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A16z：生成式AI的机遇与挑战分析
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有哪些会成为独立的公司？哪些会被微软或谷歌人工智能巨头所吸纳？会和 Gartner 公司发布的炒作周期（hyper cycle) 一致？尚且不清楚当前的用户流失率，是不是都是早期人工智能产品所必须面对的，仅仅是我们当前这批人工智能产品所固有的。再或者，市场对生成式人工智能的兴趣，是否会随着市场炒作的消退而下降。这些问题，对开发 APP 应用程序公司存在重要的影响，包括何时选择融资的时机、设计用户获取策略、对于用户群的考虑有用户的优先度，以选择宣布产品市场匹配（Product Market Fit）时机。来源：金色财经
金色财经2023-01-30
Hashrate Index：一览瑞典比特币矿业
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统数据中心产业，由 Facebook、谷歌、微软和亚马逊等公司代表。瑞典政府一直热衷于吸引数据中心，特别是在北部地区，甚至帮助他们建立业务。瑞典电力生产商也制定了吸引能源密集型数据中心的举措，包括比特币挖矿企业。尽管如此，在政治层面上，比特币开采仍是有争议的。瑞典的政治家和监管者一直对这个行业持负面态度。最明显的例子是在 2022 年，当时两个瑞典金融监管机构试图让欧盟下令禁止挖矿。幸运的是，他们失败了。虽然比特币挖矿禁令的尝试没有成功，但瑞典政府官员一直在寻找遏制该行业的方法，瑞典能源部长表示“我们需要能源来做比比特币更有用的事情”。作为更广泛的数据中心行业的一部分，瑞典矿工目前有资格享受每千瓦时 0.006 瑞典克朗（0.00057美元）的减免电力税，而普通每千瓦时 0.392 瑞典克朗（0.038美元）。瑞典政府提议从 2023 年 7 月 1 日起取消数据中心享受这一减免电力税的资格。不幸的是，似乎有一个广泛的政治共识，那就是增加电力税，而矿业企业很可能从 7 月 1 日开始就要支付电力税。由于电力密集型产业的大量涌入，瑞典北部地区对电网连接的竞争非常激烈。这些其他行业得到了瑞典政府和欧盟的大力支持，很可能会在未来的电力分配战中获胜。瑞典的矿企已经发现越来越难获得新的电力。总结由于其廉价的可再生能源、寒冷的气候和政治稳定，瑞典已经吸引了一个重大的挖矿企业，其算力产出占比远超 1%。闲置的水电资源使瑞典北部免受了自 2021 年底以来蹂躏欧洲的能源价格膨胀的影响，使该地区成为欧洲最后的比特币挖矿庇护所之一。值得注意的是，低廉的电价目前只存在瑞典北部。瑞典历来是一个政治稳定的国家，对大多数企业来说都有很好的监管环境。尽管如此，比特币挖矿仍然是有争议的。瑞典监管机构渴望缩小该行业的规模，为其他电力密集型行业腾出空间，以迎合瑞典和欧盟的远大计划，最近还提议从 2023 年 7 月 1 日起增加电力税。与这些政府批准的行业竞争电力，使瑞典的比特币挖矿业几乎没有额外的发展空间。除了政治上越来越多的反对声，还存在着巨大的电价风险。瑞典北部工业用电的大规模增长可能会导致该地区的电价在一段时间内急剧上升。尽管如此，由于发展这些工业项目需要时间，在一个稳定的国家，在低电价和良好的运营条件下，比特币矿企可能至少还有三到五年的幸福时光。相关链接： 1.https://ccaf.io/cbeci/mining_map 2.https://data.hashrateindex.com/energy-markets 3.https://ourworldindata.org/grapher/per-capita-electricity-generation 4.https://www.statista.com/statistics/864429/total-hydropower-capacity-in-sweden/ 5.https://www.ft.com/content/f55b69a4-ee37-4182-88bb-3a8dec93bf49 6.https://hashrateindex.com/blog/hashrate-index-2022-bitcoin-mining-year-in-review/ 7.https://www.hiveblockchain.com/news/hive-blockchain-provides-december-2022-production-update/ 8.https://www.spglobal.com/commodityinsights/en/market-insights/videos/market-movers-europe/011623-oil-bullish-johan-sverdrup-gas-storage-eu-winter-ec-power-price-formation 9.https://www.svk.se/en/grid-development/grid-projects/nordsyd/ 10.https://data.worldbank.org/indicator/IC.BUS.EASE.XQ 11.https://www.ibisworld.com/sweden/industry-statistics/software-development/3595/ 12.https://www.bloomberg.com/company/ 根据央行等部门发布“关于进一步防范和处置虚拟货币交易炒作风险的通知”，本文内容仅用于信息分享，不对任何经营与投资行为进行推广与背书，请读者严格遵守所在地区法律法规，不参与任何非法金融行为。不为任何虚拟货币、数字藏品相关的发行、交易与融资等提供交易入口、指引、发行渠道引导等。吴说内容未经许可，禁止进行转载、复制等，违者将追究法律责任。来源：金色财经
金色财经2023-01-30
兔年春节美股大反弹，特斯拉单周暴涨33%，标普500ETF（513500）涨近3%
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净流入超亿元。亚马逊、Meta、苹果、谷歌、微软等均上涨。特斯拉迎来史上最强劲订单，订单量达到产量2倍，过去一周大涨33%，2022年四季度产销、营收均创历史新高。下周，美相关部门将迎来 2023 年第一次议息会议。在去年 12 月的会议上，美相关部门已经将加息步伐从每次 75 个基点放慢到 50 个基点。芝商所的观察工具显示，目前市场预期该行在 2 月会议上加息 25 个基点的概率超过 98%，并且过半概率指向美相关部门的终端利率将落在 4.75%-5% 区间。若预测属实，意味着该行离暂停加息仅剩 50 个基点。（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2023-01-30
早报｜美联储议息会议来袭；基金经理：港股春天回来了；特斯拉暴涨33%创近十年来最佳表现
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将在明年内飙升近400%。　　苹果、谷歌、亚马逊、Meta、AMD财报来袭美股下周纵观科技股2023年战略　　美股周五收高，道指连续第六个交易日上涨。特斯拉带领科技股走高。三大股指本周均录得涨幅。美国12月核心PCE物价指数强化了美联储将进一步放缓加息步伐的预期。市场继续关注美股财报。　　环球看点：美联储议息会议来袭苹果领衔科技巨头公布财报　　以美联储为首的多家央行将公布最新利率决议，美国和欧洲将发布多项重磅宏观经济数据。此外，美股Q4财报季也进入了核心阶段，苹果等科技巨头都将于下周披露业绩。　　将迎来美联储今年首次议息会议，并将于北京时间周四凌晨3点公布利率决定，美联储主席鲍威尔将在3点半召开新闻发布会。　　随着通胀压力缓解，市场普遍预计，美联储下周将加息25个基点。美联储进一步放缓加息步伐几无悬念，下次利率会议的重点是关于何时暂停加息的线索。　　港股早知道　　港股春天回来了？基金打法从防守转向进攻大幅增配传媒、医药等行业　　拉长时间来看，恒生科技指数从2022年10月25日的低点大幅反弹了超70%，恒生指数从2022年10月31日的低点反弹了超50%。　　在基金经理们看来，港股的主要三大影响因素(全球地缘局势、美联储紧缩、中国内地经济)均得到缓解，多只主要投资港股的基金在2022年四季度大幅提高了股票仓位，从防守式打法转为积极式打法，大比例加仓传媒、医药等进攻型板块。有港股基金经理更是直言，“展望2023年，我们非常乐观。” 　　又有外资大行发声！看好中国股市建议超配亚洲资产　　兔年伊始，港股迎来开门红，A股即将开市。在农历新的一年里，中国股市前景是否看好？哪些板块值得重点关注？就此，记者专访了德意志银行国际私人银行部亚洲投资策略主管刘佳，他看好A股及港股2023年的表现，建议超配包括中国在内的亚洲股票。　　机构：特斯拉Q4交付再创新高预计2023年港股汽车>A股零部件>A股整车　　东吴证券发布研究报告称，2022Q4特斯拉(TSLA.US)实现营业总收入243.18亿美元，实现归母净利润36.87亿美元。此外，2022Q4特斯拉全球交付40.53万辆，同环比分别+31.31%/+17.87%，单季度交付再创新高。该行预计，2023年全年国内新能源汽车批发口径销量有望达到968万辆，对应渗透率39.3%。看好特斯拉交付量保持稳定增速下给供应链带来的持续增长机会，2023年汽车板块投资观点，子版块排序：港股汽车>A股零部件>A股整车。　　腾讯重回前十！公募不爱新能源了？　　公募基金2022年四季报已披露完毕，贵州茅台依然是其第一大重仓股，自2019年年报开始已连续13个报告期成为公募基金的第一大重仓股。而腾讯控股则在时隔5个季度后重回公募基金前十大重仓股行列。　　恒指突破两万二兔年港股领跑全球含“港”量成胜负手　　恒指于春节前突破两万二关口，且节后依然强势。上升动力来自于国内经济修复节奏加快和海外流动性宽松预期升温，港股牛市的宏观窗口期开始兑现。目前港股正受牛市第二级火箭推动，第三级火箭正在启动中。随着稳增长政策继续发力，经济修复带动港股企业盈利预期上修，叠加美元下行周期，港股有望迎来盈利估值的戴维斯双击。财经日历（文章来源：哈富证券）
东方财富网2023-01-30
炒股亏了半套房, 本文价值百万
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。安全策略账户安全关键操作，开启谷歌二次验证码。专用电脑+虚拟系统涉及交易安全的敏感操作，在主系统。非交易操作，在虚拟系统。专用交易手机和日用手机隔离。数据来源知名投资数据平台：tradingview 自建海外交易服务器初期手动交易。小仓位自动交易成熟后，过渡到自动交易提示+人工审核。人工审核超时后，自动执行。黑天鹅风险交易所跑路前面说过选币安。美联储大幅加息美国不会自杀。日本国债已知问题。中国房地产泡沫、地方债已知问题，地方政府卖资产。台海大战俄罗斯前车之鉴，5年内不至于冒险。福州、大陆断网海外交易服务器自动运作。俄乌战争升级，全球核大战可能性太小，如果真打核大战，躲山里也许能保命，其他什么都是虚的。人事不省、失去人身自由、挂了提前留账户信息，家人有一半信息、朋友有一半信息，组合为完整信息。其他虚拟币入金通过头部交易所的P2P交易，比如：币安、OKX。不买最便宜的，在信用相对高的店铺买。虚拟币出金大额香港卡，小额P2P。美元汇率在合适的汇率买，可以降低成本。个人投资成绩惨淡…… 一顿操作猛如虎，原来是个二百五。大坑：2016年买高杠杆指数UVXY，做空美股看下月线，就不应该玩。两年可以跌掉99% 大坑：迷信技术指标MFI 龙头股成功率较高。小盘股，不可控因素太多，技术指标会失真。再出发 2022年底，抄底腾讯，理解四季周期。 2023年初，量化交易，如虎添翼。时间会证明一切，三年后见分晓。来源：金色财经
金色财经2023-01-29
重磅！国常会定调
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恶化对目标客户影响的预期。下周，苹果、谷歌、亚马逊和Meta四大科技巨头都将公布业绩。　　兔年A股如何投资？　　在外围市场大涨、国内政策利好、海外风险有望缓和的三大支撑下，市场对A股兔年走势更加乐观，多家基金公司对新一年的投资前景和趋势做了展望，认为市场可能迎来估值与盈利共同扩张的“戴维斯双击”。　　中欧基金投资总监周蔚文认为，2023年A股市场整体资金净流入量将有望得到改善，市场也有望迎来更丰富多元的投资机会。这一方面是来源于资金在多资产中的选择偏好，另一方面，则是来源于实体经济对股票市场的需要。具体有两个方向值得关注：　　一是“锦上添花”行业，它们具有较大成长空间，如医疗养老、碳中和、战略型科技产业等成长性行业在经过近两年的扩产后，可能有一些新行业、新技术、细分行业还会有再融资的需求。　　二是“雪中送炭”行业，餐饮、酒店、旅游、航空等疫情受损行业，在疫情恢复之后，可能会迎来需求的爆发增长，这也会需要再融资、再扩大产能，以带来更好的利润。　　博时基金2023年第一季度配置建议显示，均衡配置“安全可控+景气成长+复苏预期”三大主线: 　　一是安全可控，围绕国产替代与自主可控，关注半导体设备材料、信创、高端装备等领域；二是景气成长，关注储能、军工、光伏等高景气方向，以及渗透率有望突破的电池新技术等方向；三是复苏预期，可在关注稳增长预期下优先关注基建链投资机会，包括地产链短期估值性价比有所下降的机会，以及消费投资机会等。
证券之星2023-01-29
不要等资产被掏空后才去了解如何给钱包密钥「加个安全锁」...
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示了这些移动钱包应用程序的名称和它们在谷歌游戏商店的下载次数。钱包安全：从S0到S4 接下来，我们将简要介绍每种安全做法，以及它们在不同应用程序上的实施方式。其中也包括对每种做法的优点和缺点的讨论，以及分析攻击者如何利用不同的攻击载荷绕过这些缓解措施。 S0（无存储保护） S0级的安全做法是将所有用户的私人信息储存在应用程序的存储空间内，包括私人密钥和助记词等。这通常可以防止非特权用户或应用程序直接访问存储文件。然而，S0级保护根本不对存储文件进行加密，这意味着用户的秘密以纯文本形式存在于存储文件中。任何有特权的用户或应用程序都可以访问这个存储文件，并提取用户的私钥来完全控制用户的钱包。从Protobuf文件恢复比特币钱包值得注意的是，在安卓设备上获得特权权限并不是一件不可能的事。除了用户主动选择对其设备进行root，并进一步被恶意应用程序滥用外，网络犯罪分子利用漏洞获得权限也是安卓设备上的一个新威胁。例如，2021年，Lookout威胁实验室的安全研究人员发现了安卓恶意软件 “AbstractEmu”。它利用多个漏洞获得了root权限，并与软件应用互动。还有360 Alpha Lab的多份报告也显示了在安卓设备上实现一键式远程攻击以获得root权限的比人们想象得更容易。从Sqlite数据库恢复简单的比特币钱包为了证明S0级保护的潜在漏洞，我们进行了一个测试，在一个被root的安卓设备上安装了当下流行的钱包，如Bitcoin Wallet和Simple Bitcoin。通过root权限，我们能够轻松地读取这些钱包的密钥存储文件，并提取用户的助记词组，如上图所示。 S1（密码加密） S1级别保护钱包安全的做法则是使用用户定义密码来加密包含私钥和助记词短语的存储文件，这可以防止非特权用户或应用程序直接访问存储文件。然而，当应用程序启动时，存储文件必须被解密，有特权的用户或应用程序可以趁机侵入钱包并截获加密密码。这可以让他们在获得加密后的密钥文件后在本地进行解密或者直接进行暴力破解。为了证明使用S1级保护具有潜在漏洞，我们进行了一个测试：在一个被root的安卓设备上安装了开源钱包Samourai。使用Frida，我们能够在应用程序启动时截获加密密码，并使用该密码来进一步访问用户的私钥和助记词。值得注意的是，尽管Samourai钱包试图检测设备是否被root，但在我们的实验中该检测行为并未生效。 Samourai应用注入攻击演示 S2[Keystore(Trustzone)] 为了防止密钥存储文件的加密密钥被攻击者在内存中被截获，一些钱包应用程序，如Metamask，会使用Android Keystore系统来生成和使用加密密钥。 Keystore系统由一个可信的应用程序来实现，该应用程序在安卓系统的可信执行环境（TEE）中运行。这个环境与主操作系统隔离，并受到基于硬件的安全功能的保护。通过使用Keystore系统，存储文件的加密或解密发生在TEE中，降低了加密密钥被泄露的可能性。然而，Keystore系统并不提供区块链相关的加密操作API，如交易签名或验证。因此，钱包仍然需要在内存中解密用户的私钥进行相关签名验签操作，这也令它容易受到特权级攻击者的攻击，比如黑客可以转储应用程序的内存并提取私钥。 S3[Keystore(Trustzone)+root检测] 为了提高S2级保护的安全性，一些钱包应用程序通过检查移动设备是否已被root来更进一步保护用户资产。这种检测利于确保设备的完整性，因为被root的设备更容易被攻击者利用。例如，Airgap Vault钱包使用Keystore系统来保护用户的加密密钥，但也会在运行时检查设备是否已被root。如果发现设备被root，Airgap Vault钱包会拒绝运行，最大限度地提高保护水平。这一额外的安全层提供了额外的保护，防止潜在的设备被恶意root的风险。 S4（专用可信执行环境 TA Trusted Application）移动钱包应用程序中最高级别的安全实践是使用专用的Trusted Execution Environment（TEE）可信执行环境来存储和处理私钥信息。这是通过在设备上安装一个专门的基于TEE的可信应用（TA）来实现的。例如，这种保护方法目前被三星区块链应用程序在某些高端三星智能手机上使用。这种方法提供了额外的保护，因为私钥信息存储在TEE中并由仅在TEE中被使用，TEE与主操作系统隔离，只能由供应商信任的代码访问。即使是有特权的用户或应用程序也不能直接访问这些信息。然而，这种方法的局限性在于，它要求智能手机制造商为钱包开发者提供特定的接口来使用TEE。移动钱包应用安全在S3级别的保护中，我们提到root检测可以和Keystore系统一起使用，以保护用户的私人信息。请注意，我们认为root检测是确保设备保持基本完整性的一个重要方面，应该与任何安全实践结合起来实施，以确保更高水平的保护。然而，重要的是：root检测技术可能有所不同，且不一定有效。例如，虽然Airgap Vault r我们的测试设备已经被root，但Samourai钱包在相同的测试环境下并未成功检测到设备被root。此外，这项研究只包括移动设备上的软件钱包应用程序，没有任何额外的硬件实现。基于硬件的Web3.0钱包和冷钱包安全都提供了有吸引力的安全功能，它们都值得单独写一篇文章来详细介绍。在实践中，我们相信移动钱包应用程序由于其简单易用的特性将继续增加其用户群。但是我们认为，钱包开发者应该尽可能利用Trustzone设计（大多数安卓移动设备上都有），为钱包用户提供最大程度的安全。总结在本文中，CertiK的专家团队分析了Web3.0钱包应用程序在移动设备上面临的威胁，特别是私人密钥的存储和相关的潜在威胁。通过对九个不同的流行钱包应用程序的测试及研究，CertiK的专家团队揭示了每个应用程序所采用的安全级别，且发现大多数主要的钱包是使用硬件支持的密钥保护技术来解决密钥存储问题的，如安卓上的Keystore系统。然而我们也注意到，大多数钱包没有检查设备完整性，例如是否被root，这可能导致在内存中执行私钥操作时出现安全问题。除了我们在本文中总结的五个级别的安全实践外，我们认为钱包开发者还应该注意如何在安卓系统上充分利用Trustzone设计，以更好地减轻常见风险。我们将在今后的文章中继续介绍这个话题，并协助开发者更好地保护用户的资产。来源：金色财经
金色财经2023-01-29
财报季进入加速阶段下周重点关注：亚马逊、苹果、Alphabet以及传统行业巨头
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马逊将提供有关在线购物健康状况的见解，谷歌母公司Alphabet将给出其在数字广告市场的收益。Facebook母公司Meta将于下周三公布财报，社交媒体公司Snap则定于星期二公布。科技公司正在应对增长放缓的环境。微软首席执行官Satya Nadella在上周二表示：“正如我们看到客户在大流行期间加速了他们的数字支出，我们现在看到他们正在节省开支。” 本周二，这家软件巨头在最近一个季度录得六年多来最慢的销售增长。根据FactSet的数据，预计企业第四季度财报季的利润将下降。该数据追踪机构表示，由于29%的标准普尔500指数成份股公司已公布财报，该季度的收益有望比去年同期下降5%，其中信息技术和通信公司是收益下降的主要原因，收入预计增长3.9%。随着支出放缓削弱了经济其他领域的利润，裁员已经蔓延至科技和媒体行业之外。麦当劳本月早些时候表示，它将在公司人员配置方面做出“艰难”的决定。这家快餐巨头到2021年底拥有约200,000名全职员工，将于周二发布业绩。星巴克公司将于下周四发布财报，其曾在截至10月2日的季度创下销售记录，此次财报将透露其计划投资数百万美元用于新咖啡厅设备和更高的工资削减对其利润的影响。下周二公布财报的休闲食品公司Mondelez International和下周四公布的巧克力制造商Hershey Co的业绩将表明消费者是否对零食和糖果的成本上涨道指购买时犹豫不决。全球美容市场的消费者支出可能出现波动，但尚未显示出降温迹象，这将从下周四公布的化妆品企业雅诗兰黛公司的业绩中看出。在医疗保健领域，辉瑞公司定于下周二公布的财报将对XBB 1.5亚变体病例增加的情况下提供对 Covid-19疫苗需求的更广泛看法。制药公司默克公司和礼来公司也定于下周四发布报告。通用汽车公司和福特汽车公司分别定于周二和周四公布业绩，届时投资者将了解汽车市场的现状，并传统车企对其电动汽车计划的最新信息。上周三，马斯克表示，尽管整个汽车市场可能出现收缩，但对特斯拉电动汽车的需求“将会很好”。预计将公布季度收益的其他知名公司包括：下周二，快递公司United Parcel Service；下周三，T-Mobile US和烟草制造商Altria Group；下周四，鞋类零售商Skechers USA Inc和原油生产商康菲石油公司。
楼喆2023-01-29
什么是web3？如何参与边玩边赚的web3项目？
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ak学习内容如何购买角色NFT？在谷歌浏览器打开letmespeak官网，使用邮箱注册登录后，绑定钱包账号。项目是在SOLANA链上的，可以使用幻影钱包Phantom。在谷歌应用市场，搜索并安装Phantom插件，注册钱包。创建新钱包时，一定要保管好助记词。新钱包创建后，钱包里没有余额，需要从交易所购买SOL作为手续费，并购买角色NFT。从交易所提现SOL到钱包时，转账网络选择SOLANA。在项目官网注册和购买NFT Phantom钱包创建和充值，绑定邮箱之后，就可以在市场购买角色NFT。购买成功后，再下载letmespeak应有在手机里，使用邮箱登录，进行每日学习打卡。访问官网和谷歌，都需要先安装上网工具，大部分web3项目访问，都需要借助工具。如何获得收益变现？在手机端letmespeak学习，获得LSTAR金币，赚取的金币在官网领取后兑换成USDC，就实现收益变现了。在web3的探索都不是免费的，链上的任何操作都需要手续费；web3项目参与也需要门槛，不仅是基础工具准备和使用，还有项目NFT的购买等。学习赚取的金币卖出变现以letmespeak为例，如果在网页端浏览器访问官网，需要通过安装在浏览器的钱包插件，登录项目，进行相关的交互和体验；或者通过手机端的钱包登录项目，从安装在手机的metamask、Phantom的钱包浏览器输入项目官网，探索web3项目。或者一般是在网页端注册并绑定钱包后，在手机端使用邮箱登录，体验项目或游戏。 Web3项目边读边赚ReadON 所有web3的探索都需要一定的精力和资金投入，有些探索是对行业的了解和体验，有些探索可能获得不过的收益回报。当然，所有的投入都是风险和收益是成正比的，收益越高，风险越大，要结合自身风险承受能力，选择合适的探索方式。这有可能就是未来趋势。以上，只是我个人的看法，无投资建议。我是初晓链，我在关注元宇宙和web3。来源：金色财经
金色财经2023-01-28
DAOrayaki｜加密中观经济学、第五权利及更有效的DAO
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： 2005年，奇点大学创始人兼校长、谷歌技术总监雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）在《奇点临近》（The Singularity Is Near）一书中将“技术奇点”的概念再一次调整，也更接近于我们所熟知的概念，并在当时预测技术奇点将会在2045年出现。他认为“技术奇点”是指技术变革迅速而深远的发展将对未来人类生活造成的不可逆转的变化，主要指代人工智能的快速发展。奇点将允许我们超越生物身体和大脑的限制，未来人类和机器之间将没有区别。技术奇点“4.0版”： 2013年，牛津大学人类未来研究所高级研究员桑德伯格（Anders Sandberg）将“技术奇点”的影响范围扩大，他认为“超级智能”未必是必须的，任何新技术都有可能给人类社会带来的根本变化，而这样的技术发展和变化都可以称之为“技术奇点”。 GPT 用户，梦想有一个同伴吗？ 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，一种会话界面和大型语言模型。对许多人来说，这是一个革命性的时刻。它的输出让人震惊，节省时间并且答案令人信服地真实（当 OpenAI 认为可以安全回答时）。非常了不起的是，你今天在几秒钟内可以通过LLM 得到一个不完美但有效的答案，而这个答案将花费领域专家几分钟的考虑和在线论坛几个小时的辩论。聊天机器人一直是人们渴望的陪伴对象。图灵测试背后的动机可能是想要一个不会打破沉浸感的聊天机器人。仍有待测试的是，作为社会动物的人类是否能通过数字大脑得到增强。我们一起打猎，一起耕种，现在社会可以被描述为工业规模机器的管理人员和操作员的巨大缓冲区，比以往任何时候都更加社会化。人类会优化阻力最小的路径，选择复制或“谷歌”他们可能通过批判性思维和反复失败获得的不同知识。ChatGPT 的出现：学生可能会使用 LLM 为他们写论文，取得好成绩。Stack Overflow 可能会为了个人利益而受到女巫攻击，而观众（程序员）可能会以某种方式遵守 deepfakes 的交响曲。脚本小子可能会提示 ChatGPT 存在恶意软件。LLM 的主流使用是否会削弱我们的生产能力，尤其是在健全、有效和发散性思维方面？奇点之前的最后傀儡师人工智能可以产生的最深远的影响在于人力资本分配的文化。最近的一个观点很好地描述了人们对 ChatGPT 的反应：最高兴的是那些发现机器显然可以胜任书面委托而目瞪口呆的人。到目前为止，一切都在预料之中。如果回看历史会发现，人们通常高估了新的通信技术的短期影响，而严重低估了它们的长期影响。印刷、电影、广播、电视和互联网也是如此。在试图理解AI的影响时，我们试图分离出短期的破坏，以猜测中期和长期的后果。话虽如此，也许通过市场动态来描述这种反弹是一个好方法。AI助手改变了内容创作的稀缺性，从而在某种程度上成为做市商。每当一个众所周知的“精灵”离开“瓶子”时，消费者通过重新定价市场和逐步淘汰次优供应商而获得不对称的利益。反过来，基于AI生产的供应商随着时间的推移，积累了更多的资本。有人可能会争辩说，存在能够负担得起爬取整个互联网以生成训练数据集的公司的寡头垄断。可能只有有限数量的 SaaS 能够负担得起消耗此类资源来生成新颖的 ML 模型。如果基于 ML 的商业变得足够不稳定，那么能够实现和保持 PMF 的人可能会更少。在过去，我们被像HAL 9000、Skynet和Butlerian Jihad这样的心理战术哄骗。许多公司和智能代理在 AI 经济中就稀缺性进行合作。我们现在的资本主义社会产生一个没有负面反馈的技术官僚的可能性有多大，它可以逐步淘汰社会经济阶层，基本原则，如人权/财产权，或加速某种形式的大规模毁灭的可能性? 这听起来可能很陈词滥调，但需要注意的即将到来的拐点将对社会运作方式产生根本性影响。一年后，有人可能会写下关于特定 AI 依赖产品的快速立法或郁金香狂热。在 5-10 年内，将实现对独资经济、现有政府形式和个人自主/消费的清算。“ Megacorp ”模式可能在整个颠覆过程中仍占主导地位，我们可能会发现自己处于“网络状态”，或者更像奥威尔式的状态。这一切都是因为计算机（通过任何方式获得）将编译我们对自然语言的集体使用，以包含当今社会的许多操作和经济功能。无论时间线是什么，这都将是远在“奇点”之前的一个明显拐点。方法与技术 InstructGPT的核心是一群人来策划最好的模仿（也称为通过人类反馈或 RLHF 进行强化学习）。但 InstructGPT 是一个 LLM，有点静态且易于重置。一个提示界面，幕后的模型经过反复训练，以猜测对提示的最简单的奖励反应。 OpenAI 的 RLHF 图解然而，要“完善” NLP 也存在挑战。虽然这些技术极具前景和影响力，并引起了人工智能领域最大研究实验室的关注，但仍然存在明显的局限性。这些模型可以毫无不确定性地输出有害或实际上不准确的文本。这种不完美代表了 RLHF 的长期挑战和动力——在一个固有的人类问题领域中运行意味着永远不会有一条明确的终点线可以跨越，使模型被标记为完整。在使用 RLHF 部署系统时，由于强制性和深思熟虑的人为因素，收集人类偏好数据非常昂贵。RLHF 性能仅与其人工注释的质量一样好，人工注释有两种：人工生成的文本，例如微调 InstructGPT 中的初始 LM，以及模型输出之间的人类偏好标签。生成写得很好的人工文本来回答特定的提示是非常昂贵的，因为它通常需要雇用兼职人员（而不是能够依赖产品用户或众包）。值得庆幸的是，用于训练大多数 RLHF 应用的奖励模型的数据规模（~50k 标记偏好样本）并不那么昂贵。然而，它仍然比学术实验室可能负担得起的成本更高。目前，只有一个基于通用语言模型的 RLHF 大规模数据集（来自Anthropic）和几个较小规模的任务特定数据集（例如来自OpenAI的摘要数据）。RLHF 数据挑战是标注者的偏见。几个人类标注者可能有不同意见，导致了训练数据存在一些潜在差异。 RLHF 可以应用于自然语言处理 (NLP) 之外的机器学习。例如，Deepmind 探索了将其用于多模态代理。同样的挑战适用于这种情况：可扩展强化学习 (RL) 依赖于查询成本低廉的精确奖励函数。当 RL 可以应用时，它已经取得了巨大的成就，创造了可以匹配人类才能分布极值的 AI（Silver 等人，2016 年；Vinyals 等人，2019 年）。然而，对于人们经常参与的许多开放式行为，这种奖励功能并不为人所知。例如，考虑一种日常互动，要求某人“将杯子放在你附近”。对于能够充分评估这种交互的奖励模型，它需要对以自然语言提出请求的多种方式以及满足（或不满足）请求的多种方式具有鲁棒性，同时对不相关的变化因素（杯子的颜色）和语言固有的歧义（什么是“接近”？）不敏感。因此，为了通过 RL 灌输更广泛的专家级能力，我们需要一种方法来生成精确的、可查询的奖励函数，以尊重人类行为的复杂性、可变性和模糊性。除了对奖励函数进行编程之外，一种选择是使用机器学习来构建它们。我们可以要求人类评估情况并提供监督信息以学习奖励函数，而不是尝试预测和正式定义奖励事件。对于人类可以自然、直观、快速地提供此类判断的情况，使用此类学习奖励模型的 RL 可以有效地改进智能体（Christiano 等人，2017 年；Ibarz 等人，2018 年；Stiennon 等人，2020 年；）导致奇点的许多因素有待进一步发展，我们可以比实施它们所花费的时间框架更有把握地确定它们是什么。Chris Lattner从他的 POV中提到了“稀疏门控的专家组合”：简单地描述一下，也许有一个中介可以策划和组合许多“专家”的输入。这为进一步研究提供了广阔的设计空间。也许中间层应该以不同的方式进行选择。如，利用空间数据。一项特别引人入胜的工作是Nethack Learning Environment。就像Twitch Plays Pokemon是可行的，因为 JRPG 是回合制的，输入相对简单，NLE 也是回合制的，只需要键盘输入。此外，它在游戏的不同阶段的多个环境中具有程序生成，使其成为训练 AI 的极其有用的熔炉。根据我自己玩这个游戏的经验，你必须在回合制的基础上策划和组合许多策略。借助 polypiling 和 bones harvesting 等元博弈策略（作弊），AI 可以通过多种方式在逐场游戏的基础上进一步学习。 *拍击界面*“这个 Unicode 可以容纳这么多对象” 如Tesla和Neuralink最近开发的企业级机器学习。工业规模的生产需要工业规模的反馈增强强化学习。Optimus 可能是一个噱头，但它可能比Atlas在过去 9 年中对机器人的改进更多。Neuralink 植入物可能会杀死受试者，但它们会推动极其精确的手术机械和零件的发展。制造业的反馈很好，但卫生部门的需求最大。现在，我们是零售生物传感器的早期采用者。随着时间的推移，同态密码学将使机器学习能够利用大量健康数据。数万年来，我们已经将药物消费众包，但我们如何与人工智能共存仍有待观察，人工智能可以在任意时间跨度内管理任意物质的剂量。与此同时，同态加密因效率问题仍然没有被使用。 Google Brain 刚刚发布了Robotics Transformer-1。在第一个版本中它可能只是一个执行简单任务的手臂，但显然有可能在常见的构建环境中使用更多的标记化操作进行迭代。由于全球经济以货运为中心，与目前全球约6000艘集装箱船相比，如果最终在这样的设施中建造100多艘“零排放”集装箱船，也属于正常。这也将是住房危机中一个巨大的潮流变化，分区条例允许它完全生效。另外，不得不提阿尔伯塔计划， 12 个合理的 AGI 能力发展步骤。 “路线图”一词暗示绘制一条线性路径，即应按顺序采取和通过的一系列步骤。这并非完全错误，但它没有认识到研究的不确定性和机遇。我们在下面概述的步骤具有多重相互依赖性，而不是从头到尾的步骤。路线图建议一种自然的顺序，但在实践中通常会偏离这种顺序。可以通过进入或附加到任何步骤来进行有用的研究。举个例子，我们中的许多人最近在集成架构方面取得了有趣的进展，尽管这些进展只出现在排序的最后一步。首先，让我们尝试全面了解路线图及其基本原理。共有十二个步骤，标题如下： 1. 表示 I：具有给定特征的持续监督学习。2. 表示 II：监督特征发现。3.预测一：连续广义价值函数（GVF）预测学习。4. 控制 I：持续的演员-评论家控制。5. 预测二：平均奖励 GVF 学习。6. 控制 II：持续控制问题。7. 计划 I：平均奖励的计划。8. 原型-AI I：具有连续函数逼近的基于模型的一步强化学习。9. 规划二：搜索控制与探索。10. 原型-AI II：STOMP 进程。11. 原型-AI III：Oak。12. 原型-IA：智能放大。这些步骤从开发用于核心能力（用于表示、预测、规划和控制）的新型算法，发展到将这些算法组合起来，为持续的、基于模型的 AI 生成完整的原型系统。简而言之，从 ANI 到 AGI 再到 ASI 的方法和技术的转折点将是不言自明的。 ChatGPT 的输出 “指数级进步” 上述阿尔伯塔计划是一种理想情况。人类已经很复杂，作为个体使用稀疏神经网络工具；作为团体，具有自组织的、社会学习和环境工程特性。在密码学和分布式（对抗性）计算的最新发展中，人类的自治程度仅可以维持图灵完备的全局状态（历史）。还有一种被称为机械土耳其人的现象。关键是， AI 产品在任意时间跨度内的下降，都会有一个成熟的开发人员生态系统，可以通过协调执行超越现有的水平，并通过同期的 AI 工具和可验证的工作得到增强。这促成了当前的思想实验：我们甚至需要在 The Singularity™ 之前实现每个预测的拐点吗？对于商业化模型训练中的每一项专有改进，都可能有一种可行的方法在公共领域实现。StableDiffusion 已经引发了围绕这一概念的对话。众包在过去十年中已经充分加速（正如 Twitch Plays Pokemon、社交网络和 DAO 所证明的那样），奇点已经是一个转移注意力的问题。正如以太坊扩展解决方案尝试使用像zk-SNARKs这样的密码学为了减少网络的基础设施需求，我们将尝试实施轻量级解决方案，以减少现有大型企业对 AI 进行暴力破解和货币化的需求。事实上，反驳OpenAI 模型最好方法之一是，金融市场和社交网络上类似的社会资本系统在某种程度上是可预测的行为。Twitter 汇总新闻是因为它的用户可以在全球范围内通过合法人物进行广播和放大。随着 COVID 封锁和央行货币政策等全球趋势，成长型股票可能会大幅上涨和下跌。不需要太多想象力就能在很短的时间内想象出一家初创公司，它可以将类似人工智能的PMF表现为一个自我调节、自我编排的社区。可能有数千亿美元的运营成本可以通过现有技术和进一步的业务发展在许多部门中释放出来。在电视剧《西部世界》中，名为 Rehoboam 的人工智能系统通过分析大型数据集来操纵和预测未来，从而对人类事务施加秩序。自工业革命以来，颠覆性创新一再出现在官僚机构之外；今天，它们正在以越来越快的速度发生。近几十年来，公共领域的深度和范围不断扩大，许多技术无论其商业化程度如何都在被迫开源。来源：金色财经
金色财经2023-01-28

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