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能是英特尔最具挑战性的新产品，它将用于深度学习和大型生成式AI模型。据英特尔声称，Gaudi 3的性能超过了英伟达的AI芯片H100。

证券之星2023-12-15

源域训练集；利用源域训练集对源域轻量级深度学习模型进行训练，获取源域轴承故障诊断模型；建立目标域轻量级深度学习模型，将源域轴承故障诊断模型的参数迁移至目标域轻量级深度学习模型；根据目标域振动信号构建目标域训练集，利用目标域训练集对目标域轻量级深度学习模型的参数进行调整，获取目标域轴承故障诊断模型，以识别待测轴承的故障，提高了精准率。

金融界2023-12-13

微软要爆发了，AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资

能（AI）领域做出了重大贡献，尤其是在深度学习领域。辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展，并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用，为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路前面，我们介绍了人工智能的发展流程，在之前的数十年的研究中，人工智能一直处于一个理论的状态。那么ChatGPT的横空降世，又意味着什么呢？ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别，在于它真真实实的是一个人工智能。它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向，就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。其实，人工智能现今只是停留在一个技术的层面。虽然技术已经出现，但是人工智能的应用还处于起步阶段，需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中，ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理，成功实现了自然语言生成和理解的能力，并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样，他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练，它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。在这个过程中，ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子，它跟着人类一起成长，从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念？为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品，都不能真正算得上是人工智能？因为它们是逆着人性的，而人工智能必须得符合人性。就以讯飞为例，科大讯飞是一家做语音识别的公司，这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始，而他们在十年前就提出了AI的概念，同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习，自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯，不能被称为AI。多年以来，科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家，很多公司研发的并不是真正的AI，却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用在现今开启的人工智能新时代中，人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现，让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向：未来人工智能，一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后，会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而，尽管我们意识到社会正在快速发展，但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。早在2011年，汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念，该概念旨在通过物联网实现生产供应、制造和销售信息的数字化和智能化，从而实现快速高效和个性化的产品供应。这种新型工厂被称为“智能工厂”，并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此，我们可以确定第四次工业革命已经到来。前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃，它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中，我们不难看出一种共性。那便是产品会先出现，人类再围绕技术搭建平台，最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。第四次工业革命而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。早在上世纪五十年代，当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划，旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。在达特茅斯会议之后，人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代，IBM公司成立了一个名为 “IBM 人工智能研究中心” 的机构，专门研究和开发人工智能技术。此外，许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究，并获得了政府和企业的资助。据统计，自2010年以来，人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据，2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看，对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示，到2029年，全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元，未来六年的复合年增长率将高达44%。可以看出，我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台：了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。在传统的工业生产中，挖掘石油的流程通常是这样的：首先，需要进行地质勘探，找到可能含有石油的地点开采石油。其次，需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。最后，将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。然而，在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。然后，我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。最后，我们只需要等待“石油”的开采，也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。这意味着，这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面，一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。虽然AI行业正在如火如荼地发展，但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤，从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤，包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说，不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的，我们Ai Financial也从不做预测，而是用事实说话，但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。在AI价值链中，大致包含以下几个角色： 1. 模型构建者Model Builders：包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界，AI算法还处于百家争鸣的阶段，随着计算机的计算能力的指数级的上升，要说哪一种算法可以形成技术壁垒，还为时过早。而且，即使AI算法真的成为了技术壁垒，但是否能成为一个企业的真正护城河，那又是另外一回事；历史告诉我们，技术方便最强的，不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers：这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈，但这些服务必不可少，可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争，但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU（“芯片”）Hardware and GPUs (“chips”)：人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司，以及 Google 等创建定制 AI 硬件（如张量处理单元，Google定制的AI 加速器，根据算法和模型的特征，优化的芯片的使用效率和计算速度）的公司，都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值，尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications：这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别，可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers：AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。最终，人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如，一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。投资的基本原理不会发生太大变化，对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。微软就是一个非常好的例子，它利用AI拓展了自己的盈利渠道，同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本，并且拥有价值链的很大一部分，有庞大的利润池可供扩展。简单来说，就算在AI领域有所失误，他也有自己稳定的业务，公司盈利有保障；长期来说他有极高的上限，短期增长也具备爆发力，所以我们可以说，在AI赛道已经开始起飞的当下，微软是极具投资价值的共公司。

AI Financial恒益投资2023-12-13

罕见！纳指7巨头悉数下跌，纳指100却强势上涨0.85%！纳指100ETF(159660)涨近1.2%再创历史新高，溢价飙至1.24%！

为了能够抢占AI发展先机，英特尔打造了深度学习加速器Gaudi芯片，并在10月正式启动“AI PC加速计划”。中信证券认为，近期谷歌多模态Gemini模型的正式发布，一方面可以拓宽应用场景的拓展，另一方面能够带来算力需求的持续升级。持续看好后续AI产业的前景，后续GPT-5等模型的发布亦将带来更多的催化。【十年期美债收益率11月创2008年来最佳表现】受降息预期强化影响，十年期美债收益率近期明显回落。美债收益率11月创下2008年来最佳月表现，美元指数在11月创一年最大月跌幅。在流动性拐点之际，利率敏感的科技股和成长型股票有望持续收到催化！【顶级机构披露13F报告，高瓴三季度增持亚马逊、微软等科技股】高瓴旗下HHLR Advisors近日公布了2023年第三季度的美股持仓数据。高瓴围绕科技公司和生物创新药公司进行了集中配置，对微软、亚马逊等11只股票进行了增持、新进买入等加码操作。截至2023年三季度末，HHLR Advisors前十大重仓股为百济神州、拼多多、贝壳、传奇生物、微软、DoorDash、赛富时、阿里巴巴、TAKE-TWO互动软件、亚马逊，中概股数量占半数，市值占比超过70%。除中概股外，科技仍是HHLR Advisors的重要投资方向，除了阿里巴巴、赛富时、DoorDash、微软等依旧出现在十大重仓股外，HHLR Advisors 在三季度还增持了亚马逊并进入前十大股东，此外还增持了Boss直聘、ROIVANT SCIENCES等公司，以及新进了SEA、特斯拉等相关标的。从资产配置角度来看，投资全球科技巨头一定程度上可以帮助国内投资者有效分散风险；短期在通胀回落、FOMC紧缩货币政策拐点的背景下，美科技股行情值得期待。纳指100ETF（159660）及联接A（018966）、联接C（018967）是一键布局美科技股的有效工具。纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如苹果、微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超48%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益13.80%，明显高于纳斯达克的11.28%。（数据截至2023.10.31）数据统计区间1991.1.1-2023.10.31 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-12-12

埃斯顿：公司为矿山设备提供焊接机器人产品，客户覆盖煤炭机械行业的头部客户

语言模型和大视觉模型都是通过深度算法和深度学习形成的模型，都属于人工智能板块。一般情况下，人工智能会较多融入AI技术，AI技术的应用是机器人未来发展的方向之一，公司具备条件和可能性在未来根据市场发展情况和应用场景的变化来适时进行布局。投资者：公司是否有火箭回收及飞船制造技术，近四年内有无登录火星的计划？埃斯顿董秘：您好，感谢您对公司的关注！投资者：你好董秘，此次参加智能大会有签约商单吗？埃斯顿董秘：您好，感谢您对公司的关注！相关经营情况请见公司对外披露的定期报告及相关临时公告，如有需履行信息披露义务的重大经营信息，公司将根据相关规定及时披露。投资者：你好董秘，Barrett Technology30%股权收购成功了吗？埃斯顿董秘：您好，感谢您对公司的关注！相关事项详见公司于2017年7月17日在巨潮资讯网披露的《关于全资子公司收购BARRETT TECHNOLOGY公司部分股权的进展公告》（公告编号2017-067号）。投资者：在南京举办的世界智能大会中，贵公司签约多少订单？跟谁家合作？方便介绍一下吗？埃斯顿董秘：您好，感谢您对公司的关注！相关经营情况请见公司对外披露的定期报告及相关临时公告，如有需履行信息披露义务的重大经营信息，公司将根据相关规定及时披露。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，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2023-12-11

雄心、恐惧和金钱：硅谷的AI争夺之战是如何被点燃的

能系统通过分析大量数据学习技能的所谓“深度学习”、神经科学，以及科幻小说《银河系漫游指南》中的“深思”超级计算机有关。到2010年秋，他们开始建造自己的梦想机器。他们真心诚意地认为，因为自己懂得其中的风险，所以唯有他们可以保护世界。 “我不认为这是一个矛盾的立场，”DeepMind的三名创始人之一穆斯塔法·苏莱曼说。“这些技术将带来巨大的好处。目标不是排除它们或暂停它们的发展，而是减少不利因素。” 获得了蒂尔的支持后，哈萨比斯开始努力进入马斯克的轨道。大约两年后，两人在蒂尔的投资基金组织的一个会上见了面，该基金也曾投资马斯克的SpaceX公司。哈萨比斯获得了参观SpaceX的总部的机会。之后，两人在公司食堂一起吃了午饭，并进行了交谈。马斯克解释说，他的计划是殖民火星，以逃避地球上人口过剩的问题和其他危险。哈萨比斯答道，这个计划可行，只要具有超级智能的机器不跟到火星上来摧毁人类。马斯克无言以对。他还没有考虑过这种不寻常的危险。不久，马斯克加入了蒂尔的行列，开始给DeepMind投资。资金充裕的DeepMind雇来了专门从事神经网络研究的人。神经网络是一种模仿人脑过程的复杂算法，本质上是一个在大量数字数据中识别模式的巨大数学系统，识别一个模式有时需要几天、几周甚至几个月。最早的神经网络是20世纪50年代研究出来的，可用于学习自行处理任务。例如，在分析了写在数百个信封上的潦草姓名和地址后，神经网络能识别手写的文件。 DeepMind进一步发展了这个概念。公司为了展示神经网络能做什么，造了一个能学习玩经典游戏“雅达利”的系统。这引起了硅谷另一家巨头谷歌的注意，尤其是佩奇。人才拍卖会 2012年秋，加拿大多伦多大学64岁的教授杰弗里·辛顿和两名研究生一起，发表了一篇研究论文，展示了人工智能的能力。他们训练了一个用于识别常见物体的神经网络，比如花、狗和汽车。辛顿和他的学生们研制出来的技术的准确性使科学家们惊奇。他们的工作尤其引起了人工智能研究者余凯的注意。余凯最近已开始为中国互联网巨头百度(113.45，-2.33，-2.01%)工作，他曾在一次学术会议上见过辛顿。按照三名知情人士的说法，百度提出为辛顿和他的学生们提供1200万美元，邀请他们加入这家北京的公司。辛顿拒绝了百度的邀请，但这笔钱引起了他的注意。 “我们原来不知道我们值多少钱，”辛顿说。他咨询了与公司收购有关的律师和专家，拿出了一个方案：“我们要组织一场拍卖，把自己卖出去。”这场拍卖发生在赫拉斯太浩湖度假娱乐场酒店举行的人工智能年会期间。谷歌出了价。微软也出了价。DeepMind很快就退出了。行业巨头们将竞价提高到了2000万美元，接着又提高到2500万美元。竞价超过3000万美元时，微软退了出来，但在竞价达到3700万美元时再次参加竞拍。后来，微软第二次退出。只剩下百度和谷歌，它们把竞价推到了4200万美元、4300万美元。竞价达到4400万美元时，辛顿和他的学生们终于停止了拍卖。虽然竞价仍在上升，但他们想为谷歌工作。而且，这个价钱已经令人难以置信了。这是一个确定无疑的迹象，表明财力雄厚的公司有决心收买最有才华的人工智能研究者。这一点没有逃过DeepMind的哈萨比斯的注意。他曾一直对员工们说，DeepMind会保持其独立公司的地位。他相信，那是确保公司技术不变得危险的最好办法。但随着大科技公司加入到人才竞赛中来，哈萨比斯做出了决定，他别无选择：把实验室卖掉的时候到了。据三名知情人士，到2012年底时，谷歌和Facebook都在考虑收购这家位于伦敦的实验室。哈萨比斯和实验室的联合创始人坚持有两个条件：任何DeepMind技术都不能用于军事目的，其通用人工智能技术必须由一个独立的技术和伦理委员会监督。谷歌出价6.5亿美元。Facebook的扎克伯格向DeepMind的创始人们出了更高的价，但他不同意那两个条件。DeepMind选择了谷歌。消失的伦理委员会马斯克投资DeepMind时打破了自己一条不成文的规定，那就是他不投资任何不由他本人运行的公司。他在生日派对上与佩奇发生口角的事儿过去了还不到一个月，他与这名同是亿万富翁的前朋友再次面对面坐下来时，他投资DeepMind决定的不利方面已显而易见。那是在DeepMind伦理委员会于2015年8月14日召开第一次会议的时候。该委员会是在这家初创公司创始人的坚持下成立的，目的是确保他们的技术卖出后不会造成任何伤害。据三名了解会议情况的人，委员会成员在马斯克SpaceX办公室外的一间会议室召集了这次会议。但那也是马斯克的控制结束的地方。谷歌把DeepMind买下来时收购了整个公司。马斯克出局了。三名现在牢牢控制着DeepMind的谷歌高管都在会上：佩奇，谷歌联合创始人、特斯拉投资者谢尔盖·布林，以及谷歌董事长埃里克·施密特。其他与会者包括PayPal创始人之一里德·霍夫曼，还有研究“与人类存在相关风险”的澳大利亚哲学家托比·奥德。 DeepMind的创始人们在会上汇报了他们正在推进的工作，但他们意识到这项技术会带来严重的风险。八个月后，DeepMind取得了震惊人工智能界和全世界的重大进展。一台名为AlphaGo的DeepMind机器击败了世界上最好的围棋手之一。全球有2亿人观看了那场在互联网上直播的比赛。大多数研究人员之前认为，人工智能把围棋学到这种水平还需要十年时间。分道扬镳马斯克深信佩奇对人工智能的乐观看法完全错误，并对失去DeepMind感到愤怒，他决定成立自己的实验室。 2015年底，OpenAI成立了。据四名知情人士，2017年底，马斯克策划了一个从奥尔特曼和其他创始人手中夺走OpenAI控制权的计划，他想把这个实验室变成能与特斯拉联手的商业实体，让其靠汽车公司正在研发的超级计算机运行。遭到奥尔特曼和其他人的反对后，马斯克表示退出实验室，并说他将集中精力在特斯拉搞自己的人工智能系统。2018年2月，马斯克在这家初创公司用一个卡车工厂改造的办公楼的顶层向OpenAI员工们宣布他将离开，三名参加了那次会议的人说。 OpenAI突然急需得到新资金。奥尔特曼在飞往太阳谷参加一个会议时遇到了微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉。合作看来是自然的事情。双方在2019年达成协议。奥尔特曼和OpenAI在原来的非营利框架下成立了一家营利性公司，他们得到了10亿美元的新资本，微软则有了一个新方法来将人工智能纳入其庞大的云计算服务。揭晓 OpenAI从微软获得了又一笔20亿美元的资金后，奥尔特曼和另一名高管格雷格·布罗克曼在比尔·盖茨位于西雅图市外华盛顿湖畔的豪宅里拜访了后者。盖茨在吃晚饭时对他们说，他对大型语言模型的有效性持怀疑态度。他说，他会继续持怀疑态度，直到该技术能完成需要批判性思维的任务，例如做生物学大学先修试题时得到及格的成绩。五个月后，2022年8月24日那天，奥尔特曼和布罗克曼再次来到盖茨家，还带来了名叫切尔西·沃斯的OpenAI研究员。沃斯高中时获得过国际生物学奥林匹克竞赛奖牌。在盖茨客厅外的一个巨大数字显示屏上，OpenAI工作人员向他演示了一项名为GPT-4的技术。布罗克曼把一份高等生物学选择题试卷提交给系统，由沃斯给机器的答案打分。总共有60个试题。GPT-4只答错了一个。坐在椅子上的盖茨挺直了身子，睁大了眼睛。研究人员1980年给他演示图形用户界面时，他有过类似的反应。图形用户界面是当代个人计算机的基础，盖茨认为GPT具有那种革命性。到2022年10月时，微软已在其在线服务，包括必应搜索引擎中添加了GPT技术。两个月后，OpenAI发布了ChatGPT聊天机器人，有1亿人现在每周使用它。 OpenAI击败了Anthropic公司的有效利他主义者。虽然谷歌的佩奇乐观派们急忙发布了自己的聊天机器人Bard，但人们普遍认为他们在与OpenAI的竞争中失利。ChatGPT发布了三个月后，谷歌股价下跌了11%。马斯克做的东西还没有踪影。但这只是开始。

金融界2023-12-11

交通银行举办上海金融科技国际论坛“科技融合、创新共赢：生成式AI赋能金融科技创新”平行论坛

。 IDEA研究院执行院长、AI金融与深度学习首席科学家郭健指出大模型与以知识图谱为代表的知识工程相融合，将显著提升大模型的推理深度、知识更新效率和知识追溯与可解释能力。其中，IDEA提出的思维图谱Think-on-graph技术力求克服当前大模型普遍存在的“一本正经地胡说八道”的幻觉问题，在金融场景有重要的应用价值。百度副总裁陈一凡阐述了工程化大模型金融原生应用 “4+2”落地实践，认为安全运营是金融大模型的重要思考；数据是金融大模型原生应用的基石，数据飞轮至关重要；通过大模型平台工具链体系打通应用全生命周期管理。在圆桌讨论环节中，五位嘉宾—奥纬企业管理咨询董事合伙人郑莉娟，上海人工智能研究院有限公司首席技术官王资凯，腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒，中银金融科技有限公司副总裁石璞玉，交通银行软件开发中心副总经理韩静围绕生成式人工智能发展阶段、应用前景、生态共建和用户体验等热点话题展开了精彩讨论，激发了智慧火花，碰撞出诸多前瞻性的新观点。交通银行相关负责人表示，交行将进一步深入贯彻中央金融工作会议精神，对标做好数字金融大文章，将数字化转型作为战略转型的关键突破口，将人工智能打造为交行新名片，驱动业务和技术融合创新，为广大客户提供便捷高效安全的金融服务，为新时代金融高质量发展贡献交行力量。

证券之星2023-12-10

2024将是AI代币年？速览10个小市值的AI新项目

） AstraAI是一个利用数据科学、深度学习和大数据的AI项目，旨在提供区块链上的创新解决方案。AstraAI的审计服务将为加密代币、去中心化应用程序(dApp)和区块链网络提供全面的安全和性能分析。 GraphLinq（GLQ） GraphLinq是用于Web3自动化、dApp和AI的无代码区块链。GraphLinq生态系统由两个主要组件组成：GraphLinq Chain和 GraphLinq Protocol。GraphLinq Protocol是一种自动化流程管理解决方案，旨在使用户无需编码技能即可轻松部署和管理各种类型的自动化。该协议由四个关键组件组成：集成开发环境、应用程序、引擎和市场。 GraphLinq Chain是专门为支持GraphLinq Protocol而设计的区块链。该链是基于POA（权威证明）区块链，为运行自动化提供安全且可扩展的平台。GraphLinq Protocol利用GraphLinq Chain来确保安全、准确地执行自动化。 Otacon（OTACON） Otacon是第一个AI Bug赏金猎人，允许任何拥有计算机的人通过报告软件和智能合约漏洞来领取漏洞赏金，OTACON代币的持有者可以共享赏金。Otacon的主要功能包括协作漏洞查找、参数漏洞报告、共享加密货币支付和实时交易级安全断路器。 Eternal AI（MIND） Eternal AI是人工智能和个人数字遗产结合的项目，其目的是将人类意识数字化，从而创建个性化的AI模型。通过引入GPT-V（一个开创性的多模式AI模型），用户将能够上传他们正在重新创建的个体的图像。此外，还计划运用文本转语音技术，为AI模型添加新的维度。 VaultTech（VAULT） VaultTech提供AI托管，无缝场外交易和NLP（自然语言处理）驱动的多链隐私交易。协议的目标是通过利用社交dApp集成、AI和游戏化来提升用户体验。 VaultAI 的托管机器人主要有以下特点：托管服务：机器人通过持有资金来促进交易，直到双方履行其义务。多链交易所：用户可以通过在不同区块链之间无缝交易来实现投资组合的多样化。场外交易（OTC）：该机器人简化了场外交易，允许用户参与直接、私密的加密货币交易。增强隐私的混合器：混合器功能通过与其他人混合交易来确保增强用户隐私，提供额外的匿名层。 Chainback（ARCHIVE） Chainback通过IPFS提供免费和加密的文件共享，确保企业和个人的经济性和可访问性，Chainback引入了去中心化文档访问控制，由ChainbackSign实用程序提供支持。用户可以根据不同的ERC20代币所有权、NFT所有权或特定的以太坊地址来自定义权限（从查看、下载到签名）。此外，即将推出的Chainback Bot旨在增强用户交互。 Xend Finance（XEND） Xend Finance是一家全球加密银行，声称是非洲第一个DeFi项目。协议构建在智能合约链上，允许用户通过储蓄赚取复利和高年利率，提供15%的利息。并为开发人员提供开放的Web3基础设施，由币安和Google Launchpad支持。 Xend Finance利用用户存入平台的资金，通过智能合约定期投资DeFi借贷协议，例如Compound、AAVE、dYdX 和 Yearn Finance。所有存款均由去中心化保险协议Tidal Finance承保。 Mozaic（MOZ） Mozaic提供AI优化的收益和流动性策略。Mozaic由社区创建，使用AI和LayerZero技术提供自动流动性挖矿。Mozaic的AI被称为Archimedes，目的是消除流动性挖矿中因产量衰减、交易费用以及转移头寸而产生的风险。 PaLM AI（PALM） PaLM AI是基于LLM的多平台AI聊天机器人，围绕 Google的PaLM 2大语言模型构建，可在 WhatsApp 和 Telegram 上使用。 PaLM 聊天机器人的核心概念是输入和输出。通过向机器人发出指令，机器人将指令转发到处理和过滤器，最终的指令被发送到 Google 的 PaLM 模型，然后被接收、再次处理以供用户体验并输出。 lilAI（LILAI） lilAI提供智能自动化社区管理。协议构建在Arbitrum生态之上，由机器学习和AI提供支持。LilAI将为Telegram和Discord提供直观、有效的解决方案，帮助社区蓬勃发展。平台将提供几个关键功能，包括：基于机器学习回答有关项目和路线图的问题确保遵守社区准则跟踪社区成员的积极贡献允许管理员控制的语气校准（例如炒作、热情、讽刺）对抗FUD（恐惧、不确定性和怀疑）使用每日/每月分析生成Meme供社区分享为社区主导的营销活动提出建议来源：金色财经

金色财经2023-12-10

周延礼：聚焦四大方面，探索数据安全和⽹络安全有效解决⽅案

在各项新理论新技术驱动下，⼈⼯智能呈现深度学习、跨界融合、⼈机协同、群智开放、⾃主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、全球治理等⽅⾯产⽣重⼤⽽深远的影响。⽽近期以 ChatGPT 为代表的⼤模型技术⼜在全球掀起了新⼀轮⼈⼯智能创新热潮，被公认为后续推动各⾏各业创新发展的重要引擎。周延礼强调，随着数字中国战略的推进，数据安全管理进⼊法治规范期，数字化场景和数字产业快速发展，为数据安全与⽹络安全产业带来前所未有的机遇。我国积极推进⽹络强国战略、国家⼤数据战略、数字经济发展，对经济社会发展作⽤⽇益凸显。与此同时，数据安全事件频发，⽹络安全威胁不断渗透，⽣成型 GPT 等⼤模型新技术⼴泛应⽤，带来了新的终端安全⻛险的挑战前所未有。因此，确保数据安全与⽹络安全在产业数字化和数字产业化进程中的地位更加重要，已成为数字经济⾼质量发展的关键。周延礼最后表示，我们需要探索市场经济条件下的数据安全和⽹络安全的有效解决⽅案，为我国数字经济的⾼质量发展提供保障。保险要为投保企业⽹络安全提供的防灾防损、经济补偿和⻛险管理保障，要着⼒聚焦保障数据安全、数据提供处理能⼒、数据共享交互流通堵点、数据连接能⼒等四大方面。保险业要认真研究新⼀代⼈⼯智能技术对保险的影响，加速保险业的数字化和智能化发展，重塑现有保险业务流程，打造科技赋能保险服务的新格局。（金融界保险宋源珺）

金融界2023-12-09

被质疑“造假”，谷歌承认Gemini演示视频经特殊剪辑处理，非实时画面

歌坚决予以否认。谷歌DeepMind和深度学习副总裁、Gemini联合负责人奥里奥尔·维亚莱斯（Oriol Vinyals）表示：性能演示视频不是实时的，而是使用了原始镜头中的静止图像帧，然后编写了文本提示，并要求它通过预测来做出回应。

金融界2023-12-08

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