　　博腾股份 300363：第一季度预计实现净利润2.85亿元-3.43亿元同比下降10％-25％　　华策影视 300133：一季度净利润预增10.55％至31.61％　　比亚迪 002594：前3月新能源汽车销量同比增长92.8％　　傲农生物 603363：3月生猪销售量46.68万头同比增长29％　　赛力斯 601127：3月新能源汽车销量同比增长14％　　北汽蓝谷 600733：北汽新能源前三月销量同比增长65.72％　　【其他事项】　　飞龙股份 002536：中标某新能源汽车动力公司电子油泵项目　　中国稀土 000831：向特定对象发行股票申请获深交所受理　　【增减持】　　美迪西 688202：股东拟合计减持不超3.4％股份　　交易提示　　【限售解禁】　　

金融界2023-04-03

周末突发多重磅利好消息！新能源革命带来“十万亿”规模产业，“券商一哥”中信证券高喊A股将打开做多窗口

国家包括澳大利亚、巴林、加拿大、智利、哥伦比亚、日本等，欧盟和英国尚没有资格。指导意见为汽车制造商提供了确定是否符合资格的三步流程，包括明确电池中关键矿物的来源地；确定电池中哪些矿物符合通胀法案所规定的关键矿物；计算电动汽车电池中属于关键矿物的比例。通胀法案还要求，电动车电池组件必须有一定的比例在北美制造或组装才能获得税收补贴。这一比例在今年的要求是50％，到2024和2025年增至60％、此后逐年递增10％，最终在2029年达到100％。同时，上述指导意见还将正负极材料定义为电池的关键矿物，而非电池组件。　　美联储库克：将采取任何措施达成2％的通胀目标　　美联储库克表示，达到2％的通胀目标还有很长的路要走；美联储将采取任何措施来达成这一目标；当前货币政策正处于限制性区域；正在权衡经济中更强的动能和潜在的逆风因素；美国银行业的动荡可能会造成信用条件收紧。　　科技新闻　　美国技术伦理组织要求FTC阻止发布新的OpenAI GPT商用版本　　近日，美国技术伦理组织“人工智能和数字政策中心”（Center for Artificial Intelligence and Digital Policy）要求美国联邦贸易委员会（FTC）阻止OpenAI发布新的GPT-4商用版本，该组织称GPT-4“存在偏见、具有欺骗性，并对隐私和公共安全构成威胁”，并敦促FTC“对OpenAI展开调查，禁止GPT-4的进一步商用发布，并确保建立必要的护栏来保护消费者、企业和商业市场”。　　冲上热搜！B站UP主发起停更潮？　　4月2日，一则关于B站UP主发起停更潮的消息发布后，迅速引发了网友热议，并登上微博热搜。据报道，近日B站UP主发起停更潮，并有大部分UP主表示平台收益减少、收支难以平衡是停止更新的主要原因。并透露B站的奖励机制在今年也进行了很大调整，一条各项数据和去年差别不大的视频内容，B站给到创作者的收益可能只有去年的1/3~1/2。此外，还有UP主表示目前AI创作的能力也是打击原创视频的一个原因。

金融界2023-04-02

2023年加拿大15个最易移民的学科、职业！这些兼职好赚又累积经验！

学费最划算的大学：滑铁卢大学不列颠哥伦比亚大学多伦多大学会计专业，学费最划算的大学：圭尔夫大学-加利福尼亚卡尔加里大学（Haskayne商学院）鲍谷学院图自：Study International，Daniel Slim/AFP 关于在加拿大工作和学习的常见问题 1. 我可以在加拿大将学生签证转换为工作签证吗？是的。最常见的途径是申请毕业后工作许可证（PGWP），而PGWP的有效性取决于你的学习时间。 2.加拿大收入排名前五的工作岗位是什么？根据Ranstad的数据，2023年加拿大收入最高的五个工作岗位是：全栈开发员-每年85000加元财务分析师-每年80000加元至120000加元人力资源经理-每年83,00加元 Millwright-初级职位5万加元，高级职位9.5万加元生产主管-每年65000加元 3.我可以将我的加拿大工签转换为PR吗？是的，持有临时工签的人可以申请PR。主要的四种方法：联邦技术工人计划（FSWP）。临时工必须达到外国技术工人计划（FSWP）要求的必要分数，分数是根据申请人的教育程度、年龄、语言技能和工作机会等因素评定的；对于不符合联邦技术工人计划要求的临时工人来说，加拿大CEC是一个受欢迎的选择。申请人必须在加拿大至少有两年的工作经验，或者在加拿大完成中学后学习并有一年的工作经验。省级提名项目（PNP），适用于拥有技能、教育和工作经验，为特定省份或地区的经济做出贡献，打算在当地生活和工作的人。魁省QEC，如果你是魁北克大学毕业生或是在做临时外籍工人的留学生，适合通过QEC移民。QEC的申请人必须在魁省从事技术工作至少一年，并且法语水平必须达到中级。 4.工签到期后，我如何才能留在加拿大？如果你的加拿大工作签证即将到期，可以在到期后的前90天内申请新工签。但如果你的申请被拒绝，你应在工签到期日之前离开加拿大。 5.我在加拿大的工作许可证可以延期多少次？加拿大临时工签的有效期通常为一到两年。如果个人继续符合资格条件，工签的延期次数没有限制。

加拿大乐活网2023-04-02

神州细胞：3月27日接受机构调研，方正证券、国寿安保参与

沙特、阿尔及利亚、泰国、越南、菲律宾和哥伦比亚等区域合作伙伴签约，利用合作方在当地的临床、注册和销售经验，推动安佳因?尽快在当地商业化。预计自 2025 年开始可以在境外市场陆续上市。问：国内重组八因子未来的竞争格局？答：目前国内已上市多个进口重组凝血八因子药品，也有不少国内厂家在从事重组八因子和长效重组八因子的开发。公司对安佳因的产能和成本竞争优势非常有信心，安全、有效、便宜、供应充足应该是大多数国家和患者的基本需求；方便性更好的双抗、基因治疗等，因为价格更高，可能更适用于高端人群和没有支付压力的少数发达国家。公司同时也在布局双抗产品，以期进入高端市场。问：利妥昔单抗产品目前国内的市场规模？公司安平希?的销售规划答：公司估计利妥昔 2022 年市场约 40~50 亿元，根据样本医院的统计数据，国产生物类似药增长速度很快，预计整体销售已经超过罗氏的美罗华?。公司 CD20 单抗产品安平希?已于 2022 年 8 月上市。2023 年的主要目标一是积极参与下半年的国谈，如能顺利进入医保，则自 2024 年开始产品有望放量销售；二是进入更多的医院和开展市场推广活动，使专家和患者对产品更熟悉。安平希?临床数据有益，产品安全性有一定优势，我们相信在进入医保后会有较为广阔的市场空间。问：14 价 HPV 疫苗的最新进展情况？答：14 价 HPV 疫苗已完成 I/II 期临床研究。公司正在与药审中心充分沟通 III 期临床的研究方案设计。待方案确定后，公司将尽快启动临床 III 期研究。公司的目标是在年内完成 III 期入组。问：新冠四价疫苗安诺能? 4 上市后的推进情况？答：公司新冠四价疫苗 SCTV01E（安诺能?4）已于 2023 年 3 月获准紧急授权使用，是在公司自主研发的 2 价变异株重组蛋白疫苗 SCTV01C（安诺能? 2）基础上进一步研发的新一代 4 价改良型疫苗升级版。目前相关流程还在进行中，我们也期待能尽快完成政府采购流程，使中国民众能用上安全性和保护率更佳的疫苗。问：2023 年研发费用预计？答：公司预计 2023 年研发费用与 2022 年持平，研发费用主要发生在以下方面一是四价新冠疫苗 SCTV01E、十四价 HPV 疫苗 SCT1000 的临床费用，二是公司有多项临床前产品，也在积极开发阶段，会自今年开始陆续推向临床。问：公司后续产品管线布局？答：公司后续产品布局分为几方面一是疫苗产品，包括已上市的二价新冠疫苗，在临床的四价新冠疫苗和 HPV 疫苗，临床前的多价肺炎结合疫苗、带疱疫苗等；二是生物药方面，包括（1）血友病用药，包括已上市的重组八因子、临床前的双抗；（2）自免系统用药，包括待上市的阿达木单抗、临床前的 IL17 抗体等；（3）肿瘤类用药，包括已上市的 CD20 抗体、待上市的贝伐珠单抗、在临床的 PD-1 抗体、EGFR 抗体、临床前的一系列单抗、双抗和多抗等。公司后续将有不同管线的产品陆续推进到临床，打造可持续发展能力。问：预计什么时候达到盈亏平衡？公司目前现金流是否充足？答：公司 IPO 时跟交易所沟通，预计 2024 年、公司销售额达到 19~21 亿时达到盈亏平衡。公司目前销售势头强劲，不排除提前达到此预期。公司目前现金流稳定，银行授信和来自于控股股东的资金支持非常充足，足以支持公司运营和研发等各项支出。神州细胞（688520）主营业务：生物药的研发、生产。神州细胞2022三季报显示，公司主营收入6.5亿元，同比上升6373.79%；归母净利润-4.03亿元，同比上升39.07%；扣非净利润-3.1亿元，同比上升54.13%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入2.74亿元，单季度归母净利润-1.52亿元，同比上升31.94%；单季度扣非净利润-1.12亿元，同比上升50.95%；负债率128.7%，投资收益348.44万元，财务费用6535.25万元，毛利率96.66%。该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级2家；过去90天内机构目标均价为85.0。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出1422.83万，融资余额减少；融券净流入309.76万，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，神州细胞（688520）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。可能有财务风险，存在隐忧的财务指标包括：有息资产负债率、应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1.5星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-04-01

中建投租赁：剖析“价格战”背后逻辑国产汽车从“夹缝生存”到“弯道超车”

后续陆续进入日本、德国、巴西、墨西哥、哥伦比亚等市场，在当地市场中颇受认可。长城汽车也早已开始海外布局，不仅进军巴西、南非，还主动杀入欧洲市场，在欧洲人心中埋下了中国新能源汽车“高品质、强技术”的种子。新势力蔚来汽车则另辟蹊径，以租代售，在挪威、德国、荷兰、丹麦和瑞典建立了授权服务中心网络。从销量上来看，比亚迪２０２２年海外市场销售５．６万辆，同比增幅３０７．２％，发展势头迅猛。国产新能源车正全面走向世界。中国汽车产业发展已经走过了４０年风雨，其中有多少坚持、努力、隐忍、欣喜。尤其是当年不被看好的比亚迪、吉利、长城、奇瑞等民营车企，现在逐步成长为有实力收购外资品牌的大型汽车集团。国内各大车企正在高歌猛进，不断刷新中国速度。当传统燃油车企还在犹豫是否向新能源转型的时候，比亚迪生产第一个１００万辆用了１０年时间，第二个１００万辆仅用了１年，第三个１００万辆仅用半年，真正印证了中国速度。更难能可贵的是，中国新能源汽车的发展，带动了整个上下游产业链的发展，截至２０２２年末，国内供应链上有６０．５万家企业。这就意味着，每卖出一辆新能源车，６０万家企业都能吃上一口肉。乘风破浪，一路向前，时至今日，中国新能源汽车已经成为中国制造的又一张闪亮名片。纵观几十年来中国经济的发展，不同产业如同不同季节的花朵，源源不断推动了中国经济的欣欣向荣。从最早的纺织业崛起，到中国的小商品遍销世界，再后来是家用电器、光伏、手机，我们由低技术、低附加值走向高科技、高附加值，未来，新能源汽车必将延续中国制造的辉煌。本文来源于中建投租赁　　作者：刘明钊来源：金色财经

金色财经2023-03-30

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