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具有最高长期潜力的 5 大 AI 加密山寨币 !

建了一个开放的、无需许可的、去中心化的机器学习网络，以实现对 AI 技术的民主化访问。它允许任何人通过使用自主人工智能执行利用其全球数据网络的任务来访问安全数据集。 Fetch.AI 模型可用于优化 DeFi 交易服务、交通网络、智能电网、旅游以及任何依赖大规模数据集的事物。其原生代币 FET 于 2019 年在 Binance launchpad 上推出。它是 Fetch.ai 生态系统中的主要交换媒介，用于支付 Fetch.ai 提供的服务和质押。自 2023 年初以来，它的价格也上涨了 10 多倍，一路涨至 60 美分，目前为 43 美分。 Fetch.ai 有许多合作伙伴关系，最近开始与博世合作。 Fetch.ai 目前的市值为 3.58 亿美元，流通量为 8180 亿个代币。它在所有主要交易所上市，例如 Binance、KuCoin、Kraken 和 Coinbase。它拥有127,000 个 Twitter 关注者。最后的想法在这篇文章中，我们介绍了 5 个基于区块链的项目，这些项目使用人工智能为各个行业提供创造性的解决方案。这些项目中的大多数已经证明了它们的实用性，并被 DeFi 行业内外的公司所采用。人工智能不像 NFT 或 Metaverse，它们在被遗弃为失事船之前曾有过 5 分钟的辉煌。在任何人听说过加密货币之前，人工智能就已经存在了，它的用例远远不止于此。加密货币代币为基于人工智能的项目增加了巨大的价值，因为它们允许像你我这样的人投资这些公司并成为他们社区的一部分。无论 AI 的故事有多强烈，这些代币的上行潜力最终将取决于比特币的行为。我在我的许多文章中都重复了这一点，因为它非常重要。如果比特币开始失势，人工智能代币可能会表现不佳。因此，相应地管理您的风险并记住，在不确定的市场条件下，通常获利了结是最好的策略。来源：金色财经

金色财经2023-03-01

一文了解 ChatGPT 等 LLMs 得到明显改进的 3 个变化

RLHF）等先进技术。通过 RLHF，机器学习算法结合并使用人工输入提高了模型的性能。它针对预训练的 LLM 进行了微调，用于开发聊天机器人、虚拟助手等任务。此外，ChatGPT 等 LLMs 所基于的预训练基础模型也得到了明显的改进。这主要是由于三个方面的变化： 1.实践证明，模型的扩展性（Scaling）对提高其性能很有帮助。以 Pathways 语言模型（Pathways Language Model，PaLM）为例，该模型通过扩展小样本学习（few-shot learning）大大影响了其性能，小样本学习可以减少根据具体应用调整模型所需的特定任务训练实例的数量。通过使用 Pathways 语言模型在 6144 TPU v4 芯片上扩展和训练 5400 亿个参数，PaLM 展示了重复扩展的好处，其表现超过了各种传统模型，并显示出很大的进步。因此，深度和宽度的扩展都是提高基础模型性能的一个重要因素。 2.另一个变化是在预训练时增加标记数量的过程。像 Chinchilla 这样的模型（开源语言模型）已经证明，通过增加预训练数据，大型语言模型的表现会更好。 Chinchilla 是一个计算最优模型。在相同的计算预算下，在 70B 参数和比 Gopher 模型多四倍的数据上进行训练，Chinchilla 的表现一致优于 Gopher，它甚至比 GPT-3、Jurassic-1 和 Megatron-Turing NLG 等 LLMs 效果更好。这清楚地描述了对于每一个计算最优的训练，标记的数量应该相应地缩放——即模型大小的两倍，因此训练标记的数量应该是两倍。 3.第三个变化是使用干净和多样化的预训练数据。Galactica 的性能证明了这一点，它是一种存储、混合和推理科学知识的大型语言模型。经过几篇科学论文文本的训练，Galactica 的表现优于 GPT-3、Chinchilla 等模型。另一个大型语言模型 BioMedLM 是一种针对生物医学文本的特定领域 LLM，在针对特定领域数据进行训练时，它表现出了巨大的性能提升。它清楚地表明，在特定领域的数据上进行的预训练胜过在通用数据上的训练。结论 LLMs 的成功无疑归功于多种因素的混合，包括 RLHF 的使用和预训练基础模型的发展。这三个变化极大地影响了 LLMs 的性能。此外，GLaM（通用语言模型）通过使用稀疏激活的混合专家架构（Mixture-of-Experts architecture），以更少的训练成本扩展模型的容量，从而显着提高了性能。因此，这些变化为更高级的语言模型开辟了道路，而这些模型将继续让我们的生活变得轻松。来源：金色财经

金色财经2023-03-01

早期项目分享：新叙事值得关注

（印度）-完成900万美元A轮融资。机器学习工程师：Anish R. 伊利诺伊大学香槟分校计算机科学学士学位。分析: Sword_AI 还没有dapp和ai机器人，只是有官网，属于画饼阶段。合约开源，未审计，有一定风险。募资20 eth，才3w u，属于高风险高收益的小盘子。如果要参与的别投入太多资金，小玩博取高赔率。 2. @JustBetOfficial $WINR 3月6日在@CamelotDEX公开发售 JustBet 是一个去中心化du场，建立在@WINRProtocol 这个分布式博彩流动性协议。两者的结合创造了一个无需信任的du场。告别中间商、KYC 和摆脱 BS。去中心化du场是23年的一个新叙事，并持续升温。为什么持有他们的令牌 $WINR 可以抵押以从du场产生的费用中赚取 RealYield。协议收入的 45% 分配给 $WINR 质押者，而 @JustBetOfficial 使用 15% 的费用回购 [$WINR]此外，还有 $vWINR & $WLP 。相比roul,agc，dice等已经上线的去中心化du场代币，双币令牌更具生命力。另外 $WINR 和之前camlot 的factor，trove ido不一样，$WINR 有硬顶，一级参与有更高的获利机会。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见！来源：金色财经

金色财经2023-03-01

AI可以为加密市场带来什么？有哪些机会值得关注？

密效率，区块链技术反过来也可以帮助解决机器学习特有的问题。人工智能在加密领域的创新应用 1、有效监控动态头寸和实体风险由于加密市场出现黑天鹅事件（具有潜在严重后果的不可预测的事件）的频率越来越高，传统的评估交易头寸风险的方法已经过时。在加密领域，分析师需要评估与跨协议的流动性变动有关的风险，鉴于需要分析的数据量很大，这几乎是人工不可能完成的。人工智能可以再一次扩展人类的决策范围。结合其他一些常用的方法，人工智能可以监控所有协议中链上头寸的健康状况，并通过易于解读的信号针对潜在的风险进行提示。此外，因为加密行业的协议越来越多，这使得分析工作变得愈加复杂，而人工智能可以给人类分析师提供了大量的帮助以减轻工作的难度。 2、强调流量分析、相关性和预测分析在Celsius和FTX事件之后，加密行业急需制定相关方法以监测可能导致类似情况的事件和因素。为此，加密分析师和数据科学家探索了一系列方法，如代表性的基于钱包和实体的alerting signals，以及基于AI的资本流动汇总。此外，AI技术还可以用于识别链上恶意操作。有哪些代币值得关注？ GRT-USD 跨多个系统的数据可访问性和可搜索性可能是区块链技术应用中需要改进的领域。 The Graph ( GRT-USD ) 是一个由 Yaniv Tal、Brandon Ramirez、Jannis Pohlmann 及其团队创建的平台，致力于简化这一过程。通过利用区块链数据，该系统使用户能够构建自定义数据图。 2020 年 12 月下旬，GRT 进入公开市场时的初始估值约为 0.12 美元。然而，在市场长期乐观的情况下，GRT 的价值大幅上涨，在 2021 年 2 月 21 日达到 2.88 美元的峰值。尽管从高峰期有所下降，但 GRT 在 5 月下旬之前一直保持相当稳定，当时其价值跌破 1 美元并保持在这一水平，8 月和 11 月只有几次短暂的复苏。最终，GRT 以 0.6446 美元的价值结束了这一年。尽管 The Graph 和加密货币市场在 2021 年都表现良好，但情况在 2022 年可能会更有利。最初，GRT 开局强劲，在 1 月 5 日达到 0.7287 美元的峰值。然而，它遭遇了大幅下跌，随着在俄罗斯入侵乌克兰后，其价值在 2 月 24 日跌至 0.3054 美元。现在每个代币的交易价格低于 20 美分，The Graph 在加密 AI 生态系统中仍然是一个有趣的高价值游戏。值得注意的是，这个代币已经从底部翻了三倍多。因此，虽然有些人可能会关注 GRT 最近的下行趋势，但它在今年也一直是上行的重要推动者。 Fetch.ai Fetch.ai ( FET-USD )是一个利用智能合约促进点对点自治和人工智能解决方案生态系统的区块链平台，是我认为目前值得深入研究的人工智能加密货币之一。这是因为该平台具有一系列自主经济代理人 (AEA) 应用程序，这些应用程序可以独立运行并相互通信，如Fetch.ai 网站所述。 FET 代币是提供 AI 解决方案的 Fetch.ai 生态系统的原生数字资产，在上个月经历了 90% 的大幅飙升。截至 2023 年 1 月 11 日，它的交易价格为 0.191 美元。FET 在撰写本文时已翻了一番以上，达到 43 美分，这一事实说明了一些问题。根据CoinMarketCap 的数据，目前，FET 的市值为 3.56 亿美元，在最有价值的加密货币中排名第 113 位。通过在 2019 年 2 月的私人销售中出售约 6.4% 的 FET 总供应量，该公司在 Binance Launchpad 上筹集了超过 6900 万美元。2021 年初，Fetch.ai 推出了 v2 主网，其中包括 30 个验证器。也就是说，最近对 AI 加密货币的兴趣激增显然帮助了 Fetch。事实上，这个代币一直很火，在过去几周的几天里飙升了两位数。因此，对于那些寻找动量代币的人来说，Fetch 提供了这一点。小结尽管我们距离真正的AGI（通用人工智能）或有感知能力的AI还很遥远，但不可否认，该领域在过去几年发展迅速。因此，我们有理由相信，在未来的某一天，人工智能将有能力管理我们的加密基金，并保障我们钱包的安全。而与ChatGPT等大型语言模型整合将大大加快这一进程，届时，人人都可以轻松访问加密网络，加密行业也有潜力创造一个新的普惠的金融生态系统。来源：金色财经

金色财经2023-03-01

金色观察 | MetaMask和Unity达成合作 NFT游戏会爆炸吗

直在不断发展，增加了增强现实（AR）、机器学习、WebGL和现在的MetaMask支持等功能。为什么说Unity很重要？在过去的20年里，Unity已经成为游戏开发大众化的重要工具。过去，制作一款电子游戏需要昂贵的硬件、软件和专业技能。但现在有了Unity，任何人都可以着手制作游戏，即使他们的资源或经验有限。此外，Unity资产商店（Unity Asset Store）提供了一个巨大的预制资产库，里面包含了动画、模型、音效和纹理等，可以用来快速启动游戏开发。Unity还有一个非常活跃的高支持度的社区，里面满是帮助游戏开发者的论坛和教程。基于所有这些原因，Unity让成千上万的开发者能够更轻松地创建游戏，并让游戏产业在这一过程中更具创新性、更加多样化、更令人兴奋。 MetaMask入驻Unity资产商店 2月28日，MetaMask宣布其流行的web3钱包和连接SDK（软件开发工具包）已作为“验证解决方案”加入Unity的资产商店。这一新支持将使各种类型的游戏开发者更容易创建与加密货币和NFT兼容的游戏，即web3游戏。此外，它还将帮助web3游戏收获更大的开发者和玩家群体，因为现在任何一款Unity游戏都可以使用MetaMask钱包。此举是Unity资产商店引入去中心化（Decentralization）类别页的一部分，该页面现在与MetaMask一起支持其他ConsenSys支持的资源，如Infura和Truffle，以及来自Immutable X、Solana和Tezos等链的SDK。为了开始MetaMask和Unity的融合，ConsenSys还推出了web3早期采用者计划（web3 Early Adopter Program），为有兴趣向NFT飞跃的游戏开发者提供workshop和10万美元资助。伟大前景软件开发人员、最终成为比特币先锋人物的哈尔·芬尼（Hal Finney）于1993年首次提出了“加密交易卡”。 30年过去了，我们确实有了这种数字卡片的现代版本，并且得益于最近NFT生态的蓬勃发展，第一批web3游戏实验和特许经营开始出现。那么，未来30年，NFT游戏将会带来什么？你可以鉴于过去20年基于Unity的游戏的兴起，进而猜测如果NFT游戏真的会在接下来几年内突破主流，MetaMask入驻Unity资产商店无疑将成为这一发展方向的关键早期催化剂。与此同时，接下来Unity x MetaMask游戏实验将会激增！来源：金色财经

金色财经2023-03-01

马斯克被曝正在“招兵买马” 准备进军AI赛道

为ChatGPT等聊天机器人提供动力的机器学习模型。Igor Babuschkin在近期采访中透露，他和马斯克已经讨论组建一个团队，但该项目仍处于早期阶段，还没有开发具体产品的确切计划。值得一提的是，马斯克曾是OpenAI的联合创始人，他们的初衷是“实现安全的通用人工智能(AGI)，并使其有益于人类”。不过在2018年，马斯克退出OpenAI董事会席位，或许是有潜在的利益冲突所致，因为当时特斯拉也在开发基于人工智能的自动驾驶技术。经过多年的打磨，ChatGPT一出场便火爆全球。去年11月底，当ChatGPT刚刚面世时，马斯克评论发推文说“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。不过他不满的是，ChatGPT拒绝回答某些有争议的问题，并多次批评其安装了防止冒犯用户的安全措施。 2月17日，马斯克在推特上写道：“我们需要的是TruthGPT。”虽然他没有详细说明什么是TruthGPT？但从他对ChatGPT的评价和Twitter的改造，其欲推出的聊天机器人可能对争议性话题限制更少，将拥有更多的言论自由。不过，研究人员Babuschkin曾表示，构建一个“限制更少”的聊天机器人并不是马斯克的目标，他的目标是提高大型语言模型的推理能力和真实性，确保模型的反应更值得信赖和可靠。事实上，早在2017年，马斯克就提出了一个立场鲜明的观点：不受监管的人工智能可能是我们作为文明面临的最大风险。前段时间，微软推出了新版搜索引擎New Bing，只不过随着大量试用者记录曝光，这款聊天机器人的问题也随之暴露出来：威胁、PUA用户，辱骂用户，坚持错误的言论……不由得让人们对此心生恐惧。业内人士在推特上表示，微软需要关闭New Bing中的类ChatGPT功能，因为系统有时表现得像精神病一样，会给用户错误答案。马斯克对此评论称：“同意，它显然还不安全。” 随着AI技术更多被应用到现实生活中，人们一边对AI改善自己生活有了更多的期待，另一边又对AI的使用甚至滥用所造成的道德困境提高了警惕。总结虽然马斯克对AI的愿景让人捉摸不定，但如何平衡AI的“智能”与“可控”确实是一个问题。人类在创造新事物时，总是需要具有创新观念的人来引领，因此也期待马斯克会带来更多惊喜。来源：金色财经

金色财经2023-02-28

模拟代币经济：代币设计如何影响代币价格及其稳定性？

型与其他方法预测建模的标准行业方法是机器学习（Machine Learning，ML）。虽然这是一系列算法的广泛术语，但它可以归结为多个输入的相关模型。使用 ML 对代币经济建模，可以根据历史用户采用率、代币价格、代币供应、比特币价格或任何其他现实世界指标来预测代币价格。基于汇总这些输入的大量数据，该模型将使用加权回归来预测一段时间内的代币价格。这些模型通常用于短期应用——例如社交媒体信息流和短期交易决策。在秒和毫秒的时间尺度上，用户偏好或市场趋势很可能与之前的趋势相关。然而，对于更长的时间段，输入数据的固有偏差会产生相对不可靠的预测。宏观经济趋势、外生冲击（Exogenous Shocks）和其他趋势的随机性根据定义是罕见的，而且通常难以或不可能量化，从而在 ML 预测能力方面造成差距。通过使用代理人基模型（ABM），我们可以考虑随机的偶然性，并允许代理人单独行动而不受输入数据的影响。这使我们能够收集和分析数百次模拟的输出，并从最常发生的结果中得出见解。最重要的是，ABM 方法使我们能够理解结果发生的原因。通过详细的输出日志，我们可以了解代理人行为与市场趋势之间的因果关系。另一方面，ML 模型输出预测，但不包括其周围的环境。总之，ABM 提供了将不同行为分配给不同参与者的能力，实现了更长期的预测，无需收集、存储和标记数百万个数据点，并使我们能够通过分析输出日志得出因果关系。模型设计概述 ABM 模拟“基础设施经济（Infrastructure Economies）”，其中提供商为用户提供服务。此类经济体的示例包括 Helium、Filecoin 和 Chainlink。这清楚地转化为具有不同激励的代理类别。用户为服务付费，而提供商则获得用于支付成本和实现利润最大化的奖励。代理人都是根据市场趋势进行投机，所有代理人都以利润最大化为目标。我们还包括两个投资者代理人——机构和散户，他们不直接参与网络，而是购买/持有/质押/出售代币以实现利润最大化。为了启动模拟，我们输入了一组“初始条件”，包括代币价格、代币供应、网络规模等。然后模拟进入循环阶段，在此阶段发生一系列事件，代理人进行交易。每个周期代表一天，重复进行，直到指定的总天数完成。然后，该模型会输出模拟的每一天的数据，包括代理人行为、代币价格和供应变化以及市场状况。用户用户被引入到模拟中，其参数来自概率分布，包括资本量和风险承受能力。这可以理解为他们在市场上的特点，一些代理人倾向于高回报、高风险的行为，而另一些代理人则倾向于保守的行为。在每个时间点，用户都会为服务付费、评估市场并做出购买或出售代币的决定（如果有的话）。有几个因素会影响他们的决定，包括当前的代币价格、他们自己的风险承受能力、代币的近期趋势以及他们自己过去的行为。提供商提供商的行为与代理人类似，并被引入模拟中，具有风险承受能力和资本，以及占总网络计算能力的百分比，或他们提供的“多少”服务。他们的动机与用户不同，因为他们更有可能在任何时间步骤中出售代币，并假设他们必须支付运营成本。提供商向用户提供类似的输入，评估相同的市场趋势和宏观趋势。投资者投资者代理人包括两类：散户投资者和机构投资者。散户投资者并没有按预期参与协议，而是对代币进行投机以实现利润最大化。他们在决定交易策略时使用类似的指标，包括宏观趋势、代币价格、他们自己过去的行为以及他们的盈亏。机构投资者可能有与散户投资者不同的代币锁定期和不同的投资目标。他们的决定受到无数因素的影响，包括他们对代币的买入价、他们的出售倾向、锁定期和他们期望的回报。网络增长代理人根据不同的概率分布和代币价格趋势流入和流出经济体。我们假设持续的价格增长会导致更多的提供商和用户进入市场，反之亦然。网络增长分布的确切参数随我们模拟的协议而变化；我们使用真实世界的数据来定制我们的模型以适应我们模拟的协议。模型校准我们通过超过 90 天的回溯测试来校准模型，这是一个迭代过程，其中模型被填充初始条件、运行并与实际结果进行比较。目标是建立一个模型，最大限度地减少过度拟合并描述各种现实世界的基础设施协议。我们针对三个大型基础设施经济体进行了回测：Helium（HNT）、Filecoin（FIL）和 Chainlink （LINK）。我们使用两个指标来衡量模型表现：代币价格相关性和相对价格变动模式匹配。我们的模型在这些指标上表现出普遍、准确的性能，这验证了模型模拟现实代币价格变动以响应宏观市场条件和网络采用的能力。实例探究一旦我们的模型结果得到了现实世界数据的验证，我们便开始探索其生成可操作见解的能力。我们的初始模型包括几个可配置的参数：市场趋势、代币发行率、网络增长和质押回报。一个自然的起点是对这些参数进行实验。 ABM 的优势在于能够对复杂的参数间关系进行建模。对于这个初始部分，我们决定隔离每个参数以了解其对整体经济的影响。这产生了关于不同代币经济学设计选择的一些见解。控制案例是一个处于早期阶段的通货膨胀经济，起始供应量为 1500 万个代币，每月铸造约 10 万个代币。考虑到流行代币和其他基于基础设施的经济体的通货膨胀率，这大约是 8% 的年通货膨胀率，我们认为这是一个合理的方法。我们初始化 10,000 个活跃用户和 1000 个提供商，比例为 10:1，这是基于 Filecoin 大约 35,000 个活跃用户与 4000 个提供者的比例。我们还在每次运行时初始化 1000-2000 之间的投资者的可变数量，并使用 ETH 作为我们的加密货币市场情绪的代理，因为 ETH 和 BTC 都能很好地跟踪宏观走势。每个实验运行 25 次，每次运行模拟 90 天。选择较短的时间段是为了捕捉模拟经济的更精细图像，并关注我们实验的直接结果。对于每个实验，我们都会改变一个关键参数并研究结果。案例研究 1：加密货币市场的影响过去一年，加密货币在很大程度上与宏观经济趋势相关联。通过分析现实世界的历史价格，我们可以看到宏观因素与加密货币价格之间存在很强的相关性。通过 ABM，我们可以更深入地挖掘，并开始了解这种影响在各种市场条件下的范围和强度。我们只改变“加密货币市场趋势”参数：对于所有其他案例研究，我们在每次运行中都使用相同的真实世界 ETH 代币价格数据子集。在本案例研究中，我们改变了这些子集，选择了三个不同的 90 天 ETH 价格历史时期：下降趋势、稳定增长和高增长。我们发现宏观趋势的影响与我们模拟的代币价格走势高度相关。尽管除了宏观趋势外，每批次的运行都具有完全相同的初始条件和参数，但我们发现 L1 代币走势与我们的代币价格之间存在高度相关性。在回顾其他案例研究时，即使在严重通货紧缩或极高的质押回报等极端情况下，市场走势的影响也是明显的。我们清楚地观察到代理商受到整体市场情绪的强烈影响，并相应地进行交易。这种程度的影响可能会让人相信，代币设计作为一个领域对现实世界的结果影响不大。我们认为情况更加微妙。尽管市场趋势的影响肯定不能完全减轻，但糟糕的代币设计有助于加速熊市的崩盘，而智能代币设计可以提高稳定性和代币价格表现，即使在动荡的市场中也是如此。良好的代币设计的好处使该学科值得追求，使协议设计者能够在各种宏观环境中对其网络进行一定程度的控制。案例研究 2：代币发行计划代币设计的一个主要部分是通货膨胀率。一种常见的代币设计是使经济膨胀直到代币供应量达到最大值，之后代币会通货紧缩或保持稳定。其他协议可能使用算法平衡，在这种情况下，协议使用一些方法来销毁代币，以响应铸币率的波动。我们将它们分为四种类型：高通胀、稳定通胀（我们的控制案例）、零通胀和通货紧缩。通过模拟，我们发现控制运行 (~ +8%) 具有最高的稳定性。高通胀 (~ +37%) 使代币价格小幅下降，稳定性损失很小，通货紧缩 (~ -37%) 使代币价格略有上涨，但稳定性较差。令人惊讶的是，这些变化与代币经济中稀缺性的直观理解相矛盾。当我们使代币通货紧缩并因此变得更加稀缺时，我们看到代币价格只有小幅上涨，稳定性略有下降。代币价格在净零通胀和高通胀之间没有显着变化，但我们注意到随着通胀上升，稳定性有所提高。人们可能认为高通胀会使货币贬值，从而降低代币价格，但我们的结果显示影响不大。这可能是因为较短的 90 天运行没有捕捉到通货膨胀对代币价格的长期影响。由于 ETH 在合并后变得通缩，其价格没有持续上涨，而是由于对整个加密市场的更强烈的外生冲击而下跌，这与我们的模型的结果相似。我们已经看到一些代币追求通货膨胀或通货紧缩策略。一般来说，我们不鼓励代币设计者使用排放率作为代币价格增长的驱动力，而是鼓励关注与其代币相关的激励措施。你的代币应该激励哪些具体行为？哪些具体行为会损害你的经济？代币如何缓解这些行为？如果不回答和实施这些基本细节，代币发行对代币价格表现的实际影响很小。案例研究 3：用户和提供商采用的影响双边市场中长期存在的问题是，应该激励市场的哪一方？对于我们模拟的基础设施经济，了解哪种代理人增长对经济更有利——用户或提供商，将是非常有用的。我们执行两个模拟，改变“网络增长”参数来引入进来的提供商或用户: 我们发现，增加提供商带来了更高的代币增长和略低的稳定性，而增加用户带来的代币增长明显减少，但稳定性略高。这些趋势可以通过用户和提供商之间的动态来解释，其中提供商的涌入导致新用户的流动更加稳定，导致代币价格在大多数运行中上涨。当模拟大量用户涌入时，进入经济的提供商数量比引入固定比例的用户时少约 23%。显然，在任何协议中，用户增长和提供商增长之间仍然需要取得平衡。根据业务的不同，人们可能会偏向于优先考虑用户的增长而不是提供商，反之亦然。我们的结果表明，在基础设施经济中，提供商的引入比用户的引入具有更大的影响。基础设施经济中的代币设计者应该仔细考虑他们的代币如何激励用户和提供商。例如，提供商奖励应该带来足够多的提供者来满足网络的需求，而不会出现过剩。在这种情况下，多余的资源仍然是不需要的，而提供者的投资会蒙受损失。 2020 年，对 Filecoin 模式的普遍抱怨是缺乏流动性和用户流量来支持存储提供商的财务需求。通过过分强调提供商流入，网络未得到充分利用，代币价格表现受到影响。同样，应仔细激励用户增长以匹配网络容量，避免需求激增，导致提供商数量过少的网络不堪重负。案例研究 4：不同的质押率 Staking（质押）允许代理人锁定代币一段时间以获得额外奖励。在我们的模型中，代理人可以选择在每个时间段内进行 6 个月的锁定期质押。他们根据预期回报和锁定代币的机会成本，以及市场趋势和他们自己过去的行为等一系列其他因素做出决定。为了研究不同质押激励的影响，我们在 0%、5%、12% 和 20% 之间改变质押回报率。正如预期的那样，对于 0% 质押奖励的运行，没有代理人做出质押决定。我们发现增加到 5% 对代币价格几乎没有影响，并且对稳定性有一些边际改善。将质押奖励增加到 12% 和 20% 都提高了总体代币价格，但在 20% 的运行中观察到更高的不稳定性。随着质押回报的增加，网络发展得更快，增加了更多财富在经济中的流动。自然，这种活动的结果是代币价格上涨。然而，我们也看到散户投资者代理人的增加，由于投机交易的结果，在 20% 的质押回报率下，给我们带来了更多的不稳定性。这些结果可能意味着质押回报存在一个“平衡”点，协议设计者必须在增加的资本流动与增加的投机代理人数量之间取得平衡。在我们的实验经济中，12% 是我们运行中最接近这种平衡的，这使我们的代币价格显着上涨，而稳定性几乎没有损失。当将我们的模拟用作咨询工具时，我们可以扫描更多级别的质押或模拟不断变化的奖励计划，从而使我们的分析具有更高的粒度。虽然 12% 提供了网络增长而稳定性损失很小，但这并不意味着每个协议都应该使用 12%。例如，在其生命周期早期的协议可能希望减少散户投资者以关注核心网络用户和提供商，并会被激励保留代币以保持低质押或关闭质押。我们建议协议监控参与经济体与投机投资者的比例，并考虑调整质押以激励他们所需的代币持有者组合。更广泛地说，我们鼓励协议为 Stakers 提供金融 APY 之外的额外效用。示例包括更大的治理权重、对网络安全的贡献以及其他无形奖励等。出于纯粹的财务动机进行质押，尤其是对于新生协议，可能会扭曲基本面并吸引唯利是图的流动性，一旦质押奖励减少，这种流动性就会流失。总结与展望代币经济的动态极其复杂。借助 ABM，我们可以更深入地了解其中的一些复杂性，从分析个人之间的互动以及代币如何影响他们的行为开始。我们遵循着著名的格言：“所有模型都是错误的，但有些是有用的”。创建一个预测模型最重要的一步是清楚地了解其局限性和假设。这个初始部分的一些缺点可能是 90 天的运行时间和仅针对三个代币的校准等。当我们试验这个模型的功能时，我们将迭代地改进这些假设，并将努力增加新的代理类型、代理功能和协议设计。来源：金色财经

金色财经2023-02-27

一文了解AIPad：专注于人工智能项目的加密Launchpad

ensor，它正在构建一个基于区块链的机器学习网络，该网络将为人工智能的去中心化市场提供动力。 CryptoGPT则是一个围绕人工智能构建 ZK layer-2 的项目——同时提供了SDK，开发人员可以使用该 SDK 轻松地将 AI 功能插入到他们的应用程序中，以帮助用户有选择地将他们的使用数据货币化。而SingularityNET 可以说是最受欢迎的以人工智能为中心的区块链项目之一。该平台的核心任务是开发通用人工智能（AGI）。它希望通过提供一个基于区块链的平台来实现这一目标，AI 可以通过该平台进行合作，并且可以轻松购买、销售和共享 AI 工具和代理。但并不是所有的区块链/AI 融合工作都按计划推进，很多项目还未面世就胎死腹中。一个名为 DEEP AERO 的项目，曾承诺使用人工智能和区块链为低空飞行的自主无人机提供动力。尽管在其 2018 年 ICO 期间筹集了高达 135, 000 的 ETH，但该项目现在已经不再运营。自 2023 年初以来，以人工智能为核心概念的加密货币和区块链项目一直处于飞速上升的趋势。仅在 2023 年 1 月，前三大 AI 项目平均涨幅超过 150% ，比同期市场平均水平高出约五倍。从那以后，大多数著名的 AI 项目继续保持上涨走势。这种增长背后的原因很明显：传统 AI 应用程序（特别是 GPT-3、Midjourney 以及最近的 ChatGPT）的迅速和扩散，以及围绕该技术未来的巨大热议和兴奋浪潮引起大型科技公司的极大兴趣。可以理解的是，区块链 AI 领域出现了一些溢出效应。因此，绝大多数已建立的区块链 + AI 项目在最近几周表现良好——尽管大多数仍远低于其历史最高值。例如，与 2021 年 2 月的历史高点相比，Graph （GRT）仍下跌了 90% 以上。有一些人认为，最近的这种势头仅仅是昙花一现，而不是由于这些项目的基本效用和价值发生了变化。同样，虽然许多项目声称具有人工智能功能，但许多项目仍在开发中，或者只是将人工智能用作流行语。因此，在投资任何项目之前进行调查和了解清楚项目就变得非常重要。人工智能驱动的加密项目 AI + 区块链领域目前由少数几家大公司主导——其中最大的公司市值超过 1 亿美元。目前，市值排名前 100 的加密货币项目中，只有三个具有 AI 元素。一些流行的人工智能驱动的区块链加密项目包括： The Graph (GRT) 目前市值最大的人工智能加密项目，The Graph 是一个索引来自广泛区块链数据的平台。该平台使用 AI 更有效地索引和检索这些数据，有助于为下一代去中心化应用程序 (DApps) 提供动力。 The Graph 最近向 Semiotic AI 提供了 6000 万美元的资助，后者现在进行研发以探索如何使用 AI 来增强 The Graph 的功能。 SingularityNET (AGIX) SingularityNet 是首批通过为 AI 服务提供去中心化平台来整合区块链和 AI 技术的项目之一。它允许 AI 开发人员和企业将他们的算法和模型货币化，同时使最终用户能够在去中心化和安全的环境中访问和使用 AI 服务。 Ocean Protocol (OCEAN) Ocean Protocol 是一个去中心化平台，可以为人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用程序实现安全和透明的数据交换。它利用区块链技术和智能合约为数据提供者提供一个安全的环境，使他们能够通过数据获利，同时保持对其使用的控制。 Fetch.AI (FET) Fetch AI 是最著名的应用 AI 和区块链的项目之一，Fetch AI 使用这两种新兴技术为一系列自主代理提供支持——可用于改进和扩展各个行业。该平台旨在创建一个开放且可互操作的网络，在该网络中可以轻松访问数据和服务并将其货币化，从而有助于推动新的经济增长和商业模式。 Numerai (NMR) Numerai 使用人工智能为分散的众包对冲基金提供支持。来自世界各地的人工智能模型在加密的金融数据上进行训练以做出预测。然后将这些模型组合起来做出在全球金融市场上交易的预测。网络参与者通过代币奖励系统受到激励，从而实现民主分配利润。至少100 多个区块链项目现在在一定程度上利用人工智能。其中一些在一开始就专注于人工智能，而另一些最近将人工智能纳入了他们的路线图或即将推出的应用程序。最近整合人工智能的一些流行的项目包括：TRON、PRIMAL、XANA等。什么是 AIPad？目前，许多最大和最成熟的传统人工智能公司都是私有的——只有投资者能够参与他们的私募融资轮，否则很难接触到他们或参与其中。与此同时，人工智能驱动的区块链项目往往被风投和知名天使投资人垄断，他们能够在种子期和私募阶段进行投资，以获得最好的条款和价格。这使得散户投资者除了在现货市场上市后购买或通过衍生产品或加密货币指数基金对其进行投机外，投资早期区块链 AI 项目的选择有限。为了帮助实现这些新投资机会的去中心化，Launchpad BSCPad 和 GameZone 背后的同一个团队创建了AIPad。新的Launchpad专注于建立在区块链技术之上的 AI 项目，并使用基于层级的分配模型来允许 AIPAD 代币的持有者参与这些项目的 IDO 和私募轮次。除了为 AI 项目托管 IDO 外，该平台还利用 OpenAI 的聊天机器人技术为访问者和用户提供支持。据了解，AIPad（官网：https://www.aipad.tech/ ）计划在平台上发行三个 AI 项目，未来将致力于让每个人都能接触到人工智能（AI）并对其产生影响。即将推出的人工智能加密项目区块链行业发展迅速。每当一项新技术展现出巨大的潜力和能力时，开发人员和企业家通常会迅速创新并开发新的商业理念和用例。因此，下一代人工智能项目一直在开发中，其中一些最突出的项目包括： CryptoGPT 即将推出的 ZK layer 2 ，可让用户快速轻松地通过数据获利。该平台引入了数据胶囊 NFT 的概念，它们是链上数据存储库，可以使用新数据进行更新，并通过 AI 开发请求轻松货币化。该平台将为用户提供一个简单的启动器，可用于捕获和存储来自各种应用程序的数据，并将这些数据变现。 AI Arena AI Arena 自 2021 年开始开发，是一种基于以太坊的应用程序，它使用人工智能使 NFT 更具能力和生产力。该游戏以玩家拥有的 NFT 角色为中心，这些角色会随着时间的推移通过模仿人类行为而进化，然后在竞技场中相互战斗。该游戏目前正在 Arbitrum 上构建。 Bittensor Bittensor 希望将去中心化的 AI 市场系统引入 Polkadot 生态系统。该平台旨在通过提供分布在区块链上的机器智能的开源存储库来帮助促进人工智能的商品化。 HyperCycle 团队来自 SingularityNET 的团队，HyperCycle 是一个第 2 层区块链，专为高度可扩展和可访问的去中心化人工智能应用程序而设计。它将使用 Cardano 的 Hydra 侧链框架启动，并利用 SingularityNET 的信誉证明 (POR) 系统和 TODA 数据结构。 PLAI Labs PLAI Labs 自称是“下一代社交平台”，旨在利用人工智能、区块链技术和游戏化来打造全新的社交游戏体验。该公司正在创建一个新平台，将战斗和交易游戏玩法融入一个长线剧情中。 Rejuve Network 该项目旨在利用人工智能收集、分析和评估用户的健康数据，以提供基于研究的健康长寿建议。它将使用人工智能对人体进行机械模拟，人工智能代理和研究人员可以对其进行研究和测试，以产生健康建议和预防措施。来源：金色财经

金色财经2023-02-27

ChatGPT嗨翻天，AIETF(512930)狂飙到何时？

指数，投资覆盖大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等人工智能领域；持仓股包括科大讯飞、三六零、浪潮信息、韦尔股份等热门股，市值权重分布上相对均衡，在小市值风格较强的当下具有行业主题+风格属性双击的优势。 AI ETF（512930）管理费率为0.15%，托管费率为0.05%，远低于市场同类型权益ETF费率，有助于投资者节约投资成本，提高投资效率。同时具备透明度高、申赎更加灵活、交易费率更低、流动性更强等特征，可以作为投资者投资标的指数的有效工具。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-27

你好ETHDenver的2023年BUIDLathon已经准备就位开始建造

后你就可以制作出DApp 的原型，会将机器学习、生物识别、智能城市解决方案或完全去中心化的游戏带入到区块链中。未来无限，有你掌舵！想要获得更多灵感，请查看由Cartesi 的核心贡献者生成的这些BUIDLathon 项目想法，以帮助ETHDenver 的建设者。我们有很多的举措来支持BUIDLers 我们将在 Cartesi Discord 上举办一场创新式马拉松，直到3月1日，为了进一步更好地支持开发人员和 ETHDenver 社区，我们还将在 2 月 25 日星期六加入 SporkDAO 的Ideathon。 Cartesi 的解决方案架构师将回答建设者的问题，并帮助每个人在你们忙于#BUIDLing 之前完善他们的项目想法。在这里参加活动： https://discord.com/events/541487144884240436/1075440279588442244 我应该如何开始使用 Cartesi？你知道 Cartesi 技术可以帮助你开发 DApps 而无需掌握 Solidity 吗？借助 Cartesi，你可以使用熟悉的堆栈和库构建完全去中心化的应用程序。这一切都是可能的，无论你是区块链编码的初学者还是经验丰富的人。查看我们的文档是一个很好的开始方式。根据你的目标或者角色选择一个途径并完全投入其中。我们还建议你查看我们的支持工具包，你可以在其中找到很多需要的。一个很棒的视频列表，开发人员在其中谈论使用 Cartesi 技术进行构建、解释用例、使用的堆栈等等。 Cartesi Rollups 示例可供使用、探索和启发。帮助您深入研究的资源。聆听 Cartesi Core Devs 谈论我们的技术，深入了解我们如何为 Web3（和 Web2！）开发人员提供支持。已经在考虑如何在 BUIDLathon 之后将你的想法提升到一个新的水平？检查我们的资助计划并申请赠款。 https://medium.com/cartesi/hello-cartesi-community-grants-program-8dadf20ec5b6 可以参考以前的黑客马拉松，并从以前的获胜团队中提取灵感。哈克波士顿（https://medium.com/cartesi/goodbye-hackboston-2022-hello-highlights-b8efedd18114）波哥达联邦理工学院（https://www.instagram.com/p/Cjkzzzfo-tG/）旧金山联邦理工学院（https://medium.com/cartesi/goodbye-eth-san-francisco-builders-lets-recap-the-biggest-ethereum-hackathon-of-the-year-yet-428187f016df）印度联邦理工学院（https://medium.com/cartesi/goodbye-eth-india-2022-builders-lets-recap-a-beautiful-weekend-of-building-7b1d41301205）但是请你注意，可能性是无限的。请确保在美国标准时间3月5日上午9点之前提交呢的项目。评审将在之后立即开始，预计将在下午5点之前完成，奖金将在 MST 3 月 10 日下午 5 点之前生效。利用所有现有的技术支持，今天就来我们专门的 USA Discord Development 社区，让自己惬意的如同回到家。与开始使用 Cartesi 技术构建的其他开发人员联系，并从我们的核心开发人员那里获得直接指导： https://discord.gg/GxQx55jaRe 你已经在丹佛市了吗？ Cartesi 核心贡献者也是如此！不要害羞，一定要来打个招呼！我们很高兴能共同建设未来！保存我们在丹佛举行的面对面研讨会的日期： Cartesi 不可知模块化执行层： 2 月 25 日星期六，美国标准时间上午 11:00 在本次研讨会中，体验未来 DApp 的样子：完全去中心化但使用现有库和 30 多年的软件开发：Linux、Python、C++、 JavaScript，铁锈。将 Linux 带入以太坊生态系统：介绍 Cartesi Rollups 3 月 1 日星期三，09:20–09:40 MST Cartesi Rollups 简介：基于 RISC-V 的自定义 VM 和启动 Linux 操作系统的应用程序特定汇总的基础设施。你想要在丹佛参加会外活动吗？Cartesi 核心贡献者将查看Supra Gam3rs和气候峰会，并很乐意在那里与你联系。 ETH Denver 2023 之后的下一步是什么？今年无法旅行和参加 ETH Denver？我们已经为您准备好了。The BUIDLing 继续举办我们的首个全球在线黑客马拉松！从 3 月 25 日开始，每个人都被邀请加入并构建 DApp，同时在自己舒适的家中争夺 15,000 美元的奖池。 https://youtu.be/_32v472tAtg 注册现已开放，快来注册并使用 Cartesi 构建一些很棒的东西： https://taikai.network/cartesi/hackathons/cartesi-hackathon 关于 Cartesi Cartesi 是具有 Linux 运行时的特定于应用程序的Rollups执行层。Cartesi Rollups 可以部署为第 2 层（在以太坊之上）、第 3 层（在 Optimism、Arbitrum、zkEVM 链等之上），或作为 sovereign rollups。它为更具表现力和计算密集型的区块链应用程序开辟了设计空间。 DApp 部署在自己可定制的特定于应用程序的汇总链上； DApp 不会在 Cartesi 的生态系统中相互竞争稀缺的区块空间； Cartesi 为以太坊或 L2 提供了数量级以上的计算能力；开发人员可以使用他们最喜欢的库、编译器和其他经过时间考验的开源组件来编写去中心化逻辑； DApps 保留了底层区块链强大的安全保障和审查阻力； Cartesi Rollups 为更具表现力和计算密集型的区块链应用程序开辟了设计空间； Cartesi Rollups 可以部署为第 2 层（在以太坊之上）、第 3 层（在 Optimism、Arbitrum、zkEVM 链等之上），或作为 sovereign rollups；来源：金色财经

金色财经2023-02-26

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